Compila una app de Google Chat para Dialogflow CX que comprenda y responda con lenguaje natural

En esta página, se explica cómo compilar una app de Google Chat que pueda comprender y responder con lenguaje natural con Dialogflow. En esta guía, se usa Dialogflow CX, que tiene una integración directa con Google Chat. También puedes usar Dialogflow ES para compilar una app de Google Chat de Dialogflow ES. Para ello, sigue la guía de Google Chat de Dialogflow ES.

Por ejemplo, piensa en una app de Chat que ayude a las personas a alquilar vehículos. Un usuario podría escribir “Me gustaría alquilar un automóvil”. La app de Chat podría responder con una pregunta como “¿Dónde te gustaría recoger el vehículo?”, lo que inicia una conversación similar a la humana con el usuario, en la que la app de Chat comprende y responde con voz humana mientras se reserva el alquiler del vehículo.

Este es solo un ejemplo. Las apps de Dialogflow Chat son útiles para todo tipo de interacciones. Si requiere voz humana natural, se requiere una app de Dialogflow Chat. Los agentes compilados previamente te ayudan a comenzar rápidamente y a mostrar lo que puede hacer Dialogflow, como lo siguiente:

• Reservar vuelos
• Programar citas médicas
• Pedir comida a domicilio
• Responde preguntas sobre un catálogo de productos de venta minorista, como si los artículos

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  Figura 1: Selecciona un agente precompilado para una app de Dialogflow Chat.

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  Figura 2: Probar el agente en Dialogflow CX para asegurarte de que la lógica y la configuración del agente funcionen según lo previsto El diagrama muestra un conjunto secuencial de páginas temáticas que se relacionan con pasos específicos de la conversación, como establecer una ubicación de recogida y devolución de un automóvil de alquiler, y configura la lógica que las conecta. La conversación se prueba en un simulador.
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  Figura 3: Configurar una app de Chat para procesar respuestas con el agente de Dialogflow CX en la página de configuración de la API de Chat en la consola de Google Cloud
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  Figura 4: Tener una conversación sobre la reserva de un auto de alquiler con la app de Dialogflow Chat en Google Chat

Objetivos

• Configura el entorno.
• Crea e implementa un agente de Dialogflow CX.
• Crea e implementa una app de chat con el agente de Dialogflow CX.
• Prueba la app de Chat.

Requisitos previos

• Una cuenta de Google Workspace para empresas o empresas con acceso a Google Chat
• Un proyecto de Google Cloud con facturación habilitada. Para verificar que un proyecto existente tenga habilitada la facturación, consulta Verifica el estado de facturación de tus proyectos. Para crear un proyecto y configurar la facturación, consulta Crea un proyecto de Google Cloud.

Arquitectura

En el siguiente diagrama, se muestra la arquitectura de una app de chat compilada con Dialogflow:

En el diagrama anterior, un usuario que interactúa con una app de chat de Dialogflow tiene el siguiente flujo de información:

1. Un usuario envía un mensaje en Chat a una app de Chat, ya sea en un mensaje directo o en un espacio de Chat.
2. Un agente virtual de Dialogflow, que reside en Google Cloud, recibe y procesa el mensaje para generar una respuesta.
3. De forma opcional, con un webhook de Dialogflow, el agente de Dialogflow puede interactuar con servicios externos de terceros, como un sistema de administración de proyectos o una herramienta de generación de tickets.
4. El agente de Dialogflow envía una respuesta al servicio de la app de Chat en Chat.
5. La respuesta se entrega al espacio de Chat.

Configura el entorno

Antes de usar las APIs de Google, debes activarlas en un proyecto de Google Cloud. Puedes activar una o más APIs en un solo proyecto de Google Cloud.

1. En la consola de Google Cloud, habilita la API de Google Chat y la API de Dialogflow.

   Habilitar las API

2. Confirma que estás habilitando las APIs en el proyecto de Cloud correcto y, luego, haz clic en Siguiente.

3. Confirma que estás habilitando las APIs correctas y, luego, haz clic en Habilitar.

Crear un agente de Dialogflow CX

Un agente de Dialogflow CX es un agente virtual que controla las conversaciones simultáneas con tus usuarios finales. Es un módulo de comprensión del lenguaje natural que comprende los matices del lenguaje humano. Dialogflow traduce el texto del usuario final durante una conversación a datos estructurados que tus apps y servicios pueden comprender. Cada agente de Dialogflow debe diseñarse y crearse para manejar los tipos de conversaciones que requiera el sistema en el que se va a utilizar.

Un agente de Dialogflow es como un agente humano de un centro de llamadas. Los entrenas para manejar las situaciones de conversación esperadas, y no es necesario que el entrenamiento sea demasiado explícito.

A continuación, se muestra cómo crear el agente de Dialogflow CX:

1. En la consola de Dialogflow CX, abre la consola de Dialogflow CX. Haz clic en Menú > Dialogflow CX.

   Ir a la consola de Dialogflow CX

2. Elige un proyecto de Google Cloud. Para encontrar tu proyecto, es posible que debas hacer clic en Todos y, luego, buscarlo.

3. Ahora tienes la opción de elegir un agente precompilado o crear uno propio. Si prefieres explorar la personalización del agente en detalle más adelante, elige uno de los agentes compilados con anterioridad, que también son útiles para obtener información sobre lo que pueden hacer.

   Para elegir un agente compilado previamente, sigue estos pasos:

   1. Haz clic en Usa agentes compilados con anterioridad.

   2. Selecciona un agente precompilado. Para esta guía, selecciona Viajes: alquiler de automóviles.

      Los agentes se califican como principiante, intermedio o avanzado según la cantidad de funciones que use y la sofisticación de su lógica de conversación. Elegir un agente intermedio o avanzado puede requerir personalizaciones y parámetros de configuración específicos del agente, incluida la habilitación de funciones y APIs en la consola de Google Cloud.

   3. Haz clic en Importar como agente.

   Para crear tu propio agente, sigue estos pasos:

   1. Haz clic en Create Agent.
   2. Selecciona Generar automáticamente para crear un agente de almacén de datos o Crea tu propio agente para crear otros tipos de agentes.

   Para obtener una explicación detallada del proceso de compilación del agente, consulta Crea un agente de Dialogflow CX.

4. Configura la configuración básica del agente:

   1. En Nombre visible, ingresa un nombre visible.
   2. Selecciona tu ubicación preferida. Si quieres cambiar la configuración de la ubicación avanzada, haz clic en Editar.
   3. Selecciona tu zona horaria preferida.
   4. Selecciona el idioma predeterminado para tu agente. No puedes cambiar el idioma predeterminado de un agente después de crearlo.

5. Haz clic en Crear. Dialogflow CX comienza a crear el agente y, luego, muestra el flujo de inicio predeterminado del agente.

6. De manera opcional, personaliza el agente. Para obtener una explicación detallada del proceso de personalización del agente, consulta Crea un agente de Dialogflow CX.

7. Como práctica recomendada, prueba el agente:

   1. Haz clic en Test agent.
   2. Selecciona Probar agente en el entorno.
   3. En Entorno, selecciona Borrador.
   4. En Flujo, selecciona Flujo de inicio predeterminado.
   5. En Página, selecciona Página de inicio.
   6. En la barra de redacción Hablar con un agente, escribe Hello y presiona Intro. El agente se presenta.
   7. Para completar la prueba, realiza la conversación de prueba de muestra.

8. Se crea el agente de Dialogflow CX. Regresa a la consola de Dialogflow CX. Haz clic en Menú > Dialogflow CX.

   Ve a la consola de Dialogflow CX

9. En Agentes, haz clic en > Copiar nombre. Guarda este nombre, ya que lo usarás cuando configures la app de Chat.

Crea una app de chat y conéctala con el agente de Dialogflow

Después de crear un agente de Dialogflow CX, sigue estos pasos para convertirlo en una app de chat:

1. En la consola de Google Cloud, ve a la API de Google Chat. Busca “API de Google Chat” y haz clic en API de Google Chat. Luego, haz clic en Administrar.

   Ir a la API de Chat

2. Haz clic en Configuración y configura la app de Chat:

   1. En Nombre de la app, ingresa Dialogflow App.
   2. En URL del avatar, ingresa https://developers.google.com/workspace/chat/images/quickstart-app-avatar.png.
   3. En Descripción, ingresa Responds to real human conversation.
   4. En Funcionalidad, selecciona Recibir mensajes 1:1 y Unirse a espacios y conversaciones grupales.
   5. En Configuración de conexión, selecciona Dialogflow.
   6. En Configuración de Dialogflow, selecciona Dialogflow CX.
   7. En Nombre del recurso del agente o entorno, pega el nombre del agente de Dialogflow CX que copiaste al final de Crea un agente de Dialogflow CX.
   8. Haz que esta app de Chat esté disponible para personas y grupos específicos de tu dominio y, luego, ingresa tu dirección de correo electrónico.
   9. En Registros, selecciona Registrar errores en Logging.

3. Haz clic en Guardar.

La app de Chat está lista para recibir y responder mensajes en Chat.

Prueba la app de Chat

Probar la app de chat de Dialogflow CX a través de un mensaje en Google Chat

1. Abre Google Chat con la cuenta de Google Workspace que proporcionaste cuando te agregaste como verificador de confianza.

   Ir a Google Chat

2. Haz clic en Nuevo chat.
3. En el campo Agregar 1 o más personas, escribe el nombre de tu app de Chat.

4. Selecciona tu app de Chat en los resultados. Se abrirá un mensaje directo.

   Nota: Si no ves tu app de Chat en la lista de resultados, asegúrate de haber incluido tu cuenta de Google Workspace en la configuración de Visibilidad de la página Configuración de la API de Chat en la consola de Google Cloud.

5. En el nuevo mensaje directo con la app, escribe Hello y presiona enter.

   La app de Dialogflow Chat responde presentándose.

6. Para completar la prueba, realiza la conversación de prueba de muestra.

Ejemplo de conversación de prueba

Para probar la app de Dialogflow CX Chat en la consola de Dialogflow CX o en Google Chat, ten la siguiente conversación. La explicación te ayuda a comprender cómo el agente de Dialogflow CX interpreta el lenguaje natural del usuario y produce su propia respuesta en cada paso de la conversación. Esta conversación de ejemplo se basa en el agente precompilado llamado Viajes: alquiler de automóviles.

Diálogo	Explicación
Usuario final: Hola Agente: Hola. Soy el agente virtual de alquiler de automóviles. Puedo ayudarte a iniciar una nueva reserva de alquiler de automóviles. ¿En qué puedo ayudarte hoy?	Se llama a la ruta del intent de bienvenida predeterminado en el flujo de inicio predeterminado. La entrega para este controlador de estado ("Hola: No...). se agrega a la cola de respuestas. El agente envía la cola de respuestas al usuario final.
Usuario final: Me gustaría alquilar un auto. Agente: ¿Dónde te gustaría retirar el vehículo?	Coincidencia con la ruta de intent car_rental.reservation_create en la página de inicio. La sesión pasa a la página Ubicación de recogida. El formulario de la página Ubicación de retiro no está completo, por lo que el agente usa el parámetro pickup_location para indicarle al usuario ("Where would you like to retiro...") que se agrega a la cola de respuestas. El agente envía la cola de respuestas al usuario final.
Usuario final: Las Vegas Agente: De acuerdo, la recogida será en Las Vegas. Agente: ¿Tu ubicación de destino es diferente de la de retiro?	La entrada del usuario final completa el parámetro pickup_location que solicitó el agente en el turno de la conversación anterior. Se detecta una coincidencia con la ruta del intent car_rental.return_strategy_location en el flujo de inicio predeterminado. La ruta de finalización del formulario de la página Ubicación de retiro se evalúa y se llama. Tiene una entrega ("De acuerdo, tu punto de partida…"), que se agrega a la cola de respuestas con las referencias del parámetro resueltas con los valores reales que proporcionó el usuario final. La sesión pasa a la página Confirmar ubicación. La página Confirmar ubicación tiene una entrega de entrada (“¿Tu ubicación de entrega es diferente…?”). que se agrega a la cola de respuestas. El agente envía la cola de respuestas al usuario final.
Usuario final: Sí. Dejaré el auto en Los Ángeles. Agente: De acuerdo, la entrega será en Los Ángeles. Agente: ¿En qué fecha y hora quieres retirar el vehículo?	La ruta del intent car_rental.return_strategy_location en el flujo de inicio predeterminado coincide. La sesión pasa a la página Ubicación de destino. La entrada del usuario final completa el parámetro drop_off_location que solicitó el agente en el turno de la conversación anterior. Se evalúa y se llama a la ruta de finalización del formulario de la página Ubicación de entrega. Tiene una entrega ("Ok, your drop off..."), que se agrega a la cola de respuestas. La sesión pasa a la página Duración del alquiler. La página Duración del alquiler tiene valores de formulario incompletos, por lo que le solicita al usuario el parámetro pickup_date_time ("¿Qué fecha y hora quieres retirar…?"). que se agrega a la cola de respuestas. El agente envía la cola de respuestas al usuario final.
Usuario final: Me gustaría retirar el auto el 5 de marzo a mediodía. Agente: ¿En qué fecha y hora quieres dejar el vehículo?	La entrada del usuario final completa el parámetro pickup_date_time que solicitó el agente en el turno de la conversación anterior. La página Duración del alquiler tiene otro valor de formulario faltante, por lo que le solicita al usuario el parámetro drop_off_date_time ("¿En qué fecha y hora quieres devolver el vehículo?"). que se agrega a la cola de respuestas. El agente envía la cola de respuestas al usuario final.
Usuario final: 15 de marzo a mediodía. Agente: Solo para confirmar: Retirarás el vehículo en Las Vegas 2024-03-05 12:00:00 y lo devolverás en Los Ángeles 2024-03-15 12:00:00 ¿Es correcto?	La entrada del usuario final completa el parámetro drop_off_date_time que solicitó el agente en el turno de la conversación anterior. La sesión pasa a la página Confirm Rental Duration. La página Confirmar duración del alquiler tiene una entrega de entrada (“Para confirmar…”). que se agrega a la cola de respuestas. El agente envía la cola de respuestas al usuario final.
Usuario final: Sí, gracias. Agente: ¡Genial! Ahora elijamos un vehículo. Agente: ¿Quieres un vehículo económico o de lujo?	La ruta de intent small_talk.confirmation.yes en la página Confirm Rental Duration coincide. El agente confirma la elección del usuario con un mensaje ("¡Excelente! Elijamos..."), que se agrega a la cola de respuestas. La sesión pasa a la página Desambiguación del vehículo. El formulario de la página Vehicle Disambiguation no está completo, por lo que el agente usa el parámetro vehicle_type para preguntarle al usuario ("¿Quieres un vehículo económico o de lujo…?"). que se agrega a la cola de respuestas. El agente envía la cola de respuestas al usuario final.
Usuario final: Economía. Agente: ¿Te gustaría el auto o el camión de Cymbal?	La ruta de intent $session.params.vehicle_type="economy_vehicle" coincide. La sesión pasa a la página Opciones económicas. La página Opciones económicas tiene una entrega de entrada (“¿Quieres la…”). que se agrega a la cola de respuestas. El agente envía la cola de respuestas al usuario final.
Usuario final: Cymbal Truck. Agente: El camión Cymbal cuesta USD 50.33 por día. Tiene capacidad para 4 personas y viene con una radio AM/FM. ¿Quieres continuar con el pago? Usuario final: Sí, por favor.	La ruta de intent $session.params.vehicle_type="Cymbal Truck" coincide y se completa el parámetro vehicle_model. La sesión pasa a la página Confirmar camión de platillos. La página Confirm Cymbal Truck tiene una entrega de entrada (“El camión Cymbal cuesta USD 50.33 por día…”). que se agrega a la cola de respuestas. El agente envía la cola de respuestas al usuario final. La respuesta del usuario coincide con la ruta small_talk.confirmation.yes.
Agente: ¿Qué tipo de tarjeta usarás? Usuario final: Altostrat Agente: Ingresa el número de tarjeta. Usuario final: 1234 1234 1234 1234 Agente: ¿Cuál es el nombre que aparece en la tarjeta? Usuario final: Carlos Agente: ¿Cuál es la dirección de facturación? Usuario final: 1800 Amphibious Blvd. Mountain View, CA Agente: ¿Cuál es el código postal de facturación? Usuario final: 94045 Agente: Retirarás el auto Cymbal en Las Vegas el 05/03/2024 a las 12:00:00 y lo devolverás el 15/03/2024 a las 12:00:00. El total de este viaje será de USD 175.38. Agente: Gracias por alquilar con nosotros. Que tengas un buen día.	La sesión pasa a la página Pago. El formulario de pago no está completo, por lo que el agente le solicita al usuario los parámetros card_type, card_number, billing_name, billing_street_address y billing_zip_code ("¿Qué tipo de tarjeta…?"). que se agregan de forma secuencial a la cola de respuestas y se envían a medida que el usuario responde. Las respuestas del usuario establecen cada valor de parámetro. La sesión pasa a la página de Confirmación del alquiler. La página Confirmación de alquiler tiene una entrega de entradas ("De acuerdo, tu retiro será..."), que se agrega a la cola de respuestas. El agente envía la cola de respuestas al usuario final. La sesión pasa a la página Finalizar sesión.

Envía mensajes de tarjetas desde Dialogflow

Codelab: Para ver un ejemplo aplicado de cómo enviar mensajes de tarjetas desde Dialogflow, consulta Cómo mostrar fuentes en las respuestas de la app de Knowledge Chat en el codelab Cómo compilar apps para Google Chat con Gemini.

Dialogflow puede responder con mensajes de texto o tarjeta. Para responder con un mensaje de tarjeta, especifícalo como una carga útil personalizada en entrega.

En el siguiente JSON, se muestra cómo enviar un mensaje de tarjeta como una carga útil personalizada en la entrega:

json

{
  'cardsV2': [{
    'cardId': 'createCardMessage',
    'card': {
      'header': {
        'title': 'A card message!',
        'subtitle': 'Sent from Dialogflow',
        'imageUrl': 'https://developers.google.com/chat/images/chat-product-icon.png',
        'imageType': 'CIRCLE'
      },
      'sections': [
        {
          'widgets': [
            {
              'buttonList': {
                'buttons': [
                  {
                    'text': 'Read the docs!',
                    'onClick': {
                      'openLink': {
                        'url': 'https://developers.google.com/workspace/chat'
                      }
                    }
                  }
                ]
              }
            }
          ]
        }
      ]
    }
  }]
}

Límites y consideraciones

• Los eventos de interacción de chat tienen compatibilidad limitada y algunas consideraciones:
  • Se admiten los siguientes tipos de eventos de interacción:
    • MESSAGE
    • ADDED_TO_SPACE
    • CARD_CLICKED
  • En el caso de los eventos MESSAGE o ADDED_TO_SPACE, la entrada de la consulta enviada al agente de Dialogflow corresponde al valor del campo argumentText en el mensaje de Chat. Si el mensaje incluye un comando de barra, se usa el valor del campo text.
  • En el caso de los eventos CARD_CLICKED, la entrada de consulta que se envía al agente de Dialogflow tiene el formato CARD_CLICKED.functionName, donde functionName corresponde al valor del campo function del objeto Action adjunto al elemento de tarjeta interactiva (como un botón).
  • La carga útil completa de JSON de cada evento de interacción de Chat se envía a Dialogflow como una carga útil personalizada en el parámetro de consulta, y se puede acceder a ella con un webhook de Dialogflow mediante una consulta del valor del campo WebhookRequest.payload.
• Consideraciones para responder a comandos de barra y recibir datos de tarjetas o diálogos:
  • Cuando las apps de Chat de Dialogflow reciben un mensaje con un comando de barra, la entrada de la consulta contiene solo el valor del campo text. El campo text comienza con el nombre del comando de barra (por ejemplo, /command), que puedes usar para configurar el intent de un agente de Dialogflow para detectar un comando de barra.
  • Si el agente de Dialogflow necesita procesar la carga útil de JSON del evento de interacción por chat, puede hacerlo con un webhook de Dialogflow para inspeccionar la carga útil personalizada en el parámetro de consulta.
  • Para mostrar un diálogo desde el agente de Dialogflow, responde con una sola carga útil de JSON personalizada que incluya un mensaje que contenga una respuesta de acción DIALOG.
  • Para procesar los datos ingresados desde las tarjetas, el agente de Dialogflow puede detectar intents que comienzan con el texto CARD_CLICKED y responder con una sola carga útil de JSON personalizada que contenga la acción adecuada.
• Las vistas previas de vínculos no son compatibles.
• Si el agente de Dialogflow responde con un solo mensaje, este se envía a Google Chat de forma síncrona. Si el agente de Dialogflow responde con varios mensajes, todos los mensajes se envían a Chat de forma asíncrona mediante una llamada por cada mensaje al método create en el recurso spaces.messages en la API de Chat.
• Cuando se usa la integración de Dialogflow CX en Chat, el agente de Dialogflow y la app de Chat deben configurarse en el mismo proyecto de Google Cloud. Si necesitas configurar Dialogflow y Chat en proyectos de Cloud diferentes, puedes configurar un servidor intermedio para facilitar la conexión. Para obtener información, consulta este ejemplo de integración de chat para Dialogflow CX en GitHub.

Solucionar problemas

Cuando una app o una tarjeta de Google Chat muestran un error, la interfaz de Chat muestra el mensaje “Se produjo un error”. o "No se puede procesar tu solicitud". A veces, la IU de Chat no muestra ningún mensaje de error, pero la app o la tarjeta de Chat producen un resultado inesperado. Por ejemplo, es posible que no aparezca un mensaje de la tarjeta.

Aunque es posible que no se muestre un mensaje de error en la IU de Chat, los mensajes de error descriptivos y los datos de registro están disponibles para ayudarte a corregir errores cuando se activa el registro de errores de las apps de Chat. Si necesitas ayuda para ver, depurar y corregir errores, consulta Cómo solucionar problemas y corregir errores de Google Chat.

Limpia

Para evitar que se apliquen cargos a tu cuenta de Google Cloud por los recursos que usaste en este instructivo, te recomendamos que borres el proyecto de Cloud.

Precaución: Borrar un proyecto tiene las siguientes consecuencias:

• Se borra todo en el proyecto. Si utilizaste un proyecto existente para este instructivo, cuando lo borres, también borrarás cualquier otro trabajo que hayas realizado en el proyecto.
• Se pierden los ID personalizados de proyectos. Cuando creaste este proyecto, es posible que hayas creado un ID del proyecto personalizado que desees utilizar en el futuro. Para conservar las URLs que usan el ID del proyecto, como una URL en appspot.com, borra los recursos seleccionados dentro del proyecto en lugar de todo el proyecto.

Si planeas explorar varios instructivos y guías de inicio rápido, la reutilización de proyectos puede ayudarte a evitar exceder los límites de las cuotas del proyecto.

1. En la consola de Google Cloud, ve a la página Administrar recursos. Haz clic en Menú > IAM y administración > Administrar recursos.

   Ve al Administrador de recursos.

2. En la lista de proyectos, selecciona el proyecto que deseas borrar y haz clic en Borrar .
3. En el diálogo, escribe el ID del proyecto y, luego, haz clic en Cerrar para borrarlo.

Temas relacionados

• Dialogflow CX adopta un enfoque de máquina de estados para el diseño del agente de Dialogflow, que te brinda un control claro y explícito sobre una conversación, una mejor experiencia del usuario final y un mejor flujo de trabajo de desarrollo. Cuando compilas una app de Dialogflow Chat, te recomendamos usar Dialogflow CX.
  • Para obtener más información sobre cómo compilar y configurar agentes, consulta Agentes de Dialogflow CX.
  • Para obtener una explicación detallada con instrucciones para compilar y configurar agentes, consulta Crea un agente de Dialogflow CX.
  • Codelab: Para ver un ejemplo de cómo compilar un agente de almacén de datos de Dialogflow CX, consulta la app de Knowledge Chat del codelab Crea apps para Google Chat con Gemini.
  • Codelab: Para ver un ejemplo de cómo compilar un agente de conversación de Dialogflow CX, consulta la app de Chat de comentarios del codelab Compila apps para Google Chat con Gemini.
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