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Duas intents são criadas automaticamente quando você cria um agente:
Intent de boas-vindas padrão: associada quando um usuário final conversa com seu agente.
Intent de fallback padrão:
associada quando o agente não associa a entrada do usuário final a nenhuma outra intent.
Intent de boas-vindas padrão
A intent de boas-vindas padrão é associada quando um usuário final conversa com seu agente.
Ela retorna uma resposta que mostra ao usuário final o que dizer para iniciar uma conversa ou o que o agente faz.
Personalize as respostas de intent predefinidas de acordo com seu agente.
A intent de boas-vindas padrão pode ser associada de duas maneiras:
Se houver correspondência com uma das frases de treinamento, que são predefinidas com saudações comuns, como "olá".
Selecione Intents no menu da barra lateral à esquerda.
Clique no botão de opção more_vert na parte superior da página de intents.
Selecione Criar intent de fallback.
Respostas de intent de fallback
É possível alterar as respostas de texto predefinidas. No entanto, elas devem informar ao usuário final que a entrada dele não foi reconhecida.
Exemplos negativos
É possível adicionar frases de treinamento a intents de fallback que funcionam como exemplos negativos.
Pode haver casos em que as expressões do usuário final sejam um pouco semelhantes às suas frases de treinamento, mas você não queira que elas correspondam a nenhuma intent normal.
Por exemplo, um serviço de reserva de sala pode ter uma frase de treinamento como "Eu gostaria de reservar uma sala".
Se o usuário final quiser comprar um livro sobre o assunto, ele poderá dizer "Eu gostaria de comprar um livro sobre salas".
Para que a expressão do usuário final não corresponda à sua intent, adicione essa frase como um exemplo negativo.
[[["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\u003eTwo intents, the default welcome intent and the default fallback intent, are automatically created when you create an agent.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe default welcome intent is triggered at the start of a conversation to greet the user, and it can be matched either by a greeting training phrase or a welcome event from an integration.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eThe default fallback intent activates when the agent fails to match the user's input with any other defined intents, and it comes pre-configured with responses that can be customized.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can customize the responses of both default intents, ensuring they effectively guide the user, and even add negative examples to the fallback intent.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eYou can create additional fallback intents and use contexts to customize the fallback responses.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["# Default intents\n\nTwo intents are created automatically when you create an agent:\n\n- **Default welcome intent**: matched when an end-user begins a conversation with your agent.\n- **Default fallback intent**: matched when your agent doesn't match an end-user input to any other intents.\n\n| **Note:** You can delete the default intents, but it is normally best to keep them and customize them for your agent.\n\nDefault welcome intent\n----------------------\n\nThe default welcome intent is matched\nwhen an end-user begins a conversation with your agent.\nIt should return a response that lets end-users know\nwhat your agent does or what end-users can say to begin a conversation.\nYou should customize the pre-populated intent responses for your agent.\n\nThe default welcome intent is matched in one of two ways:\n\n- One of its training phrases are matched, which are pre-populated with common greetings, like \"hello\".\n- This intent has a [welcome event](/dialogflow/docs/events-platform#welcome_events) attached to it, which is triggered when the end-user begins a conversation with your agent via a supported [integration](/dialogflow/docs/integrations).\n\n| **Note:** The default welcome intent includes various greeting training phrases in all languages, however these training phrases are not used for invocation by Google Assistant. See the Google Assistant [invocation](https://developers.google.com/assistant/discovery) documentation for more information.\n\nDefault fallback intent\n-----------------------\n\nThe default fallback intent is matched\nwhen your agent doesn't match an end-user input to any other intents.\n\nThis intent is not matched if an audio input doesn't contain any transcribed\nspeech.\n\nThis intent is automatically configured\nwith a variety of static text responses,\nlike \"I didn't get that. Can you say it again?\".\n\nYou can customize fallback intents\nby changing the pre-populated text responses\nor by adding negative examples.\n\nYou can also create additional fallback intents:\n\n1. Go to the [Dialogflow ES console](https://dialogflow.cloud.google.com).\n2. Select an agent.\n3. Select **Intents** in the left sidebar menu.\n4. Click the option *more_vert* button at the top of the intents page.\n5. Select **Create Fallback Intent**.\n\n### Fallback intent responses\n\nYou can change the pre-populated text responses,\nbut they should communicate to the end-user\nthat their input was not recognized.\n| **Note:** You can have multiple fallback intents with [contexts](/dialogflow/docs/contexts-overview) to customize fallback responses.\n\n### Negative examples\n\nYou can add training phrases to fallback intents\nthat act as *negative examples*.\nThere may be cases where end-user expressions\nhave a slight resemblance to your training phrases,\nbut you do not want these expressions to match any normal intents.\n\nFor example, a room booking service may have a training phrase like\n\"I'd like to book a room\".\nIf the end-user wants to purchase a book about rooms, they may say\n\"I'd like to buy a book about rooms.\"\nTo ensure that the end-user expression does not match your intent,\nyou can add that phrase as a negative example."]]