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  • 1.  Real-world use cases and best practices for Genesys Agentic Virtual Agent / AVA

    Posted 12 hours ago

    Hello everyone,

    I'm currently studying the Genesys Agentic Virtual Agent / AVA capabilities and would like to better understand how teams are using it in real customer experience scenarios.

    For those who have already implemented or tested AVA:

    What are the main use cases where AVA brought value compared to a traditional bot or Architect flow?

    I'm especially interested in understanding:

    • How AVA is being used in voice or digital channels
    • How it handles customer intent recognition and context
    • How it integrates with Architect, Data Actions or external APIs
    • Best practices for bot-to-agent handoff
    • Any limitations, challenges or lessons learned during implementation

    If anyone has a real-world example, architecture approach or recommendation, I'd really appreciate it.

    Thanks!


    #Architect

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    Alex Sander Felicio
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  • 2.  RE: Real-world use cases and best practices for Genesys Agentic Virtual Agent / AVA
    Best Answer

    Posted 11 hours ago
    Edited by Alex Sander Felicio 11 hours ago

    Oi Alex, que tema interessante! Posso compartilhar um pouco do que já estudei sobre o AVA.

    A grande diferença em relação a um bot tradicional ou fluxo no Architect é que o AVA não segue um script rígido. Ele usa um modelo chamado APT-1, que foi treinado especificamente para tomar ações, não só gerar respostas. Isso faz com que ele consiga raciocinar sobre o contexto da conversa e decidir o próximo passo de forma mais autônoma, sem precisar de um fluxo desenhado para cada cenário.

    Em termos de canais, ele funciona tanto em voz quanto em digital, como chat e mensageria. A configuração toda fica centralizada no AI Studio, onde você define o comportamento do agente, conecta ferramentas externas via Data Actions ou MCP servers, vincula bases de conhecimento e configura as regras de segurança e compliance.

    Uma coisa que achei interessante é que as integrações reaproveitam as Data Actions que você já tem configuradas no Genesys, só adicionando uma camada de inteligência em cima. E como tudo é configurado em texto simples, sem código, o esforço de criação é bem menor comparado a fluxos tradicionais.

    No handoff para o agente humano, o AVA passa todo o histórico da conversa, o que foi feito, o que foi consultado e até sugestões de próximos passos. Então o agente entra já contextualizado, sem precisar pedir para o cliente repetir tudo.

    Um ponto de atenção que aprendi: existe uma diferença importante entre guidelines e guardrails dentro da configuração. Guidelines são orientações de comportamento, tom, empatia. Já os guardrails são bloqueios duros, usados só para segurança e compliance. Misturar os dois pode gerar comportamentos inesperados.

    Espero que ajude, qualquer dĂşvida Ă© sĂł perguntar!



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    Lineu RomĂŁo
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  • 3.  RE: Real-world use cases and best practices for Genesys Agentic Virtual Agent / AVA

    Posted 10 hours ago
    Edited by Leonardo Vieira 10 hours ago

    Hi @Alex Sander Felicio.🤓

    We've been evaluating AVA in several customer experience scenarios, and the biggest value compared to traditional Architect-based bots is its ability to understand natural language without relying on extensive intent trees, keyword matching, or complex decision logic.
     
    Some use cases where AVA has shown strong value include:
     
    Customer self-service for account inquiries, order status, and appointment management.
    Contact center deflection by resolving common requests without agent intervention.
    Knowledge-based interactions where customers ask questions in multiple ways and expect conversational responses.
    Intelligent triage before routing to the appropriate queue or department.
     
    Regarding channels, we've seen AVA fit naturally in both voice and digital interactions. In voice scenarios, it helps reduce the complexity of traditional IVR menus, while in digital channels it provides a more natural conversational experience.
     
    For intent recognition and context management, AVA performs significantly better when customers use free-form language. It can maintain context across multiple turns, reducing the need for customers to repeat information or navigate rigid conversation paths.
     
    From an integration perspective, Architect still plays an important orchestration role. AVA can leverage Architect flows, Data Actions, and external APIs to retrieve customer information, perform transactions, and trigger backend processes. 
     
    Overall, AVA tends to provide the greatest value in environments where customer requests are diverse, difficult to model through traditional intent-based bots, and require more natural conversational interactions.



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    Leonardo Vieira

    Telecom Specialist
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