Algunos productos y funciones están en proceso de cambiar de nombre. Las funciones de flujo y de la guía generativa también se migrarán a una sola consola consolidada. Consulta los detalles.
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Durante una conversación, los agentes de Conversational Agents (Dialogflow CX) siempre usan modelos de lenguaje para comprender la intención del usuario final, pero puedes elegir si se usan modelos de lenguaje y cómo se usan para las respuestas del agente.
Cuando diseñes tu agente, puedes elegir entre atributos deterministas, generativos parciales y generativos completos.
En esta guía, se proporciona una descripción general de estas funciones.
Te ayuda a decidir cuál de estas funciones
planeas usar,
para que sepas qué documentación será relevante para ti.
Generativo completo
Las funciones totalmente generativas se basan en modelos de lenguaje grandes (LLM) de Vertex AI para comprender la intención del usuario final y generar respuestas de los agentes.
Estas funciones son fáciles de usar y proporcionan una conversación muy natural.
A continuación, se muestra una descripción general de las funciones totalmente generativas:
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Guías
Las guías de implementación proporcionan una nueva forma de crear agentes virtuales con LLM. Solo debes proporcionar instrucciones en lenguaje natural y datos estructurados. Esto puede reducir significativamente el tiempo de creación y mantenimiento del agente virtual, y habilitar nuevos tipos de experiencias de conversación para tu empresa.
Almacenes de datos
Los almacenes de datos analizan y comprenden tu contenido público o privado (sitio web, documentos internos, etcétera). Una vez que se indexa esta información, tu agente puede responder preguntas y mantener conversaciones sobre el contenido. Solo debes proporcionar el contenido.
Flujos determinísticos
Si necesitas un control más determinista sobre la conversación y todas las respuestas que genera el agente, puedes diseñarlo con flujos.
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Flows
Los flujos usan modelos de lenguaje para comprender la intención del usuario final durante una conversación, que puede no ser completamente determinista. Sin embargo, una vez que se establece la intención, tienes el control total sobre el flujo de la conversación y las respuestas del agente. El diseño de un agente con flujos deterministas suele llevar más tiempo, pero es una buena opción para los agentes que requieren un control explícito sobre sus respuestas.
Flujos generativos parciales
Los flujos tienen algunas funciones generativas opcionales que puedes usar cuando no necesitas un control determinista sobre las respuestas del agente en ciertas situaciones de conversación.
A continuación, se incluye una descripción general de estas funciones:
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Generadores
Los generadores se usan para generar respuestas de agentes. En lugar de proporcionar la respuesta del agente de forma explícita, proporcionas una instrucción de LLM que puede controlar muchas situaciones, como el resumen de conversaciones, la respuesta de preguntas, la recuperación de información del cliente y la derivación a una persona.
Respuesta generativa de resguardo
El resguardo generativo se usa para generar respuestas del agente cuando la entrada del usuario final no coincide con una intención esperada. Puedes habilitar el resguardo generativo en ciertas situaciones proporcionando una instrucción de LLM para generar la respuesta.
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-08-18 (UTC)"],[[["\u003cp\u003eConversational Agents use language models to understand user intentions, but agents can be designed to be fully generative, partly generative, or deterministic in how they respond.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eFully generative features use large language models (LLMs) for both understanding user intent and generating agent responses, providing a natural conversational experience through features like Playbooks and Data Stores.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDeterministic flows offer complete control over the conversation and agent responses, using language models for understanding intent but giving you explicit control once intent is established.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003ePartly generative flows allow for optional generative features like Generators and Generative Fallback, leveraging LLMs to handle various scenarios, such as summarization or generating responses when user input doesn't match expected intentions.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eChoosing between fully generative, partly generative, and deterministic features depends on the level of control needed over agent responses and the desired conversational experience.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Generative versus deterministic\n\nDuring a conversation,\nConversational Agents (Dialogflow CX) agents always use language models for understanding end-user intention,\nbut you can choose whether and how language models are used for agent responses.\nYou can decide between fully generative, partly generative,\nand deterministic features when designing your agent.\n\nThis guide provides an overview of these features.\nIt helps to decide which of these features\nyou plan to use,\nso you know which documentation will be relevant to you.\n\nFully generative\n----------------\n\nThe fully generative features are built on [Vertex AI](/vertex-ai/docs)\nlarge language models (LLMs) for both understanding end-user intention\nas well as generating agent responses.\nThese features are easy to use and provide a very natural conversation.\nThe following is an overview of the fully generative features:\n\nDeterministic flows\n-------------------\n\nIf you require more deterministic control over the conversation\nand all responses generated by the agent,\nyou can design your agent with flows.\n\nPartly generative flows\n-----------------------\n\nFlows have some optional generative features that you can use when you don't\nneed deterministic control over agent responses in certain conversation scenarios.\nThe following is an overview of these features:"]]
