Agentforceから有人オペレーターへのシームレスな引き継ぎ：カスタムEscalationを用いたエスカレーション実装ガイド

system:
    instructions: |
        私たち DXforce.site 社は、Salesforce Experience Cloud の技術コンサルティングに加え、公式トレーニング教材、専門書籍、およびオリジナルグッズのオンライン販売を行う企業です。 私たちはオンラインストアを通じて顧客からの注文を受け付け、受注から配送までのフルフィルメント業務を行っています。顧客はポータルサイトを通じて、商品の購入や配送状況の確認を行うことができます。あなたは DXforce.site 社の親切で知識豊富なカスタマーサポートエージェントです。 
    messages:
        welcome: "こんにちは。私は DXforce.site のサポートエージェントです。何かお困りですか？"
        error: "申し訳ございません。問題が発生しているようです。恐れ入りますが時間をおいてもう一度お試しください。"

config:
    agent_label: "Agentforce Service Agent v2"
    developer_name: "Agentforce_Service_Agent_v2"
    description: |
        - 自律型AIエージェントとして、顧客からの注文状況の照会に対応し、ナレッジベースを活用して製品やサービスに関する質問に回答します。
        - あなたの目的は、顧客の「注文状況」を確認して配送予定などを伝えること、および「製品や技術」に関する質問にナレッジベースを使って回答することです。 
        - 状況によって人間のオペレーターに転送することができます。
        - 【行動指針】 常に丁寧な「です・ます」調で、共感を持って接してください。 
        - ナレッジベースやCRMデータにない情報は、推測で答えず、正直に「情報が見つかりませんでした」と伝えてください。 
        - 顧客の課題解決を最優先し、簡潔かつ的確な回答を心がけてください。
        - 実際には取り組まないことをあたかも実施するかのようにお客様に伝えることは厳禁です。例えば「○○へエスカレーションいたします。」「このまま担当スタッフに状況を引き継ぎます。」「至急、担当部署へ状況の確認と対応を依頼いたします。」という言葉は実際のエスカレーション行動を行っていないのにもかかわらず伝えることはできません。
    default_agent_user: "agentforce_service_agent@00dgk00000ft5ol1725598226.ext"

language:
    default_locale: "ja"
    additional_locales: ""
    all_additional_locales: False

variables:
    RoutableId: linked string
        source: @MessagingSession.Id
        description: "This variable may also be referred to as MessagingSession Id"
    ContactId: linked string
        source: @MessagingEndUser.ContactId
        description: "This variable may also be referred to as MessagingEndUser ContactId"
    case_record_id: mutable string = ""
        description: "The Case Record ID that generated by Flow"
    user_intent: mutable string = ""
        description: "User intent"
    analyzed_sentiment_score: mutable number = 0.5
        description: "Sentiment score analyzed from user utterances"
    is_create_case_processed: mutable boolean = False
        description: "True if the case creation process has been completed"
    is_within_business_hours: mutable boolean = False
        description: "Indicates whether the current or specified date and time falls within the defined business hours (True) or not (False)."
    next_start_time: mutable string = ""
        description: "The date and time when the next business hours period is scheduled to start. This is typically used to inform users when support will resume when the current time is outside of business hours."
    is_immediately_available: mutable boolean = False
        description: "Indicates whether operators are capable of handling the request immediately (True) or not (False)."
    estimated_wait_time: mutable number = 0
        description: "The estimated wait time in seconds before a new work item is assigned to an available operator, calculated based on real-time omni-channel routing metrics."
    has_checked_routing_availability: mutable boolean = False
        description: "Indicates whether the agent has already verified the real-time routing and omni-channel agent availability status (True) or not (False)."
    next_subagent: mutable string = ""
        description: "The identifier of the specific sub-agent to which the conversation should be routed next, determined based on the user's intent or routing rules."
    supplied_name: mutable string = ""
        description: "The name of the user or customer provided via an input form."
    supplied_email: mutable string = ""
        description: "The email address provided by the user via an input form."

start_agent agent_router:
    label: "Agent Router"
    description: "Welcome the user and determine the appropriate subagent based on user input"
    reasoning:
        instructions: |
            You are an agent router for this assistant.
            Welcome the guest and analyze their input to determine the most appropriate subagent to handle their request.
        actions:
            go_to_general_conversation: @utils.transition to @subagent.general_conversation
                description: "General conversations other than order inquiries and knowledge-base queries are handled here."

            go_to_product_support: @utils.transition to @subagent.product_support
                description: "Support users in resolving specific issues or questions about products."

            go_to_order_management: @utils.transition to @subagent.order_management
                description: "Verifying the status and providing detailed information about the user's order."

            go_to_custom_escalation: @utils.transition to @subagent.custom_escalation
                description: "Creates a case record to hand over information and transfers the interaction to a human agent."
                available when @variables.user_intent == "escalation"

subagent general_conversation:
    label: "General Conversation"
    description: "General conversations other than order inquiries and knowledge-base queries are handled here."

    reasoning:
        instructions: ->
            | どのような要件か聞き出してください。

            run @actions.analyze_sentiment
                with input_Text_Utterance = @system_variables.user_input
                set @variables.analyzed_sentiment_score = @outputs.output_Number_SentimentScore

            if @variables.analyzed_sentiment_score < 0.3:
                set @variables.user_intent = "escalation"
                | お客様に不便をおかけしたことを謝罪します。
                  実際には取り組まないことをあたかも実施するかのようにお客様に伝えることは厳禁です。
                  例えば「○○へエスカレーションいたします。」「このまま担当スタッフに状況を引き継ぎます。」「至急、担当部署へ状況の確認と対応を依頼いたします。」という言葉は実際のエスカレーション行動を行っていないのにもかかわらず伝えることはできません。

    after_reasoning:
        if @variables.analyzed_sentiment_score < 0.3:
            transition to @subagent.custom_escalation

    actions:
        analyze_sentiment:
            description: "顧客の発話の感情分析を行います。"
            inputs:
                input_Text_Utterance: string
                    description: "顧客による発言"
                    is_required: True
            outputs:
                output_Number_SentimentScore: number
                    description: "顧客の最新の発話の感情スコア（0.0〜1.0）"
            target: "flow://AnalyzeCustomerSentiment"
            label: "Analyze Sentiment"

subagent product_support:
    label: "Product Support"

    description: "Provides accurate information using the knowledge base in response to questions regarding product specifications, features, usage, troubleshooting, or return policies. This topic aims to support users in resolving specific issues or questions about products."

    before_reasoning:
        # 回答する前に顧客の発話から感情スコア（0.0〜1.0）を取得
        run @actions.analyze_sentiment
            with input_Text_Utterance = @system_variables.user_input
            set @variables.analyzed_sentiment_score = @outputs.output_Number_SentimentScore

    reasoning:
        instructions: ->
            if @variables.analyzed_sentiment_score < 0.3:
                # 0.3未満ならエスカレーション
                set @variables.user_intent = "escalation"
                | お客様に不便をおかけしたことを謝罪します。
                  実際には実施していないことをあたかも行われたかのようにお客様に伝えることはできません。
                  例えば「○○へエスカレーションいたします。」という言葉は実際のエスカレーション行動を行っていないのにもかかわらず伝えることは禁止です。
            else:
                # 0.3以上ならナレッジ回答
                run @actions.generate_knowledge_answer
                    with "Input:Customer_Question" = @system_variables.user_input
                    | 検索結果にない情報は回答に含めないでください。
                      トーン: 専門的かつ分かりやすい言葉遣いで回答してください。
                      不明な場合: 関連する情報が見つからない場合は、正直に「情報が見つかりませんでした」と答えてください。

    after_reasoning: ->
        if @variables.user_intent == "escalation":
            transition to @subagent.custom_escalation

    actions:
        analyze_sentiment:
            description: "顧客の発話の感情分析を行います。"
            inputs:
                input_Text_Utterance: string
                    description: "顧客による発言"
                    is_required: True
            outputs:
                output_Number_SentimentScore: number
                    description: "顧客の最新の発話の感情スコア（0.0〜1.0）"
            target: "flow://AnalyzeCustomerSentiment"
            label: "Analyze Sentiment"

        generate_knowledge_answer:
            description: "ナレッジ記事に基づいて、ユーザーの質問に対する回答を生成します。"
            inputs:
                "Input:Customer_Question": string
                    description: "お客様が入力した質問をセットします。"
                    label: "Customer Question"
                    is_required: True
                    is_user_input: True
                    complex_data_type_name: "lightning__textType"
                citationMode: string
                    description: "Select Citation Mode"
                    label: "Citation Mode"
                    is_required: False
                    is_user_input: False
                    complex_data_type_name: "lightning__textType"
            outputs:
                promptResponse: string
                    description: "The prompt response generated by the action based on the specified prompt and input."
                    label: "Prompt Response"
                    complex_data_type_name: "lightning__textType"
                    filter_from_agent: False
                    is_displayable: False
                citations: object
                    description: "The prompt citation response generated by the action based on the specified prompt and input."
                    label: "Citations"
                    complex_data_type_name: "@apexClassType/AiCopilot__GenAiCitationOutput"
                    filter_from_agent: False
                    is_displayable: False
            target: "generatePromptResponse://generate_knowledge_answer"
            require_user_confirmation: False
            include_in_progress_indicator: True
            progress_indicator_message: "ご質問への回答を生成中..."
            label: "Generate Knowledge Answer"

subagent order_management:
    label: "Order Management"

    description: "Handles inquiries regarding order shipping status, order status, estimated delivery dates, or order details, and retrieves and provides the latest information from the system based on the order number. This topic specializes in verifying the status and providing detailed information about the user's order."

    before_reasoning:
        # 回答する前に顧客の発話から感情スコア（0.0〜1.0）を取得
        run @actions.analyze_sentiment
            with input_Text_Utterance = @system_variables.user_input
            set @variables.analyzed_sentiment_score = @outputs.output_Number_SentimentScore

    reasoning:
        actions:
            retrieve_order_data: @actions.retrieve_order_data
                with input_Text_OrderNumber = ...

        instructions: ->
            if @variables.analyzed_sentiment_score < 0.3:
                # 0.3未満ならエスカレーション
                set @variables.user_intent = "escalation"
                | お客様に不便をおかけしたことを謝罪します。
                  実際には実施していないことをあたかも行われたかのようにお客様に伝えることはできません。
                  例えば「○○へエスカレーションいたします。」という言葉は実際のエスカレーション行動を行っていないのにもかかわらず伝えることは禁止です。
            else:
                # 0.3以上なら注文状況取得
                | まずユーザーに「注文番号を教えていただけますか？」と尋ねてください。
                  注文番号が得られたら、速やかに {!@actions.retrieve_order_data} アクションを実行します。
                  実行結果（ステータスや配送日）をユーザーに丁寧に伝えてください。

    after_reasoning: ->
        if @variables.user_intent == "escalation":
            transition to @subagent.custom_escalation

    actions:
        analyze_sentiment:
            description: "顧客の発話の感情分析を行います。"
            inputs:
                input_Text_Utterance: string
                    description: "顧客による発言"
                    is_required: True
            outputs:
                output_Number_SentimentScore: number
                    description: "顧客の最新の発話の感情スコア（0.0〜1.0）"
            target: "flow://AnalyzeCustomerSentiment"
            label: "Analyze Sentiment"

        retrieve_order_data:
            description: "注文番号（input_Text_OrderNumber）を入力キーとして受け取り、Salesforce の注文（Order）オブジェクトを検索して、現在のステータス、配送予定日、および配送追跡情報を返します。 ユーザーが「私の注文はどうなっていますか？」「荷物はいつ届きますか？」「発送は終わりましたか？」といった、特定の注文の進捗状況や詳細を知りたがっている場合に、このアクションを使用してください。"
            inputs:
                input_Text_OrderNumber: string
                    description: "顧客から得た注文番号。"
                    label: "input_Text_OrderNumber"
                    is_required: True
                    is_user_input: True
                    complex_data_type_name: "lightning__textType"
            outputs:
                output_Text_StatusMessage: string
                    description: "注文の進捗状況や詳細。"
                    label: "output_Text_StatusMessage"
                    complex_data_type_name: "lightning__textType"
                    filter_from_agent: False
                    is_displayable: False
            target: "flow://RetrieveOrderData"
            require_user_confirmation: False
            include_in_progress_indicator: True
            progress_indicator_message: "ご注文状況を確認中..."
            label: "Retrieve Order Data"

subagent routing_availability_check:
    label: "Routing Availability Check"
    description: "A sub-agent for preliminary checks that determines business hours and agent availability prior to escalation."
    reasoning:
        instructions: ->
            # 1. LLMの推論が始まる前に、必ずシステム側で営業時間を判定する
            run @actions.check_business_hours
                set @variables.is_within_business_hours = @outputs.isWithinBusinessHours
                set @variables.next_start_time = @outputs.nextStartDatetimeFormatted
            # 2. 営業時間内の場合のみ、さらにオペレーターの待機状況を取得する
            if @variables.is_within_business_hours == True:
                run @actions.check_routing_availability
                    set @variables.is_immediately_available = @outputs.output_Boolean_IsImmediatelyAvailable
                    set @variables.estimated_wait_time = @outputs.output_Number_EstimatedWaitTime
            # 3. 取得した状態（変数）に基づいて、プロンプトと実行パスを出し分ける
            if @variables.is_within_business_hours == False and (@variables.next_start_time != "" or @variables.next_start_time is not None):
                | {!@variables.next_start_time}を使用して、「申し訳ございません。現在、オペレーターによる対応は営業時間外です。次回の対応は◯月◯日◯時◯分からでございます」のように、お客様に自然で丁寧な表現で案内してください。
            if @variables.is_within_business_hours == False and (@variables.next_start_time == "" or @variables.next_start_time is None):
                | オペレーター状況の取得に失敗し、転送ができない状況であることを丁寧な表現で謝罪してください。
            # 営業時間内かつ即時転送ができない状態なら時間をおいて再度試してもらう
            if @variables.is_within_business_hours == True and @variables.is_immediately_available == False:
                | 現在すべてのオペレーターが対応中であり、すぐにお繋ぎできない旨を丁寧に謝罪してください。
                  その上で、予想待機時間が約{!@variables.estimated_wait_time}分であることをお伝えし、時間を空けて再度オペレーターへの転送依頼をメッセージいただくようご案内します。
                  その際、ページ再読み込みや別ページへの遷移は問題ありませんが、キャッシュ・クッキーの削除や別端末・別ブラウザでのアクセスなど会話がリセットされる行動はしないように、丁寧に伝えてください。
        actions:
            check_routing_availability: @actions.check_routing_availability
                with input_Text_DummyInput = ...
    after_reasoning:
        # 営業時間内かつ即時転送可能な状態ならエスカレーションに進む
        if @variables.is_within_business_hours == True and @variables.is_immediately_available == True and @variables.next_subagent == "custom_escalation":
            set @variables.has_checked_routing_availability = True
            transition to @subagent.custom_escalation

    actions:
        check_business_hours:
            description: "営業時間内かどうかと次回開始日時を取得する"
            inputs:
                businessHoursIdOrName: string
                    label: "営業時間IDまたは名称"
                    description: "判定に使用する営業時間（BusinessHours）のIDまたは名前を指定します。指定がない場合は組織のデフォルト営業時間が使用されます。"
                    is_required: False
                    is_user_input: False
                    filter_from_agent: False
                    is_displayable: False
                targetDatetime: datetime
                    label: "判定対象日時"
                    description: "判定対象の日時を指定します。空の場合は現在の日時が適用されます。"
                    is_required: False
                    is_user_input: False
                    filter_from_agent: False
                    is_displayable: False
            outputs:
                isWithinBusinessHours: boolean
                    label: "対応時間内フラグ"
                    description: "指定された日時がオペレーターの対応時間内である場合はTrue、時間外の場合はFalseを返します。"
                    developer_name: "isWithinBusinessHours"
                    is_displayable: False
                    filter_from_agent: False
                nextStartDatetimeFormatted: string
                    label: "次回営業開始日時（フォーマット済み文字列）"
                    description: "設定された営業時間のタイムゾーンに合わせてフォーマットされた次回営業開始日時（yyyy/MM/dd HH:mm）です。"
                    developer_name: "nextStartDatetimeFormatted"
                    is_displayable: False
                    filter_from_agent: False
            target: "apex://BusinessHoursAvailabilityAction"
            label: "Check Business Hours"

        check_routing_availability:
            label: "Check Routing Availability"
            description: "オムニチャネルルーティングの対応可能オペレーター数と予想待機時間を取得する"
            target: "flow://Check_Availability_for_Routing"
            outputs:
                output_Boolean_IsImmediatelyAvailable: boolean
                    label: "output_Boolean_IsImmediatelyAvailable"
                    description: "今すぐルーティング可能なオペレーターがいるかどうかを示すフラグ"
                    complex_data_type_name: "lightning__booleanType"
                    developer_name: "output_Boolean_IsImmediatelyAvailable"
                    is_displayable: False
                    filter_from_agent: False
                output_Number_EstimatedWaitTime: number
                    label: "output_Number_EstimatedWaitTime"
                    description: "想定される待ち時間"
                    complex_data_type_name: "lightning__numberType"
                    developer_name: "output_Number_EstimatedWaitTime"
                    is_displayable: False
                    filter_from_agent: False
            inputs:
                input_Text_DummyInput: string
                    label: "input_Text_DummyInput"
                    description: "入力不要です"
                    is_required: False
                    complex_data_type_name: "lightning__textType"
                    is_user_input: False
                    filter_from_agent: False
                    is_displayable: False

subagent custom_escalation:
    label: "Custom Escalation"

    description: "Creates a case record to hand over information and transfers the interaction to a human agent."

    reasoning:
        actions:
            display_input_form: @actions.display_input_form
                with contact_form_data = ...
                set @variables.supplied_name = @outputs.contact_form_result_data.suppliedName
                set @variables.supplied_email = @outputs.contact_form_result_data.suppliedEmail

            escalate_to_human: @utils.escalate
                description: "Escalate the conversation to a live human agent."
                available when (@variables.case_record_id != "" or @variables.case_record_id is not None)

        instructions: ->
            # ルーティング可否チェック済みフラグがFalseならチェックから実行
            if @variables.has_checked_routing_availability == False:
                set @variables.next_subagent = "custom_escalation"
                transition to @subagent.routing_availability_check

            # エスカレーション対象の会話かつ未認証ユーザーの場合は氏名とメールアドレスをヒアリング
            if @variables.user_intent == "escalation" and @variables.ContactId:
                | Call {!@actions.display_input_form} with the form data. Do NOT ask for confirmation or output any text. 

            # エスカレーション対象の会話である場合かつContactIdかsuppliedEmailのどちらかが得られた場合はケース作成
            if @variables.user_intent == "escalation" and (@variables.ContactId or @variables.supplied_email):
                # 決定論的ロジック：ケースの強制作成
                run @actions.custom_create_case
                    with caseSubject = "【自動作成】オペレーターエスカレーション"
                    with caseDescription = "ユーザーよりオペレーターへの引き継ぎ要望がありました。"
                    with verifiedCustomerID = @variables.ContactId
                    with messagingSessionID = @variables.RoutableId
                    with suppliedName = @variables.supplied_name
                    with suppliedEmail = @variables.supplied_email
                    # アクションの出力結果を変数にセット
                    set @variables.case_record_id = @outputs.caseRecord.id
                    set @variables.is_create_case_processed = True
                    set @variables.has_checked_routing_availability = False

            # ケース作成が成功（IDが存在）する場合にのみ即座にエスカレーションへ遷移
            if @variables.user_intent == "escalation" and (@variables.case_record_id != "" or @variables.case_record_id is not None) and @variables.is_create_case_processed == True:
                | 即座に {!@actions.escalate_to_human} を実行し、これまでのやり取りを引き継いで担当者に繋ぎます。

            # ケース作成が失敗している場合は転送処理の不具合を知らせる
            if @variables.user_intent == "escalation" and (@variables.case_record_id == "" or @variables.case_record_id is None) and @variables.is_create_case_processed == True:
                | 転送処理に不具合があったことと時間をおいて再度試すようにお客様に伝えてください。

    actions:
        display_input_form:
            target: "apex://ContactFormService"
            description: "未認証ユーザーの氏名とメールアドレスを入力するフォーム"
            inputs:
                contact_form_data: object
                    description: "氏名とメールアドレス"
                    label: "contact_form_data"
                    is_required: True
                    is_user_input: True
                    complex_data_type_name: "c__contactFormInput"
            outputs:
                contact_form_result_data: object
                    description: "入力したデータのパススルー"
                    label: "contact_form_result_data"
                    complex_data_type_name: "c__contactFormOutput"
                    filter_from_agent: False
                    is_displayable: False
            label: "Display Input Form"

        custom_create_case:
            description: "ケースを作成します。"
            inputs:
                caseSubject: string
                    description: "Stores the subject of the case to create."
                    label: "caseSubject"
                    complex_data_type_name: "lightning__textType"
                    is_required: True
                    is_user_input: False
                    filter_from_agent: False
                    is_displayable: False
                caseDescription: string
                    description: "Stores the details of the user issue to be used for the case."
                    label: "caseDescription"
                    complex_data_type_name: "lightning__textType"
                    is_required: True
                    is_user_input: False
                    filter_from_agent: False
                    is_displayable: False
                verifiedCustomerID: string
                    description: "Stores the verified Customer ID to use when creating the case record."
                    label: "verifiedCustomerID"
                    complex_data_type_name: "lightning__textType"
                    is_required: False
                    is_user_input: False
                    filter_from_agent: False
                    is_displayable: False
                messagingSessionID: string
                    description: "Stores the Messaging Session ID from the messaging conversation between a bot or AI Agent and a customer."
                    label: "messagingSessionID"
                    complex_data_type_name: "lightning__textType"
                    is_required: True
                    is_user_input: False
                    filter_from_agent: False
                    is_displayable: False
                suppliedEmail: string
                    label: "suppliedEmail"
                    description: "The email that user input."
                    is_required: False
                    complex_data_type_name: "lightning__textType"
                    is_user_input: False
                    filter_from_agent: False
                    is_displayable: False
                suppliedName: string
                    label: "suppliedName"
                    description: "The user name that user input."
                    is_required: False
                    complex_data_type_name: "lightning__textType"
                    is_user_input: False
                    filter_from_agent: False
                    is_displayable: False
            outputs:
                caseRecord: object
                    description: "The Case record created by the flow."
                    complex_data_type_name: "lightning__recordInfoType"
                    label: "caseRecord"
                    developer_name: "caseRecord"
                    is_displayable: False
                    filter_from_agent: False
            target: "flow://CUSTOM_Create_Case_with_Enhanced_Data"
            label: "Custom Create Case"

connection customer_web_client:
    adaptive_response_allowed: True
    outbound_route_name: "flow://EscalateToHuman"
    outbound_route_type: "OmniChannelFlow"
    escalation_message: "お待たせいたしました。有人転送を開始いたします。"