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Remarque : La fonctionnalité Playbook est exclue du SLA Dialogflow CX.

Un playbook est l'élément de base des agents génératifs. Un agent génératif comporte généralement de nombreux playbooks, chaque playbook étant défini pour gérer des tâches spécifiques. Les données du playbook sont fournies au LLM pour s'assurer qu'il dispose des informations nécessaires pour répondre aux questions et exécuter les tâches. Chaque playbook peut fournir des informations, envoyer des requêtes à des services externes ou déférer la gestion des conversations à un flux ou à un autre playbook afin de gérer des sous-tâches.

Limites

Les limites suivantes s'appliquent :

• Les agents qui utilisent des playbooks ne permettent pas d'envoyer un SMS d'assistant d'appel à partir de la route d'intent d'accueil par défaut dans le flux de démarrage par défaut, mais vous pouvez activer l'option de SMS d'assistant d'appel dans les flux standards.
• Les playbooks ne sont pas compatibles avec la saisie DTMF des systèmes téléphoniques.

Langues acceptées

Consultez la colonne Playbooks dans la documentation de référence sur les langages. La qualité des langues marquées pour les playbooks a été testée à l'aide de modèles gemini-2.5-flash.

Lorsque vous utilisez des langues autres que l'anglais :

• Dans la plupart des cas, utilisez l'anglais pour les instructions du playbook. Pour certaines langues et certains cas d'utilisation, vous pouvez obtenir des réponses légèrement meilleures si vous fournissez également des instructions dans la langue cible.
• Déclarez la compatibilité linguistique dans les instructions du playbook. Par exemple, "Répondez toujours en français".
• Définissez vos exemples dans la langue cible.

Modèles compatibles

Vous pouvez sélectionner le modèle LLM utilisé dans un playbook aux emplacements suivants :

• Sélectionnez le modèle LLM au niveau de l'agent :
  • Dans la section Paramètres de l'agent > IA générative > Playbook de la console Conversational Agents, sélectionnez un modèle par son nom à afficher dans la liste des modèles disponibles.
  • Spécifiez le nom du modèle dans le champ GenerativeSettings.llm_model_settings.model lorsque vous utilisez l'API pour mettre à jour les paramètres de l'agent. Consultez GenerativeSettings.
• Remplacez la sélection du modèle au niveau de la requête :
  • Dans le simulateur de la console Conversational Agents, sélectionnez un modèle par son nom à afficher dans la liste lorsque vous testez un playbook.
  • Spécifiez le nom du modèle dans le champ DetectIntentRequest.query_params.llm_model_settings.model lorsque vous utilisez l'API pour tester l'agent. Consultez DetectIntentRequest.

Nom du modèle	Spécifications du modèle	Étape de lancement
gemini-2.5-flash	Gemini 2.5 Flash	DG
gemini-2.5-flash-lite	Gemini 2.5 Flash-Lite	DG
gemini-3.1-flash-lite	Gemini 3.1 Flash-Lite	DG
gemini-3.5-flash-lite	Gemini 3.5 Flash Lite	DG

Compatibilité avec les régions

Les playbooks sont disponibles dans les régions suivantes :

• global
• asia-south1
• asia-southeast1
• asia-southeast2
• asia-northeast1
• australia-southeast1
• eu (multirégional)
• europe-west1
• europe-west2
• europe-west3
• europe-west4
• europe-west6
• northamerica-northeast1
• us (multirégional)
• us-central1
• us-east1
• us-west1

Données du playbook

Un playbook est composé des données suivantes :

• Nom du playbook : nom concis en langage naturel qui aide les développeurs et le LLM à comprendre les tâches gérées par le playbook.
• Objectifs : description générale de ce que le playbook doit accomplir.
• Instructions : étapes du processus que l'agent doit suivre pour atteindre l'objectif.
• Exemples : exemples de conversations qui constituent des prompts few-shot efficaces pour le LLM.
• Paramètres : variables qui stockent des informations sur une conversation, telles que les entrées utilisateur, les informations sur le système utilisateur et les résultats des actions.

Prompt LLM

Pour chaque tour de conversation, Dialogflow CX utilise les données de votre playbook au moment de la conception et les données de conversation au moment de l'exécution pour créer un prompt LLM dans les limites de jetons.

La liste suivante récapitule le contenu de cette requête, où les en-têtes sont destinés à être illustratifs et ne font pas nécessairement partie de la requête :

# INTERNAL_SYSTEM_PROMPT
<you cannot see or edit this>

# INTERNAL_SYSTEM_EXAMPLES
<you cannot see or edit this>

# AVAILABLE_TOOLS_TO_CURRENT_PLAYBOOK
<tool names and schemas, for example...>

## Tool: my_datastore
   description: blah
   input: blah
   output: blah

## Tool: some_other_custom_tool
   description: blah
   input: blah
   output: blah

# PLAYBOOK
<verbatim Goal and Instructions that you provide in the console>

# PLAYBOOK_EXAMPLES
<as many Examples for the current Playbook as can fit in the prompt>

## Example 1

## Example 2
..
..
..
## Example N (up to the input token limit)

# CURRENT_CONVERSATION
<the conversation up to this point w/ some caveats...>

* Caveat 1: If there was a transition from Playbook A -> Playbook B, the
  Conversation that happened in Playbook A is summarized and provided as context
* Caveat 2: If there was a transition from Flow A -> Playbook A, the
  Conversation that happened prior to the entry of Playbook A is summarized and
  provided to the Playbook

Types de playbooks

Lorsque vous créez un playbook, vous sélectionnez son type : un playbook de tâche ou un playbook de routine.

Playbooks de tâche

Les playbooks de tâches sont le type de playbook d'origine. Vous pouvez les utiliser pour décomposer des tâches complexes en sous-tâches réutilisables plus petites et modéliser des étapes de conversation compositionnelles, où chaque étape communique par le biais de paramètres d'entrée et de sortie.

Un playbook de tâche agissant en tant qu'appelant appelle un autre playbook de tâche agissant en tant qu'appelé :

1. L'appelant démarre l'appelé.
2. L'appelant fournit les paramètres d'entrée nécessaires à l'appelé.
3. L'appelé traite ces informations, exécute la fonction désignée et renvoie les paramètres de sortie.
4. L'appelant reçoit des paramètres de l'appelé.

Tout playbook de routine ou de tâche peut appeler un autre playbook de tâche, mais un playbook de tâche ne peut pas appeler un autre playbook de routine.

Playbooks de routine

Les playbooks de routine sont un type de playbook récent. Ils servent à modéliser des étapes de conversation séquentielles, qui sont chacune complètes et indépendantes. Ils peuvent appeler des playbooks de tâche pour décomposer de grosses tâches en sous-tâches plus petites, et ils peuvent passer à d'autres playbooks ou flux de routine.

La liste suivante montre la transition du playbook de routine A vers le playbook de routine B, qui passe ensuite au flux C :

1. Le playbook de routine A lit les paramètres de session au démarrage et les écrit juste avant de se fermer.
2. Le playbook de routine A se termine et passe au playbook de routine B.
3. Le playbook de routine B lit les paramètres de session au démarrage et les écrit juste avant de se fermer.
4. Le playbook de routine B se termine et passe au flux C.
5. Le flux C lit et écrit les paramètres de session.

Si un playbook de routine ne passe pas à un autre playbook de routine ou à un autre flux, la session revient au dernier flux actif ou se termine s'il n'y en a pas.

Les playbooks de routine gèrent les paramètres de la manière suivante :

• Lorsqu'un playbook de routine est saisi, ses paramètres d'entrée se voient attribuer des valeurs équivalentes aux paramètres de session portant le même nom.
• Lorsqu'un playbook de routine se termine, il génère des valeurs pour ses paramètres de sortie et les attribue aux paramètres de session portant le même nom.

Comparer les types de playbooks

Catégorie	Playbook de tâche	Playbook de routine
Latence	Chaque fois qu'un playbook de tâche en appelle un autre, un appel de LLM est effectué. Pour une longue chaîne de playbooks de tâches dans un seul tour de conversation, cela peut augmenter la latence.	Chaque playbook de routine d'une série de transitions se produit au cours d'un seul tour de conversation. Il n'y a donc qu'un seul appel de LLM, ce qui améliore la latence.
Régénération des paramètres	Lorsqu'un playbook de tâche en appelle un autre, les valeurs des paramètres doivent être générées à nouveau. Si la chaîne de playbooks de tâches est longue, cette régénération peut entraîner une perte de contexte.	Les playbooks de routine utilisent le stockage de session pour les paramètres, ce qui crée un contexte plus fiable.
Intégration des paramètres de session	Les playbooks de tâches ne s'interfacent pas bien avec les paramètres de session. Ils nécessitent plutôt de définir des paramètres d'entrée et de retour.	Les playbooks de routine s'intègrent bien aux paramètres de session.
Réutilisabilité	Comme chaque playbook de tâche a une relation parent/enfant fixe, les tâches ont un couplage fort.	Les playbooks de routine peuvent être définis indépendamment les uns des autres.

Playbook par défaut

Lorsque vous créez un agent génératif à l'aide de la console Conversational Agents, Dialogflow CX crée automatiquement un playbook génératif par défaut.

Le playbook par défaut est le point de départ des conversations. Il présente donc des différences importantes par rapport aux autres playbooks :

• Le playbook par défaut ne reçoit pas de résumé des tours de conversation précédents.
• Le playbook par défaut ne peut pas définir ni recevoir de paramètres d'entrée.

Créer un playbook

Pour créer un playbook :

1. Cliquez sur l'icône du playbook dans le menu de navigation de la console.
2. Cliquez sur Créer.
3. Sélectionnez le type de playbook Routine ou Tâche.
4. Fournissez des données de playbook.

Utiliser la génération par IA pour créer un playbook

Lorsque vous créez un playbook, un panneau d'IA générative s'ouvre. Cela vous permet de générer des données de playbook.

Importer et exporter des playbooks

Après avoir créé des playbooks à l'aide de la console Conversational Agents, vous pouvez les exporter pour les utiliser dans un autre agent.

Pour exporter un playbook :

1. Accédez à la liste des playbooks.
2. Sélectionnez le playbook que vous souhaitez exporter, puis cliquez sur Exporter.
3. Sélectionnez les options d'exportation, puis cliquez sur Exporter.

Pour importer un playbook que vous avez déjà exporté :

1. Accédez à la liste des playbooks.
2. Sélectionnez le playbook que vous souhaitez importer, puis cliquez sur Importer.
3. Sélectionnez les options d'importation, puis cliquez sur Importer.