3ヶ月で実現を目指す営業支援AIエージェントプロジェクト③(対話フローの実現)

はじめに

前回の記事では、営業支援AIエージェントの全体構成についてご紹介しました。今回は、AutoGenとAzure Functionsを活用して、どのように対話フローを設計しているのかを、できるだけわかりやすく解説します。

対話フローの概要

この営業支援AIエージェントは、ユーザーとの対話を通じて、適切な提案を自動的に生成することを目的としています。対話の流れは以下のようになっています。

1. ユーザー入力の受信：チャットUIからの入力を受け取り、対話が開始されます。
2. シナリオ判定：ユーザーの意図を解析し、適切なシナリオを選択します。
3. ステップごとの対話：選択されたシナリオに基づき、複数のステップでユーザーとの対話を進行します。
4. 要約と検索：各ステップの内容を要約し、関連情報を検索します。
5. 提案生成：検索結果と要約を基に、最終的な提案を生成し、ユーザーに提示します。

対話フローの構成図

以下の図は、AutoGenとAzure Functionsを活用した対話フローの構成を示しています。

今後の展望

現在は、基本的な対話フローの構築に注力していますが、今後は以下のような機能の拡張を検討しています。

• ユーザーの入力に応じた柔軟な対話シナリオの追加
• 外部データとの連携による提案の精度向上
• ユーザーのフィードバックを活用した提案内容の改善

次回の記事では、情報検索部分に焦点を当て、どのように関連情報を取得し、提案に活用しているのかをご紹介する予定です。