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Agent d’achat B2C | Expert produit

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Agent d’achat B2C | Expert produit

Traite toutes les demandes relatives aux produits, telles que la navigation, la recherche, les recommandations, les comparaisons et les questions sur les produits. Il effectue une recherche dans le catalogue et recherche des informations détaillées sur les produits si nécessaire.

Nom du sous-agent Poignées de sous-agent Actions
product_expert
  • Découverte guidée : aide les acheteurs à trouver le bon produit grâce à une conversation naturelle. Il peut affiner les résultats en fonction du cas d’utilisation, du budget ou des préférences. Par exemple : « Montrez-moi des chaussures de randonnée imperméables à moins de 150 $. »
  • Comparaisons de produits : compare deux produits ou plus et met en évidence les principales différences. Il compare les spécifications, les caractéristiques, le prix, les notes et les compromis afin que les acheteurs prennent des décisions en toute confiance. Exemple : « Comparez ces deux chaussures de course en termes d’amorti, de poids et de prix. »
  • Constructions de kits multi-éléments : assemblez des ensembles, des tenues ou des routines complets en trouvant chaque composant ensemble. Par exemple, un look complet au bord de la piscine ou un kit de démarrage.
  • Opportunités de vente croisée : faites apparaître des produits complémentaires pertinents à côté de l’article principal afin d’augmenter la taille du panier et de compléter l’achat.
  • Réponses aux questions sur les produits : répond à des questions spécifiques sur des fonctionnalités, par exemple « Lequel de ces deux ordinateurs portables est le meilleur ? » ou « Ces chaussures sont-elles fidèles à leur taille ? »
  • GetB2CUserAccessToken : authentifie la session de l’acheteur (invité ou connecté) avant les appels d’API.
  • CommerceProductSearch : effectue une recherche dans le catalogue et prend en charge le contexte conversationnel, les facettes, les affinements et les propriétés personnalisées.
  • GetB2CProductDetails : détails complets pour un seul identifiant de produit, y compris les spécifications, les variantes, les prix et le stock. L’agent utilise ces informations avant d’afficher une mosaïque ou une comparaison de produits.

Composantes de la réponse : product_carousel, product_tile, product_comparison, suggestions, outils.

Pour personnaliser cet agent :

Product Expert pilote l’expérience de découverte afin d’exposer le plus large éventail de points de réglage. Vous pouvez ajuster ce sous-agent sans modifier le nœud de raisonnement sous-jacent :

  • Contexte du catalogue (retailer_description : détermine la qualité de la recherche. Fournir des conseils sur la façon d’effectuer des recherches dans le catalogue. Incluez la structure du catalogue, les noms des produits et des collections, ainsi que le vocabulaire des catégories. Plus l’information est précise, plus la recherche est efficace.
  • Voix de la marque (retailer_voice : spécification complète du ton : registre, vocabulaire, longueur de la phrase, quoi dire et une liste explicite de ce qu’il ne faut jamais dire, et comment changer de ton en fonction du contexte. Par exemple, un ton positif lors de la découverte d’un produit, ou un ton neutre lorsque la question est hors du champ d’application.
  • Comportement d’appel d’outil (tool_calling_guidance : règles régissant la manière et le moment de la recherche. Lancez des recherches parallèles pour les requêtes multi-articles, développez les mots-clés faibles dans des listes de synonymes et trouvez des partenaires de vente croisée naturels. Il vous aide à récupérer des recherches sans résultat en affinant la recherche. Chaque chaîne de règle peut comporter un maximum de 255 caractères.
  • Mise en forme de la réponse (response_guidance : règles de comportement et de mise en forme appliquées à chaque réponse. Indiquez à quoi ressemble la réponse. Vous pouvez demander au sous-agent d’inclure un carrousel lorsqu’il mentionne des produits, de mettre en gras les noms des produits et de vous assurer que l’agent termine la conversation par une question de suivi. Si vous le souhaitez, indiquez si vous souhaitez appliquer les règles linguistiques. Chaque chaîne de règle peut comporter un maximum de 255 caractères.
  • Enrichissement de la recherche et source (customProperties : affichez les attributs personnalisés tels que les évaluations ou les indicateurs de vente dans les résultats. Utilisation de configTemplate, qui identifie la source de recherche. C’est la configuration qui détermine les résultats. De plus, id_col, qui contient l’identifiant du produit.
  • Chemin d’intégration : le sous-agent Product Expert communique avec votre instance B2C Commerce pour rechercher des produits et gérer le panier. Le chemin d’intégration contrôle la façon dont il se connecte. Définissez le commutateur useSfraApi sur true pour acheminer via les contrôleurs SFRA. Définissez-le sur false pour appeler SCAPI directement. Sélectionnez l’option qui convient à votre logique métier. Spécifiez les paramètres de connexion par session à partir de l’enregistrement Session de messagerie. Les paramètres incluent les informations d’identification nommées, apiVersion, siteId, orgId, les paramètres régionaux et la devise.

Ces mêmes leviers pilotés par des variables s’appliquent aux sous-agents Panier et Confirmation de commande, avec les variantes étendues cart_tool_calling_guidance et order_tool_calling_guidance, comportement par sous-agent.

 
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