“Mode Dasar” menawarkan cara yang lebih sederhana untuk mengonfigurasi AI agent Anda, dirancang untuk tim yang menginginkan proses penyiapan lebih cepat dan penyesuaian yang lebih sedikit.
Alih-alih menulis prompt sendiri, Anda akan memilih dari opsi yang sudah ditentukan untuk setiap konfigurasi, termasuk instruksi, tindakan, dan pengaturan nada.

Mode ini ideal bagi pengguna yang baru mengenal desain prompt atau lebih menyukai konfigurasi terpandu dibandingkan perilaku yang sepenuhnya disesuaikan.

Keuntungan menggunakan Mode Dasar

• Penyiapan lebih cepat: Pilih dari templat praktik terbaik yang sudah diisi tanpa perlu menulis prompt sendiri.
• Onboarding lebih mudah untuk pengguna baru: Cocok untuk pengguna non-teknis atau tim yang baru memulai pengaturan AI agent.
• Perilaku agen yang terstandarisasi: Memastikan kinerja yang lebih konsisten di berbagai tim atau kasus penggunaan.

Mengaktifkan dan menonaktifkan “Mode Dasar"

Anda dapat mengikuti langkah-langkah berikut untuk mengaktifkan atau menonaktifkan “Mode Dasar”:

1. Pada halaman pengaturan AI agent, temukan tombol toggle Mode Lanjutan di bagian kiri bawah halaman.
   
2. Geser tombol ini ke posisi on atau off 
3. Saat Mode Lanjutan diaktifkan (ON), AI agent akan masuk ke Mode Lanjutan, sehingga Anda dapat mengedit semua kolom prompt secara manual.
4. Saat Mode Lanjutan dimatikan (OFF), AI agent akan berada di Mode Dasar, dan semua prompt akan diganti dengan opsi bawaan yang sudah diisi sebelumnya dan tidak dapat diedit, termasuk instruksi dan tindakan. 

Yang dapat Anda konfigurasikan di “Mode Dasar”

Setelah memilih Mode Dasar, Anda dapat melanjutkan pengaturan AI agent menggunakan opsi yang disederhanakan di setiap tab konfigurasi. Proses pengaturan tetap sama, namun alih-alih mengedit prompt secara manual, Anda akan memilih dari templat yang sudah diisi sebelumnya.

Berikut yang dapat Anda konfigurasikan:

Basis pengetahuan

1. Tambahkan sumber data yang akan dirujuk AI agent Anda saat membuat balasan.
2. Anda dapat mengunggah file, mengimpor URL situs web, atau memilih sumber yang sudah ada dari pengetahuan dasar global Anda.
3. Pelajari lebih lanjut cara mengelola dan menambahkan sumber data di artikel Pusat Bantuan kami tentang Menambahkan sumber data ke AI agent Anda.

Instruksi

1. Atur nada, tujuan, dan perilaku cadangan AI agent Anda menggunakan opsi yang sudah diisi sebelumnya.
2. Di Mode Dasar, Anda cukup memilih Instruksi dan Guardrail dari daftar panduan yang berisi pilihan nada serta tujuan AI agent.
   

Tindakan

1. Tentukan bagaimana AI agent Anda merespons pengguna, mengakhiri percakapan, atau memberi skor leads.
   
   1. Untuk template Dukungan Dasar, aksi Hitung skor prospek secara bawaan dinonaktifkan
   2. Untuk template Pertumbuhan Penjualan, aksi Hitung skor prospek secara bawaan diaktifkan
2. Setiap aksi (misalnya: Kirim pesan, Akhiri percakapan, Hitung skor prospek) dilengkapi dengan logika dan pilihan nada yang sudah ditetapkan. Berikut adalah yang disertakan dalam setiap aksi:

Aksi “Kirim pesan”

Ini adalah aksi inti yang memungkinkan AI agent Anda membalas pesan pelanggan menggunakan sumber dari basis pengetahuan yang terhubung.

Dalam Mode dasar Anda dapat mengonfigurasi:

1. Jenis respons: Pilih bagaimana AI Anda memprioritaskan kecepatan dibandingkan kedalaman jawaban:
   
   1. Prioritaskan kecepatan
      Menggunakan pencarian pengetahuan untuk menghasilkan jawaban cepat. Cocok untuk pertanyaan sederhana, langsung, atau alur kerja dukungan dengan volume tinggi.
   2. Prioritaskan kualitas respons
      Menggunakan pemeriksaan lanjutan dan personalisasi untuk jawaban yang lebih cerdas. Memprioritaskan kegunaan, nuansa, dan nada merek — lebih cocok untuk pertanyaan kompleks atau kasus penggunaan yang berfokus pada penjualan.
       
2. Nada suara pesan – Pilih bagaimana AI terdengar saat membalas pelanggan. Pengaturan ini mengontrol gaya bahasa, struktur kalimat, dan perilaku fallback.
   
   Opsi nada yang tersedia meliputi:
   1. Profesional dan ramah
   2. Persuasif dan percaya diri
       
3. Kondisi pemicu: Aksi ini akan otomatis dijalankan ketika pelanggan mengirim pesan. Anda tidak perlu mengatur kondisi secara manual di Basic mode.
   
    

“Hitung skor lead” 

Aksi “Hitung skor lead” membantu Anda mengidentifikasi prospek berkualitas tinggi dengan menganalisis apa yang dikatakan pelanggan — seperti minat, urgensi, atau niat membeli. Fitur ini sangat berguna bagi AI agent yang berfokus pada penjualan, untuk memfilter prospek serius dari pertanyaan umum.

Dalam “mode Dasar”, Anda tidak perlu menulis prompt atau logika penilaian kustom. Sebagai gantinya, Anda dapat memilih dari daftar kriteria penilaian yang sudah disiapkan dan menetapkan bobot (%) untuk masing-masing kriteria, menunjukkan seberapa besar kontribusinya terhadap skor prospek keseluruhan.

AI agent akan menghitung skor antara 0 hingga 100 berdasarkan pesan pelanggan. Skor ini kemudian dapat digunakan untuk aksi lanjutan seperti Keluar dari percakapan atau alih ke tim internal.

Beberapa hal penting tentang mode Dasar:

• Kondisi pemicu tetap: Skor selalu dihitung secara otomatis saat pelanggan membalas.
• Logika penilaian sudah ditetapkan: Anda tidak bisa mengubah cara tiap kriteria dideteksi, tetapi dapat menentukan tingkat kepentingannya dengan menyesuaikan bobot.
• AI agent selalu menghasilkan satu skor numerik (0–100): Skor ini dapat digunakan untuk memicu aksi lain, tetapi tidak memengaruhi langsung cara perhitungannya.

Setelah menetapkan kriteria dan bobot, pastikan totalnya mencapai 100% — jika tidak, sistem tidak akan menghasilkan skor.

Berikut adalah langkah-langkah untuk menambahkan kriteria pada aksi “Hitung skor prospek”:

1. Di bagian “Hitung skor prospek”, klik tombol “Tambah kriteria”
   
2. Bagian kriteria baru akan muncul.
   Anda perlu melakukan:
   1. Tetapkan bobot (%): Menentukan seberapa penting faktor tersebut dalam skor keseluruhan.
   2. Pilih kriteria yang telah ditentukan dari daftar dropdown. Opsi yang tersedia meliputi:
      1. Menunjukkan tanda-tanda minat atau membandingkan dengan kompetitor
         Contoh: “Bagaimana ini dibandingkan dengan Brand X?”
          
      2. Menyebutkan anggaran, jadwal, atau menunjukkan kesiapan untuk membeli
         Contoh: "Kami membutuhkan ini sebelum akhir minggu depan. Berapa harganya? 
          
      3. Mengajukan pertanyaan yang rinci, terinformasi, atau tindak lanjut
         Contoh: “Apakah ini bisa terintegrasi dengan CRM kami saat ini?”
          
      4. Mengekspresikan nada positif atau antusias
         Contoh: "Ini terlihat sangat menjanjikan. Saya tertarik”
          
3. Anda dapat menggunakan tombol “+ Tambah kriteria” untuk menambahkan faktor penilaian lainnya. Setiap kriteria harus memiliki bobot yang valid dan opsi yang dipilih.

“Keluar percakapan”

Aksi Keluar dari percakapan memungkinkan AI agent Anda meninggalkan percakapan ketika kondisi tertentu terpenuhi. Hal ini memastikan alur serah terima yang mulus ke agen manusia atau keluar dengan rapi ketika AI tidak lagi dapat membantu dengan yakin.

Dalam mode Dasar, Anda tidak dapat membuat logika atau pemicu kustom, tetapi dapat memilih dari daftar kondisi keluar yang telah ditentukan. AI agent akan keluar dari percakapan jika salah satu kondisi terpenuhi.

Dalam mode Dasar, tiga kondisi berikut disertakan secara default:

1. Kepercayaan rendah
   1. AI agent akan keluar ketika tidak dapat merespons dengan percaya diri berdasarkan pengetahuan dasar.
   2. Ini membantu menghindari jawaban yang menyesatkan saat AI tidak yakin.
2. Permintaan agent manusia
   1. AI agent akan keluar ketika pengguna secara eksplisit meminta untuk berbicara dengan manusia.
   2. Ini memastikan pelanggan dapat menghubungi tim Anda saat mereka membutuhkan bantuan manusia secara langsung.
       
3. Keyword terdeteksi
   1. AI agent akan keluar ketika mendeteksi frasa tertentu terkait keluar dalam pesan pelanggan (misal: “agen nyata”, “bisakah saya berbicara dengan seseorang”).
   2. Kondisi keluar default adalah: keluar ketika user meminta untuk berbicara dengan manusia.

Anda dapat memilih untuk menghapus kondisi tersebut dengan mengklik ikon di pojok kanan atas masing-masing kondisi.

Anda dapat menambahkan lebih banyak kondisi dengan mengikuti langkah-langkah berikut:

1. Di bagian aksi “Kondisi keluar” (Exit condition), klik “Tambah kondisi” (Add condition) di bagian bawah.
   
2. Kondisi baru akan muncul, dan Anda bisa:
   1. Nama Kondisi (untuk referensi internal)
   2. Pilih tipe kondisi, seperti:
      1. Keluar berdasarkan sinyal pesan
      2. Keluar berdasarkan nilai lead 
         Dipicu ketika skor lead pelanggan mencapai ambang batas yang telah ditentukan. Anda dapat memilih:
         1. Kurang dari (Is less than)
         2. Lebih dari (Is more than)
         3. Di antara (Is between)
         4. Kemudian atur nilai numeriknya (misal: 0-3- untuk lead berkualitas rendah, atau 9-100 untuk hot lead yang siap diarahkan ke tim sales.
      3. Keluar saat media diterima
         Dipicu ketika pelanggan mengirimkan file media seperti gambar, video, atau dokumen.
         
         Gunakan kondisi ini untuk memastikan AI agent keluar dari percakapan yang tidak bisa diproses—misalnya ketika ada lampiran file yang membutuhkan peninjauan manual atau tindak lanjut dari manusia.
         
         Kamu bisa memberi nama kondisi ini (misalnya Media message received) sebagai referensi internal.
3. Pilih dari dropdown kondisi keluar (exit condition) — opsi sudah ditentukan sebelumnya dan tidak dapat disesuaikan dalam Mode Dasar (Basic mode).

“Tambah label”

Tindakan Tambah label memungkinkan agen AI Anda secara otomatis menandai percakapan berdasarkan apa yang dikatakan pelanggan. Label membantu tim Anda mengatur chat, mensegmentasi kontak, dan memicu alur kerja lanjutan seperti tindak lanjut atau pembaruan di CRM.

Dalam Mode Dasar (Basic mode), aksi ini bersifat opsional dan secara default dimatikan — termasuk untuk template Basic support maupun Sales growth. Anda dapat mengaktifkannya secara manual jika alur kerja Anda memerlukan pelabelan otomatis.

Anda dapat mengikuti langkah-langkah berikut untuk mengonfigurasi aksi “Tambah label” (Add label):

1. Aktifkan toggle pada tindakan “Tambah label” (add label)
   
2. Klik “tambah kondisi” (add condition)
   
3. Anda perlu mengisi detail seperti ini:
   
   1. Kondisi pemicu (Trigger condition): Deskripsi singkat pola pesan atau maksud yang seharusnya memicu label. Contoh: Saat pengguna menanyakan lokasi store.
   2. Label yang ditambahkan (Label to add): Pilih dari label yang sudah ada di workspace Anda. AI agent akan menerapkan label ini berdasarkan kondisi pemicu.
       
4. Anda dapat menambahkan beberapa kondisi label menggunakan tombol “+ Tambah kondisi” (+ Add condition).

Penerapan Flow (Flow deployment)

• Terapkan AI agent Anda ke satu atau beberapa alur percakapan menggunakan Flow Builder.
• Ini menentukan kapan AI agent masuk ke obrolan, di kanal mana ia beroperasi (misalnya WhatsApp), dan bagaimana ia menyerahkan percakapan ke agen manusia.

Menguji AI agent Anda

Setelah kamu mengonfigurasi AI agent, kamu bisa memakai panel uji bawaan untuk mencoba bagaimana ia merespons dalam percakapan nyata. Ini membantumu meninjau apakah prompt dan knowledge base yang kamu buat sudah bekerja dengan baik sebelum agent digunakan di flow yang live.

Setelah mengonfigurasi AI agent, ada dua cara untuk menguji performanya sebelum dipublikasikan:

Performance testing

Gunakan fitur ini untuk menghasilkan pertanyaan contoh secara massal dari dokumen yang kamu tautkan, lalu mengevaluasi performanya.

AI agent playground

Gunakan Playground untuk mengirim pesan uji secara manual dan melihat pratinjau respons AI secara real-time.

Performance test

Gunakan Performance test untuk mengevaluasi seberapa baik AI agent menjawab pertanyaan berdasarkan dokumen yang kamu tautkan, tanpa perlu menulis test case secara manual.

Alat ini akan otomatis membuat contoh pertanyaan dari knowledge base, kemudian menguji respons AI dan menyorot jawaban yang gagal atau memiliki tingkat keyakinan rendah. Ini berguna untuk memvalidasi cakupan informasi, mengecek kesesuaian nada, dan menemukan celah sebelum agent diluncurkan.

Manfaat dan contoh penggunaan

Mengapa menggunakan Performance testing:

• Validasi cakupan dokumen: Pastikan AI benar-benar menggunakan knowledge base dengan tepat.
• Menangkap jawaban ber-keyakinan rendah: Identifikasi area di mana AI masih kesulitan menjawab dengan jelas atau akurat.
• Hindari QA manual: Tidak perlu menulis pertanyaan uji — semua otomatis dibuatkan.

Kapan digunakan:

• Setelah mengunggah dokumen FAQ atau produk
• Setelah mengedit instruksi atau guardrails
  Sebelum mempublikasikan agent ke pelanggan
   

Cara menjalankan Performance test

Kamu bisa mengikuti langkah-langkah berikut untuk menjalankan performance test:

1. Pada halaman pengaturan AI agent, klik “Performance testing” di panel sebelah kiri
   
    
2. Kamu akan diarahkan ke halaman “Performance testing”.
   
    Klik “Generate test” di pojok kanan atas untuk memulai.
3. Akan muncul sebuah pop-up modal.
   
    
4. Di dalam modal ini, kamu perlu mengisi:
   1. Enter test name
      1. Nama akan terisi otomatis. Kamu juga bisa memberikan nama yang jelas dan deskriptif agar mudah dikenali nanti.
   2. Language configuration
      1.  Pilih bahasa yang kamu inginkan sebelum membuat test case. AI akan otomatis membuat contoh pertanyaan dan jawaban dalam bahasa tersebut.
   3. Select linked data sources
      1. Pilih 1 atau lebih sumber data yang ditautkan ke AI agent ini. Sumber-sumber ini akan digunakan untuk menghasilkan pertanyaan uji secara otomatis.
         Respons agent akan dievaluasi berdasarkan konten dari sumber tersebut untuk menghitung performa.
      2. Jika sebuah sumber sudah digunakan di performance test lain, sumber tersebut akan ditandai sebagai nonaktif dan tidak bisa dipilih lagi.
5. Setelah semua detail diisi, klik “Generate”.
6. Kamu akan diarahkan kembali ke halaman “Performance testing”, tempat kamu bisa melihat ringkasan hasil test.
   
   1. Berikut hal-hal yang akan kamu temukan di halaman tersebut:
      1. Nama tes dan waktu tes dijalankan
         Membantumu melacak kapan tes terakhir dijalankan dan versi AI agent mana yang digunakan.
      2. Total pertanyaan yang dihasilkan
         Jumlah pertanyaan uji yang otomatis dibuat dari data source yang kamu pilih.
      3. Akurasi
         Menampilkan seberapa akurat jawaban yang dihasilkan AI.
      4. Filter dan kolom pencarian
         Membantu mempersempit hasil berdasarkan status pertanyaan (misalnya Passed, Failed, In Progress) atau rating tertentu..
      5. Daftar pertanyaan yang dihasilkan
         Untuk tiap entri tes, kamu akan melihat:
         1. Pertanyaan dan jawaban: Respons yang dihasilkan AI untuk pertanyaan tersebut.
         2. Status: Apakah jawabannya ditandai sebagai Passed, Failed, atau masih In Progress.
         3. Answer confidence: Menunjukkan tingkat keyakinan AI terhadap jawabannya (0–100%).
            1. Skor dihitung menggunakan dua faktor utama:
               1. Similarity – seberapa dekat jawaban AI secara makna dengan jawaban yang diharapkan.
               2. Groundedness – seberapa banyak fakta pendukung dari knowledge base kamu yang digunakan dengan benar
            2. Kedua faktor ini kemudian digabungkan menjadi satu persentase untuk menunjukkan akurasi keseluruhan jawaban dalam tes tersebut.
7. Kamu bisa mengklik pertanyaan apa pun untuk melihat detail lengkapnya. 
   1. Setelah diklik, sebuah pop-up modal akan muncul.
      
       
   2. Di sini Anda bisa:
      1. Bandingkan jawaban AI dengan jawaban yang diharapkan (jika tersedia)
      2. Lihat skor keyakinan (confidence score) yang diberikan AI untuk respons tersebut
      3. Lihat sumber data mana saja yang dirujuk AI saat menghasilkan jawabannya
      4. Beri feedback langsung menggunakan ikon 👍 atau 👎 di setiap expected answer. Ini membantu tim kamu dan sistem memahami jawaban mana yang sudah sesuai standar kualitas dan mana yang masih perlu diperbaiki.

AI agent playground

Gunakan Playground untuk mensimulasikan percakapan dan meninjau bagaimana AI agent merespons sebelum dipublikasikan, dengan visibilitas penuh terhadap apa yang terjadi di balik layar.

Di lingkungan ini, kamu bisa menguji tone, logika, dan cakupan dengan mengirim pertanyaan contoh. Kamu juga akan melihat log real-time yang menunjukkan:

• Sumber pengetahuan mana yang digunakan
• Apakah lead score diterapkan
• Apakah label atau pembaruan kontak terpicu

Manfaat dan penggunaan umum

Masalah yang teratasi:

• Tidak ada visibilitas ke logika agent: Kamu bisa melihat data dan aturan apa yang sedang dipakai AI.
• Sulit memverifikasi pembaruan CRM: Kamu bisa mengecek apakah lead score, label, atau properti kontak berjalan sesuai konfigurasi.
• Sumber referensi tidak jelas: Kamu bisa melihat dokumen atau URL mana yang dijadikan dasar jawaban.

Kapan digunakan:

• Untuk menguji tone prompt dan perilaku fallback
• Untuk memastikan AI mengambil data dari sumber yang benar
• Untuk menyimulasikan kasus ekstrem (misalnya pertanyaan privasi atau nada agresif)
• Untuk memeriksa apakah aksi scoring atau labeling sudah dikonfigurasi dengan benar

Menggunakan AI Agent Playground

Ikuti langkah-langkah berikut untuk menggunakan AI agent playground:

1. Di halaman pengaturan AI agent, bagian playground akan muncul di sisi kanan layar.
   
2. Setelah kamu selesai mengatur AI agent, ketik pertanyaan di kolom chat.
   
3. Tekan Enter untuk mengirim.
4. AI agent akan merespons sesuai konfigurasi yang sedang aktif.
5. Untuk melihat detail bagaimana respons tersebut dihasilkan, klik “Click to expand chat window” untuk membuka jendela chat.
   
6. Setelah jendela terbuka, kamu akan melihat trace panel di sebelah kiri, berisi aktivitas di balik layar:
   
   1. Sources fetched: Menunjukkan dokumen atau halaman mana yang dirujuk.
      
   2. Lead score calculated: Menampilkan apakah lead score diberikan.
   3. Label added: Menampilkan label apa pun yang diterapkan sesuai logika yang kamu atur.
   4. Kamu bisa memperluas setiap log dengan mengklik ikon untuk melihat detail lebih jauh—misalnya potongan knowledge base yang digunakan atau aturan scoring apa yang dijalankan.

Jika agentmu memiliki Exit condition, kamu juga akan melihat catatan seperti “Agent exited the chat” setelah respons terakhir.