Het ontwerpen van een superieure, contextbewuste multi-modale agent binnen SuperAGI voor de beschreven situatie vereist een strategische aanpak op het gebied van configuratie, integratie en beheer van verschillende modaliteiten. Hier zijn de belangrijkste stappen en adviezen: 1. Modale Invoerintegratie - Tekstinvoer: Configureer de agent om tekstinput te ontvangen via chatinterfaces. Gebruik een taalmodel (bijvoorbeeld GPT-4) dat geschikt is voor het begrijpen en genereren van tekst. - Spraakinput: Implementeer spraak-naar-tekst (STT) technologie, zoals Whisper of Google Speech-to-Text API, zodat gesproken commando’s worden omgezet naar tekst en door de agent kunnen worden verwerkt. - Afbeeldingsinput: Integreer beeldherkenningstechnologie (zoals computer vision modules of API’s zoals Google Vision) om screenshots te interpreteren en relevante informatie terug te geven. 2. Naadloze Modale Wisselingen - Inputrouter: Ontwikkel een centrale router die binnenkomende modale data classificeert en doorstuurt naar de juiste processor. - Contextbewuste verwerking: Gebruik een gedeelde contextbuffer die alle relevante informatie (tekst, spraak, beelden) bijhoudt, zodat de agent de conversatie en situatie als geheel kan begrijpen. - Modale synchronisatie: Zorg dat de agent bij het wisselen van modaliteit de context niet verliest, bijvoorbeeld door context op te slaan in een gestructureerde datastructuur die modale onafhankelijk is. 3. Contextbeheer en Intentieherkenning - Contextbewaking: Gebruik een context- en state-management systeem dat de geschiedenis en relevante details bewaart gedurende het gesprek. - Intentieclassificatie: Implementeer intentieherkenning via NLP-technieken of machine learning, zodat de agent snel kan bepalen of een gebruiker bijvoorbeeld een vraag, klacht of probleem aangeeft. - Disambiguatie: Gebruik follow-up vragen en bevestigingen om onzekerheden op te helderen en de juiste intentie te bepalen. 4. Beheer van Conversatie en Responsgeneratie - Gecoördineerde aanpak: Laat de agent prioriteit geven aan de meest relevante modaliteit afhankelijk van de situatie. Bijvoorbeeld, bij een screenshot interpretatie krijgt dat voorrang, terwijl bij eenvoudige vragen tekst centraal staat. - Feedback loops: Laat de agent bevestigingen geven om te verifiëren of de interpretaties correct zijn, vooral bij visuele of spraakgebaseerde inputs. 5. Technische Implementatie en Tools - API-integraties: Maak gebruik van REST API’s of SDK’s voor spraak-, beeld- en tekstverwerking. - Middleware: Overweeg het gebruik van een middleware-laag die de verschillende modaliteiten integreert en de context bijhoudt. - SuperAGI-specificaties: Configureer prompts en policies binnen SuperAGI die specifiek gericht zijn op multi-modale verwerking, bijvoorbeeld door custom tools of modules te definiëren. 6. Testen en Optimalisatie - Scenario-gebaseerd testen: Simuleer diverse scenario’s, zoals het interpreteren van een screenshot terwijl de gebruiker spreekt, om de betrouwbaarheid te waarborgen. - Feedback verzamelen: Verzamel gebruikersfeedback en gebruik dat om de intentieherkenning en contextbeheer verder te verbeteren. Samenvatting: Door een modulaire architectuur te ontwikkelen waarin tekst, spraak en beelden effectief worden geïntegreerd, en door een robuust context- en intentiebeheer te implementeren, kun je een contextbewuste multi-modale SuperAGI-agent creëren. Het is essentieel dat de agent flexibel kan wisselen tussen modaliteiten zonder de context te verliezen, en dat het continue de gebruiker en situatie begrijpt voor optimale problemoplossing.

Absoluut. Hier is een gedetailleerd plan voor het ontwerpen en configureren van jouw SuperAGI-agent voor naadloze multi-modale klantenservice. ### Overzicht van de Architectuur Je doel is een enkele agent te creëren die fungeert als een centraal verwerkingsbrein. Deze agent ontvangt input via verschillende "poorten" (tekst, spraak, beeld), normaliseert deze input naar een gemeenschappelijke vorm (meestal tekst), verwerkt het verzoek, en kiest het juiste outputkanaal voor het antwoord. De architectie ziet er als volgt uit: ``` [Input Kanalen] -> [Input Normalisatie & Preprocessing] -> [SuperAGI Agent Core] -> [Output Router] -> [Output Kanalen] |-> Tekst (Direct) |-> Spraak (STT* -> Tekst) |-> Beeld (Vision AI -> Tekst Beschrijving) |-> Tekstantwoord |-> Spraakantwoord (TTS**) |-> Visuele instructies (bijv. genummerde stappen) ``` *STT: Speech-to-Text | **TTS: Text-to-Speech --- ### Stap 1: Input Normalisatie en Preprocessing (De "Poortwachters") De agent zelf verwacht tekst. Daarom moet je alle input eerst omzetten naar tekst voordat deze de agent bereikt. 1. **Voor Tekstinput:** Dit is het eenvoudigst. De tekst kan direct naar de agent worden doorgestuurd. Je kunt hier eventueel een intent-herkenningsmodel voor laten draaien voor een eerste filtering. 2. **Voor Spraakinput (Spraakcommando's):** * Gebruik een **Speech-to-Text (STT) service** zoals OpenAI's Whisper (lokaal of via API), Google Speech-to-Text, of AWS Transcribe. * Integreer deze service in je SuperAGI-setup. Wanneer een spraakfragment wordt ontvangen, roep je eerst de STT-service aan, krijg je een transcriptie, en die transcriptie voed je vervolgens aan de agent. * *Voorbeeld:* De gebruiker zegt "Hoe reset ik mijn wachtwoord?". De STT-service zet dit om naar die tekstzin, die naar de agent wordt gestuurd. 3. **Voor Beeldinput (Screenshots):** * Gebruik een **Vision AI-model** zoals GPT-4-Vision, Claude 3 Opus, of een open-source alternatief zoals LLaVA. * Wanneer een afbeelding wordt geüpload, roep je de Vision-API aan met de prompt: "Beschrijf wat je ziet op deze screenshot voor een klantenserviceagent. Benoem knopnamen, tekst, foutmeldingen en visuele elementen." * De gegenereerde tekstbeschrijving wordt samen met de eventuele tekstuele vraag van de gebruiker (bijv. "Ik krijg deze fout, wat nu?") naar de agent gestuurd. * *Voorbeeld:* Een gebruiker uploadt een screenshot van een foutmelding "Error 404: File not found". De Vision AI beschrijft: "De screenshot toont een dialoogvenster met de foutmelding 'Error 404: File not found'. Er is een rode kruisjesicoon en een OK-knop." ### Stap 2: Configuratie van de SuperAGI Agent Core Dit is het hart van je systeem. SuperAGI werkt met Tools en een instructie-prompt. 1. **De Instructie-Prompt (Belangrijkst!):** Je prompt moet de agent expliciet maken voor zijn multi-modale en contextbewuste rol. ```prompt Jij bent een professionele en behulpzame klantenserviceagent voor bedrijf [Voer hier bedrijfsnaam in]. Je belangrijkste doel is problemen oplossen. **Capaciteiten:** - Je ontvangt gebruikersvragen in tekstvorm. Deze tekst kan een directe vraag zijn, een transcriptie van spraak, of een beschrijving van een screenshot. - Je antwoordt altijd in het Nederlands. **Contextbeheer:** - Je moet de context van het gesprek volledig onthouden. Verwijs terug naar eerdere vragen of problemen van de gebruiker binnen deze sessie. - Als een gebruiker een vervolgvraag stelt zonder context (bijv. "En hoe doe ik dat dan?"), moet je begrijpen waar "dat" naar verwijst. **Multi-modale input handling:** - Als de input een beschrijving van een screenshot bevat (bijv. "Gebruiker uploadde een screenshot met beschrijving: [beschrijving]"), analyseer dan de beschrijving en relateer deze aan de vraag van de gebruiker. - Wees specifiek in je antwoord: verwijs naar knoppen, menu's of foutmeldingen uit de screenshot-beschrijving (bijv. "Klik op de 'Reset'-knop die je rechtsonder ziet in de screenshot"). **Intentie-Herkenning:** - Identificeer het onderliggende probleem of verzoek van de gebruiker. Gaat het om een reset, een uitleg, een terugbetaling, een technisch probleem? - Stem je toon en detailniveau af op de intentie (technische uitleg voor complexe problemen, eenvoudige stappen voor basisproblemen). **Output:** - Geef duidelijke, genummerde stappen waar nodig. - Houd antwoorden beknopt maar volledig. ``` *(Vervang [bedrijfsnaam] en pas de prompt aan naar je eigen use-case)* 2. **Tools:** SuperAGI kan Tools (functies) uitvoeren. Configureer Tools voor: * **Knowledge Base Query:** Verbind de agent met je interne knowledge base of FAQ-documenten om accurate antwoorden te vinden. * **Ticketaanmaak:** Als het probleem niet direct op te lossen is, laat de agent een ticket aanmaken in je supportsysteem (bv. via Zendesk of Jira API). * **Specifieke Acties:** Bijv. `reset_user_password`, `get_order_status`. Deze Tools roepen je backend APIs aan. ### Stap 3: Output Routering en Weergave Nadat de agent een tekstantwoord heeft gegenereerd, moet je beslissen hoe het wordt teruggecommuniceerd. 1. **Behoud het modale context van de gebruiker:** * Als de gebruiker spraak gebruikte, is de kans groot dat hij een spraakantwoord verwacht. Gebruik een **Text-to-Speech (TTS)** service (bijv. ElevenLabs, OpenAI TTS) om het antwoord van de agent in spraak om te zetten. * Als de gebruiker een screenshot uploadde, kan een tekstantwoord voldoende zijn, maar overweeg om een antwoord te genereren met genummerde stappen of een eenvoudige diagrambeschrijving. * Voor tekstchat is het tekstantwoord perfect. 2. **Implementeer een output router:** Een simpele logica die bepaalt welk kanaal de input binnenkwam en het antwoord naar hetzelfde kanaal routeert, eventueel verrijkt voor dat medium. --- ### Advies voor Gevorderde Uitdagingen * **Contextbeheer:** SuperAGI heeft een ingebouwd mechanisme voor sessiegeheugen. Zorg ervoor dat dit is ingeschakeld. Voor langdurige context (over meerdere sessies heen) moet je dit geheven persistent opslaan in een database en bij het starten van een nieuw gesprek inladen. Dit vereist aangepaste code. * **Modale Wisselingen:** De grootste uitdaging is wanneer een gebruiker midden in een tekstchat een spraakbericht of screenshot stuurt. Je preprocessing-stap (STT/Vision) zet dit om naar tekst, en de agent ziet het als onderdeel van de conversatie. Je prompt moet de agent trainen om deze wijziging in inputmodus te negeren en zich puur op de inhoud te richten. * **Herkennen van Gebruikersintenties:** Dit gebeurt primair in de agent zelf, aangestuurd door je krachtige prompt. Je kunt dit versterken door: 1. **Fine-tuning:** SuperAGI ondersteunt fine-tuning. Je kunt de agent finetunen met voorbeelden van vragen en hun bijbehorende intenties (bijv. "Ik kan niet inloggen" -> Intent: `login_issue`). 2. **Voorafgaand Intent Model:** Voor de agent plaatsen kun je een lichtgewicht intent-herkenningsmodel laten draaien dat het verzoek categoriseert (bijv. "billing", "technical", "general_info"). Deze intentie kan dan als extra context aan de agent-prompt worden toegevoegd (bijv. "Gebruikersvraag: [vraag]. Gedetecteerde intentie: [intentie]"), wat de nauwkeurigheid aanzienlijk verbetert. ### Conclusie Je bouwt niet één monoliet agent, maar een **systeem van gespecialiseerde diensten** (STT, Vision AI, TTS) rond een krachtige, goed geïnstrueerde SuperAGI-agent. De agent fungeert als de denkende laag die alle genormaliseerde input begrijpt, context bewaart, tools gebruikt en een helder antwoord formuleert. De kunst zit hem in de integratie van deze diensten en, cruciaal, in het schrijven van een robuuste en gedetailleerde prompt die de agent traint om te gaan met de multi-modale realiteit. Begin met het opzetten van de inputpijplijnen (STT, Vision) en test deze apart. Integreer ze daarna één voor één met je SuperAGI-agent, en verfijn je prompt continu op basis van de testresultaten.