Savoir s'arrêter est tout le travail
Les automatisations de tri échouent à la passation. Elles répondent aux tickets qu'elles peuvent traiter et transmettent le reste. Les scores de confiance tracent cette ligne de partage, or ces scores ne mesurent pas si la réponse est juste.
Un agent peut appliquer un autre test. Au lieu de se demander s'il a une réponse, il se demande si une mauvaise réponse coûterait cher pour ce type de question. Une question de tarification et un litige de facturation peuvent tous deux nécessiter la base de connaissances. Un seul des deux peut être confié sans risque à l'agent.
L'état émotionnel du client pèse aussi sur la décision. Si un client est agacé et a déjà envoyé trois messages, orientez-le vers une personne même si la réponse figure dans la documentation, car le problème n'était pas un manque d'information.
La retenue compte plus que la couverture. Un agent qui traite bien soixante pour cent des cas vaut mieux qu'un agent qui en traite quatre-vingt-dix en enchaînant des erreurs énoncées avec assurance.
Comment l'agent est construit dans Agent Studio
Les frontières du tri pèsent le plus. Le system prompt nomme les types de tickets que l'agent peut résoudre seul, ceux qu'il doit toujours transférer quelle que soit sa confiance (litiges de facturation, signalements de sécurité et toute question contractuelle), et l'instruction de transférer le ticket lorsque le ton du client montre que la réponse n'est pas le sujet.
Les prompt skills couvrent le ton de voix et l'échelle d'escalade, car une passation doit inclure le contexte dont le destinataire a besoin, plutôt qu'un simple transfert.
Comme l'agent a des connexions MCP, il peut chercher dans une base de connaissances en lisant les articles à jour plutôt qu'un instantané.
Un flux pilote cela en pratique. Un déclencheur Webhook livre le ticket. Un nœud Sentiment Analysis fait un premier passage léger sur le ton. Le nœud Agent Chat transmet ensuite le ticket et l'évaluation du ton à l'agent.
Tant que vous n'avez pas confiance dans les frontières de catégories, les résolutions passent par un nœud Human in the Loop. Les passations qui arrivent dans Slack incluent le raisonnement de l'agent, ce qui permet au responsable de corriger la frontière plutôt que la décision individuelle.
Google Sheets enregistre la catégorie attribuée à chaque ticket et si le problème a été résolu. Vous vous servez de cet historique pour déplacer le point de passation à dessein, plutôt que par instinct.
De quoi cet agent est constitué
- System prompt : nomme les catégories que l'agent peut résoudre seul et celles qu'il doit toujours transférer.
- Prompt skills : votre ton de voix et l'échelle d'escalade pour les passations.
- Connexions MCP : recherche en direct dans la base de connaissances plutôt qu'une copie périmée.
- Sentiment Analysis (AI Custom) : pré-évalue le ton pour que l'état émotionnel entre dans la décision à bas coût.
- Agent Chat (Util) : un flux déclenché par Webhook transmet chaque ticket.
- Slack (Human in the Loop) : porte les passations avec le raisonnement et retient les résolutions jusqu'à ce que vous fassiez confiance aux frontières.
- Quand un ActionFlow suffit : Si vos catégories sont figées et que chaque réponse vient d'un modèle, un flux de travail qui classe et achemine coûte moins cher et s'audite plus facilement.
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