Implementación de mensajería asincrónica y proactiva en agentes de motor personalizados

En este artículo se describe cómo implementar patrones de mensajería asincrónicos y proactivos en agentes de motor personalizados que se compilan con el Microsoft Bot Framework. Estos patrones permiten a los agentes responder a los usuarios después de un retraso o sin un mensaje iniciado por el usuario.

Puede usar la mensajería asincrónica y proactiva para permitir que los agentes de motor personalizados:

• Responda después de un retraso mientras continúa el procesamiento en segundo plano.
• Iniciar mensajes sin la entrada del usuario (por ejemplo, actualizaciones desencadenadas por el sistema).

Cada consulta de usuario debe recibir una respuesta inicial en 15 segundos. Para las tareas de larga duración, los agentes pueden enviar mensajes de seguimiento. Se aplica un tiempo de espera de 45 segundos entre las actualizaciones de streaming.

Mensajes asincrónicos

Los mensajes asincrónicos se envían después de que el agente complete una tarea en segundo plano iniciada por el usuario. Este patrón es útil para escenarios como el seguimiento de pedidos o las actualizaciones de estado.

Por ejemplo, si un usuario ordena un portátil, el agente puede confirmar la solicitud y, posteriormente, enviar un mensaje de seguimiento al usuario cuando se realice el pedido. En el ejemplo siguiente se muestra cómo usar Bot Framework para enviar un mensaje asincrónico con respecto al pedido del equipo portátil.

app.message( 

    CustomMessageTypes.orderLaptopSelected.toString(), 
    async (context: TurnContext, _state) => { 
      return new Promise(async (resolve) => { 
        await context.sendActivity({ 
          text: "Thank you for order laptop. I will keep you posted with updates.", 
        });   

        setTimeout(async () => { 
          await context.sendActivity({ 
            text: "Great! I have successfully placed your order #1292. I'll notify you when it's delivered.", 
            attachments: [ 
              { 
                contentType: "application/vnd.microsoft.card.adaptive", 
                content: deliveredCard, 
              }, 
            ], 
          }); 
          resolve(); 
        }, 10 * 1000); 
      }); 
    } 
  ); 

En la tabla siguiente se resume el proceso de mensaje asincrónico.

Mensajes proactivos

El sistema inicia los mensajes proactivos, no el usuario. Estos mensajes se envían a través de un subproceso de conversación dedicado.

Por ejemplo, el agente puede enviar una notificación a un usuario sobre un evento o una actualización sin una consulta de usuario. En el ejemplo siguiente se muestra cómo usar createConversation API para capturar la información de conversación y enviar mensajes proactivos a través de un subproceso dedicado.

export async function getToken() { 
  const url = 
    "https://login.microsoftonline.com/botframework.com/oauth2/v2.0/token"; 
  const params = new URLSearchParams(); 
  params.append("grant_type", "client_credentials"); 
  params.append("client_id", config.MicrosoftAppId); 
  params.append("client_secret", config.MicrosoftAppPassword); 
  params.append("scope", "https://api.botframework.com/.default"); 

  const response = await fetch(url, { 
    method: "POST", 
    headers: { 
      "Content-Type": "application/x-www-form-urlencoded", 
    }, 
    body: params.toString(), 
  }); 

  if (!response.ok) { 
    throw new Error(`Error! status: ${response.status}`); 
  }

  const data = await response.json(); 
  return data; 
} 
  
  let accessToken; 
    try { 
      accessToken = getToken(); 
      if (!accessToken) { 
        console.log("No access token found, fetching a new one"); 
        const tokenResponse = await getToken(); 
        accessToken = tokenResponse.access_token; 
        if (!accessToken) { 
          throw new Error("Failed to obtain access token"); 
        } 
        setAccessToken(accessToken); 
      } 
    } catch (error) { 
      console.error("Error retrieving access token:", error); 
      await context.sendActivity( 
        "Failed to send proactive message due to authentication error" 
      ); 
      return; 
    }  

    const createConversationBody = { 
      members: [{ id: context.activity.from.aadObjectId }], 
      tenantId: context.activity.conversation.tenantId, 
      channelData: { 
        productContext: "Copilot", 
        conversation: { 
          conversationSubType: "AgentProactive", 
        }, 
      }, 
    }; 

    const createConversationResponse = await fetch( 
      "https://canary.botapi.skype.com/teams/v3/conversations", 
      { 
        method: "POST", 
        headers: { 
          "Content-Type": "application/json", 
          Authorization: `Bearer ${accessToken}`, 
        }, 
        body: JSON.stringify(createConversationBody), 
      } 
    );  

    const createConversationResponseData = 
      await createConversationResponse.json(); 
    console.log("Create conversation response", createConversationResponseData); 
    const body = { 
      text: "Hello proactive world", 
      type: "message", 
    }; 

    const response = await fetch( 
      `https://canary.botapi.skype.com/teams/v3/conversations/${createConversationResponseData.id}/activities`, 
      { 
        method: "POST", 
        headers: { 
          "Content-Type": "application/json", 
          Authorization: `Bearer ${accessToken}`, 
        }, 
        body: JSON.stringify(body), 
      } 
    ); 

En la tabla siguiente se resume el proceso de mensaje proactivo.

Contenido relacionado

• Características de la experiencia de usuario del agente de motor personalizado
• Introducción al agente de motor personalizado