Alguns produtos e recursos estão sendo renomeados. Os recursos de playbook generativo e de fluxo também estão sendo migrados para um único console consolidado. Confira os detalhes.
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Um
agente de conversação (Dialogflow CX)
é um agente virtual
que processa as conversas simultâneas com seus usuários finais.
Ele é um módulo de processamento de linguagem natural que entende as nuances da fala humana.
Os agentes de conversação (Dialogflow CX) traduzem textos ou áudios do usuário final durante uma conversa em dados estruturados que seus aplicativos e serviços podem entender.
Você projeta e cria um agente de conversação (Dialogflow CX) para atender aos tipos de conversa solicitadas pelo seu sistema.
Um agente de conversação (Dialogflow CX) é semelhante a um atendente humano de call center.
O agente pode ser treinado para lidar com os cenários comuns de conversas, e o treinamento não precisa ser muito detalhado.
Selecione o idioma padrão do agente.
Não é possível alterar o idioma padrão de um agente
depois que ele é criado.
Clique em Save.
API
Se você ainda não tiver configurado as configurações de local do projeto, faça isso no console antes de criar agentes com a API.
No momento, não é possível configurar as configurações de local com a API.
Para criar um agente,
consulte o método create para o tipo Agent.
Selecione um protocolo e uma versão para a referência do agente:
Os agentes de conversação (Dialogflow CX) servem como contêineres de nível superior para configurações e dados de agentes virtuais.
Os seguintes dados estão associados a agentes:
Para mais informações sobre como os dados são aplicados em vários níveis, consulte os níveis de aplicação de dados.
Exportar e restaurar um agente
É possível exportar um agente para um arquivo e restaurar um agente com esse arquivo.
Uma exportação de agente inclui todos os dados do agente, exceto:
Versões de fluxo:
somente os fluxos de rascunho são exportados para o arquivo.
Ambientes:
os ambientes personalizados não são exportados para o arquivo.
Uma restauração de agente substitui todos os dados do agente de destino
(incluindo todas as versões de fluxo), exceto o seguinte:
Ambientes:
Todos os ambientes personalizados permanecem inalterados no agente de destino.
As versões de fluxo referenciadas por ambientes personalizados no agente de destino
continuarão existindo enquanto os ambientes associados existirem.
No entanto, essas versões de fluxo desatualizadas não são listadas nem podem ser selecionadas para o agente.
Apps de agentes da Vertex AI:
a associação a um app de agentes da Vertex AI permanece inalterada
no agente de destino. Em outras palavras, o valor de engine em GenAppBuilderSettings. Isso significa que os agentes do repositório de dados só podem ser restaurados em outros agentes do repositório de dados, porque o agente resultante também precisa ter uma associação com um app de agentes da Vertex AI.
Se o agente de destino não estiver associado a um app, não será possível
restaurar um agente com referências de repositório de dados. A tentativa de fazer isso resulta em uma mensagem de erro. Para corrigir isso, você pode criar um novo agente de repositório de dados do zero. Como alternativa, você pode transformar seu agente atual em um agente de repositório de dados adicionando um processador de estado a ele. Nesse caso, você vai receber orientações para adicionar um app associado ao seu agente.
Se o agente de destino estiver associado a um app, todas as referências do repositório de dados serão atualizadas após a restauração: o ID do projeto e a localização do Google Cloud serão atualizados para corresponder ao app do agente de destino. O ID da
coleção e o ID do repositório de dados vão permanecer inalterados. Isso significa que você
precisa adicionar repositórios de dados para todos os IDs com tipos correspondentes ao app
do agente de destino antes da operação de restauração.
Por exemplo, se o agente de origem se referir a um repositório de dados chamado
projects/123/locations/eu-west2/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1
e o app do agente de destino se chamar
projects/321/locations/us-east1/collections/default_collections/engines/app123,
a referência resultante do repositório de dados no agente de destino será:
projects/321/locations/us-east1/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1
Ao exportar,
você pode selecionar o formato do arquivo de exportação.
Se você estiver usando o controle de origem para os dados do seu agente,
exporte no formato JSON.
Ao restaurar um agente, os agentes de conversação (Dialogflow CX) determinam automaticamente o formato do arquivo.
Para excluir um agente,
é preciso ter um papel que forneça acesso total ou acesso para editar.
Para mais informações,
consulte o
guia de controle de acesso.
[[["Fácil de entender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Meu problema foi resolvido","solvedMyProblem","thumb-up"],["Outro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informações incorretas ou exemplo de código","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Não contém as informações/amostras de que eu preciso","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema na tradução","translationIssue","thumb-down"],["Outro","otherDown","thumb-down"]],["Última atualização 2025-08-18 UTC."],[[["\u003cp\u003eConversational Agents (Dialogflow CX) agents are virtual agents that utilize natural language understanding to handle concurrent conversations with end-users, translating text or audio into structured data.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCreating an agent can be done via the Dialogflow CX console or API, with options to auto-generate a data store agent or build a custom agent.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAgents serve as containers for virtual agent data like intents, entity types, webhooks, flows, pages, and route groups.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eAgents can be exported to a file (excluding flow versions and custom environments) and restored, overwriting existing data, with specific handling for data store agent associations and Vertex AI Agents Apps.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eDeleting an agent is permanent, requiring proper permissions and a backup via export is recommended, and deleting a project will immediately delete all associated agents.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Agents\n\nA\n\n*Conversational Agents (Dialogflow CX) agent*\n\nis a virtual agent\nthat handles concurrent conversations with your end-users.\nIt is a natural language understanding module\nthat understands the nuances of human language.\nConversational Agents (Dialogflow CX) translates end-user text or audio during a conversation\nto structured data that your apps and services can understand.\nYou design and build a Conversational Agents (Dialogflow CX) agent\nto handle the types of conversations required for your system.\n\nA Conversational Agents (Dialogflow CX) agent is similar to a human call center agent.\nYou train them both to handle expected conversation scenarios,\nand your training does not need to be overly explicit.\n\nCreate an agent\n---------------\n\n| **Note:** You can create multiple Conversational Agents (Dialogflow CX) agents for one [Google Cloud project](/resource-manager/docs/creating-managing-projects).\n\nTo create an agent: \n\n### Console\n\n1. Open the [Dialogflow CX console](https://dialogflow.cloud.google.com/cx/projects).\n2. Create or choose a Google Cloud project.\n3. Click **Create agent**.\n4. Select **Auto-generate** to create a [data store agent](/dialogflow/cx/docs/concept/data-store-agent) or select **Build your own** to create other kinds of agents.\n5. Complete the form for basic agent settings:\n 1. You can choose any display name.\n 2. Select your preferred [location](/dialogflow/cx/docs/how/region#avail). Click the **Edit** button if you want to change advanced [location settings](/dialogflow/cx/docs/how/region#location-settings).\n 3. Select your preferred time zone.\n 4. Select the default language for your agent. You cannot change the default language for an agent once it is created.\n6. Click **Save**.\n\n### API\n\nIf you have not already configured\n[location settings](/dialogflow/cx/docs/concept/region#location-settings)\nfor your project,\nyou must configure these settings with the console\nbefore creating agents with the API.\nCurrently, you cannot configure location settings with the API.\n\nTo create an agent,\nsee the `create` method for the `Agent` type.\n\n\nGo to the Agent API reference \n**Select a protocol and version for the Agent reference:**\n\nClose\n\n\u003cbr /\u003e\n\nAgent data\n----------\n\nConversational Agents (Dialogflow CX) agents serve as top-level containers\nfor settings and data for virtual agents.\nThe following data is associated with agents:\n\n- [Intents](/dialogflow/cx/docs/concept/intent)\n- [Entity types](/dialogflow/cx/docs/concept/entity)\n- [Webhooks](/dialogflow/cx/docs/concept/webhook)\n- [Flows](/dialogflow/cx/docs/concept/flow)\n- [Pages](/dialogflow/cx/docs/concept/page)\n- [Route groups](/dialogflow/cx/docs/concept/handler#group)\n\nFor more information about how data is applied at varying levels, see the\n[data application levels](/dialogflow/cx/docs/concept/data-level).\n\nExport and restore an agent\n---------------------------\n\n| **Warning:** We will no longer export raw value credentials for OpenAPI Tools and Webhooks, starting Aug 15, 2025. You should migrate to store your credentials in Secret Manager. See [Webhook](/dialogflow/cx/docs/concept/webhook#secret-manager-auth) and [Tool](/dialogflow/cx/docs/concept/playbook/tool#secret-manager-auth) documentations for instructions.\n\nYou can export an agent to a file,\nand restore an agent with that file.\n\nAn agent export includes all agent data except the following:\n\n- [Flow versions](/dialogflow/cx/docs/concept/version): Only the draft flows are exported to file.\n- [Environments](/dialogflow/cx/docs/concept/version): Custom environments are not exported to file.\n\nAn agent restore overwrites all target agent data\n(including all flow versions) except the following:\n\n- [Environments](/dialogflow/cx/docs/concept/version): All custom environments remain unchanged in the target agent. Flow versions referenced by custom environments in the target agent will continue to exist, as long as the associated environments exist. However, these stale flow versions are not listed or selectable flow versions for the agent.\n- [Vertex AI Agents Apps](/generative-ai-app-builder/docs/agent-intro): The association to a Vertex AI Agents App remains unchanged in the target agent. (In other words, the value of `engine` in [GenAppBuilderSettings](/dialogflow/cx/docs/reference/rest/v3/projects.locations.agents#GenAppBuilderSettings)) This means that data store agents can only be restored into other existing data store agents, because the resulting agent also needs to have an association to a Vertex AI Agents App.\n- [Vertex AI Agents Data Stores](/generative-ai-app-builder/docs/agent-usage):\n All references to data stores will be overwritten in the target agent\n according to the following rules:\n\n - If the target agent isn't associated with an App, then it's not possible to restore an agent with data store references into it. Trying to do so results in an error message. To fix that, you can either [create a new data store agent](/generative-ai-app-builder/docs/agent-usage#create_a_data_store_agent) from scratch. (Alternatively, you can turn your existing agent into a data store agent by adding a data store [state handler](/dialogflow/cx/docs/concept/handler) to it. In this case you'll be guided through adding an associated App to your agent.)\n - If the target agent is associated with an App, then all the data store references will be updated upon restore: their Google Cloud project ID and location will be updated to match the App of the target agent. The collection ID and data store ID will remain unchanged. This means that you need to add data stores for all the IDs with matching types into the App of the target agent prior to the restore operation.\n\n Example: if the source agent refers to a data store named\n `projects/123/locations/eu-west2/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1`\n and the App of the target agent is named\n `projects/321/locations/us-east1/collections/default_collections/engines/app123`,\n then the resulting data store reference in the target agent will become:\n `projects/321/locations/us-east1/collections/default_collection/dataStores/myDataStore1`\n\n| **Note:** in the API and in the contents of the exported data, a Vertex AI Agents App is called a GenAppBuilder Engine. For example in an exported JSON Package you can find the name of the engine in the `agent.json` file under the key `genAppBuilderSettings.engine`.\n\nWhen exporting,\nyou can select the export file format.\nIf you are using source control versioning for your agent data,\nyou should\n[export in the JSON format](/dialogflow/cx/docs/reference/json-export).\nWhen you restore an agent,\nConversational Agents (Dialogflow CX) automatically determines the file format.\n\nTo export or restore an agent: \n\n### Console\n\n1. Open the [Dialogflow CX console](https://dialogflow.cloud.google.com/cx/projects).\n2. Choose the Google Cloud project for the agent.\n3. Click the option *more_vert* menu for an agent in the list.\n4. Click the **Export** or **Restore** button.\n5. Follow instructions to complete.\n**Note:** To restore a data store agent, make sure that the target agent was created as a [data store agent](/generative-ai-app-builder/docs/agent-usage#create_a_data_store_agent). \n\n### API\n\nSee the `export` and `restore` methods for the `Agent` type.\n\n\nGo to the Agent API reference \n**Select a protocol and version for the Agent reference:**\n\nClose\n\n\u003cbr /\u003e\n\nIf the agent size exceeds the [maximum limit](/dialogflow/quotas#size), use the\nCloud Storage option for agent export and restore.\n\nIf you use GitHub, also see the\n[GitHub export/restore guide](/dialogflow/cx/docs/concept/github).\n\nDelete an agent\n---------------\n\n| **Caution:** Deleting an agent **cannot** be undone. [Export](#export) your agent to keep a backup if necessary.\n\nIn order to delete an agent,\nyou need a role that provides full access or edit access.\nSee the\n[access control guide](/dialogflow/cx/docs/concept/access-control)\nfor more information.\n\nTo delete an agent: \n\n### Console\n\n1. Open the [Dialogflow CX console](https://dialogflow.cloud.google.com/cx/projects).\n2. Choose the Google Cloud project for the agent.\n3. Click the option *more_vert* menu for an agent in the list.\n4. Click the delete *delete* button.\n5. Confirm deletion in the dialog.\n\n### API\n\nSee the `delete` method for the `Agent` type.\n\n\nGo to the Agent API reference \n**Select a protocol and version for the Agent reference:**\n\nClose\n\n\u003cbr /\u003e\n\nIf you\n[delete your project](/resource-manager/docs/creating-managing-projects#shutting_down_projects),\nall Conversational Agents (Dialogflow CX) agents and data associated with the project\nare deleted immediately."]]