Botpress | La piattaforma completa per agenti AI

Come funziona Botpress

Il cuore di ogni agente Botpress è LLMz, un motore di inferenza personalizzato. Coordina il comportamento dell’agente: interpreta le istruzioni, gestisce la memoria, seleziona gli strumenti giusti, esegue codice e restituisce una risposta utilizzabile.

A differenza dei framework standard per l’uso di strumenti, che si basano su prompt rigidi e orchestrazione esterna, il motore di inferenza personalizzato di Botpress gestisce tutto internamente. Può gestire logiche complesse e multi-step, eseguire JavaScript in un ambiente sicuro e generare risposte strutturate senza configurazioni aggiuntive.

Motore

Autonomo

Passo 1

Istruzioni

##Identità
Sei un agente di supporto clienti. Il tuo obiettivo è indirizzare l’utente verso il percorso corretto in base a ciò che vuole ottenere nella conversazione di oggi.

Rimborso

Domanda

Aggiungi scheda

Rimborso

Genera contenuti

Genera immagine

Trascrivi audio

Elenco dei modelli linguistici

Aggiungi scheda

Azione

Avvia conversazione

Crea segnalazione

Aggiungi scheda

Sviluppatori

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Codice personalizzato

Inserisci codice personalizzato negli eventi del ciclo di vita di un agente.

Ispeziona

Mantieni la piena osservabilità sulle azioni e sulle esecuzioni di un agente.

API

Accedi agli endpoint API necessari per creare e gestire agenti.

Leggi la documentazione


const options = {
  method: 'POST',
  headers: {
  'x-user-key':'<x-user-key>',
  'Content-Type': 'application/json'
  },
  body: '{
  "payload":{"audioUrl":"<string>", "type":"audio"},
  "conversationId":"<string>"
  }'
};

fetch('https://chat.botpress.cloud/{webhookUrl}/messages', options)
  .then(response => response.json())
  .then(response => console.log(response))
  .catch(err => console.error(err));


const options = {
  method: 'POST',
  headers: {'Content-Type': 'application/json'},
  body: '{
  "name":"<string>",
  "factor":1,"frozen":true,
  "schema":{},
  "tags":{},
  "isComputeEnabled":true}'
};

fetch('https://api.botpress.cloud/v1/tables', options)
  .then(response => response.json())
  .then(response => console.log(response))
  .catch(err => console.error(err));


const options = {
  method: 'POST', headers: {'Content-Type': 'application/json'},
  body: '{
  "states":{},"events":{},"recurringEvents":{},
  "subscriptions":{"events":{}},"actions":{},
  "configuration":{"data":{},"schema":{}},
  "user":{"tags":{}},"conversation":{"tags":{}},
  "message":{"tags":{}},"tags":{},"code":"<string>","name":"<string>",
  "medias":[{"url":"<string>","name":"<string>"}],
  "url":"<string>","dev":true}'
};

fetch('https://api.botpress.cloud/v1/admin/bots', options)
  .then(response => response.json())
  .then(response => console.log(response))
  .catch(err => console.error(err));

Token LLM elaborati all’ora

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Abbiamo trovato particolarmente utili i flussi di lavoro predefiniti di Botpress e la sua capacità di eseguire compiti di intelligenza artificiale. Invece di dover addestrare un modello da zero, possiamo implementare rapidamente funzionalità di IA che soddisfano esattamente le nostre esigenze.

Bogdan Alexandru

Responsabile del Supporto, RubyLabs

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