AI Flow

AI Flow adalah builder visual untuk merancang alur percakapan terstruktur tanpa kode. Berbeda dengan AI Agent bebas yang menjawab apa saja, AI Flow mengikuti jalur yang Anda tentukan node demi node — cocok untuk tugas yang butuh langkah pasti seperti lacak pesanan, kualifikasi lead, atau booking janji.

Konsep

Sebuah flow terdiri dari rangkaian node yang dijalankan berurutan. Flow dimulai saat pesan pelanggan cocok dengan trigger, lalu mesin menelusuri node satu per satu sampai selesai, berhenti, atau dieskalasi ke agen. Sepanjang jalan, flow bisa menanyakan input, mengambil data dari sistem Anda, bercabang berdasarkan kondisi, dan menyimpan jawaban ke dalam variabel.

Jika ada beberapa flow aktif, flow dengan prioritas tertinggi yang triggernya cocok akan dipakai.

Jenis Trigger

Trigger menentukan kapan sebuah flow mulai berjalan.

always

Flow memenuhi syarat untuk setiap pesan masuk. Ini default untuk flow baru. Gunakan saat Anda ingin satu flow menjadi titik masuk utama percakapan.

keyword

Flow berjalan jika pesan mengandung salah satu kata kunci yang Anda atur. Pencocokan bersifat substring dan tidak peka huruf besar/kecil — Anda bisa mengisi satu kata kunci atau daftar kata kunci.

Perhatikan: karena pencocokan substring, kata kunci order juga akan cocok dengan "reorder" atau "border". Pilih kata kunci yang khas agar tidak salah picu.

intent

Segera hadir. Trigger berbasis deteksi maksud (intent) lewat AI masih dalam pengembangan dan belum aktif. Untuk saat ini gunakan keyword atau always.

Tipe Node

Ada tujuh tipe node yang bisa Anda rangkai. Sebagian besar node punya pengaturan node berikutnya untuk menentukan langkah selanjutnya.

send_message

Mengirim pesan teks ke pelanggan. Isi kolom content dengan teks; dukung variabel seperti {{variables.nama}}. Lalu lanjut ke node berikutnya.

ai_respond

Membiarkan AI menjawab dengan konteks percakapan. Isi instruction dengan arahan untuk AI pada langkah ini (misal "Jawab pertanyaan tentang jam operasional"). AI memakai riwayat percakapan plus instruksi tersebut untuk menyusun balasan. Jika AI gagal, flow berhenti dengan aman.

ask_input

Menanyakan sesuatu lalu menyimpan jawaban pelanggan. Pengaturan:

• prompt — pertanyaan yang dikirim (dukung variabel).
• store_as — nama variabel tempat jawaban disimpan.
• validation (opsional) — pola regex plus pesan error jika jawaban tidak valid.
• max_retries — jumlah percobaan gagal sebelum dieskalasi ke agen (default 3).

Setelah pertanyaan terkirim, flow menunggu jawaban pelanggan berikutnya. Jika valid, jawaban disimpan ke variabel dan flow lanjut; jika gagal melebihi batas percobaan, percakapan dieskalasi.

fetch_data

Mengambil data dari sistem Anda lewat AI Connector. Pengaturan:

• connector_slug — slug connector aktif yang dipanggil.
• args — argumen yang dikirim ke connector (dukung variabel).
• store_as — variabel tempat hasil disimpan (default fetched_data).

Hasil connector (biasanya JSON) disimpan ke variabel dan bisa dipakai node berikutnya. Pelajari cara menyiapkan connector di panduan AI Connector.

condition

Bercabang berdasarkan nilai variabel. Pengaturan condition terdiri dari:

• variable — jalur variabel (mendukung titik, misal order.status).
• operator — salah satu: ==, !=, >, <, >=, <=, contains.
• value — nilai pembanding (dukung variabel).

Lalu true_node_id (jika benar) dan false_node_id (jika salah). Operator >, <, >=, <= hanya untuk angka; contains untuk teks (substring, tidak peka huruf besar/kecil).

switch

Percabangan banyak arah (1 → banyak) ketika satu variabel bisa bernilai beberapa pilihan — pakai ini daripada merantai banyak node condition untuk pilihan "A / B / C / D". Pengaturan switch terdiri dari:

• variable — jalur variabel yang diuji (sintaks titik sama seperti condition).
• cases — daftar berurutan {operator, value, tujuan}. Tiap case = satu output di node.

Case dievaluasi dari atas ke bawah; case pertama yang cocok mengarahkan flow ke node tujuannya. Jika tidak ada case yang cocok, output default dipakai. Operator sama persis seperti condition. Hubungkan tiap output case (titik indigo) dan output default (titik abu-abu) ke node tujuan.

escalate

Mengakhiri flow dan mengalihkan percakapan ke agen manusia. Pengaturan reason (alasan, untuk pelacakan) dan message (pesan perpisahan opsional sebelum dialihkan).

Variabel

Variabel menyimpan data sepanjang flow dan disisipkan ke teks dengan sintaks {{variables.kunci}}. Mendukung jalur bertitik untuk data bersarang, misal {{variables.order.status}}.

Variabel terisi dari:

• _trigger_message — otomatis berisi pesan pelanggan yang memicu flow.
• ask_input — menyimpan jawaban ke nama di store_as.
• fetch_data — menyimpan hasil connector ke nama di store_as.

Cara Membuat

1. Buka menu AI Flows di panel bisnis, klik Buat Flow.
2. Beri nama flow dan atur trigger (always atau keyword).
3. Tambahkan node dari kanvas, sambungkan urutannya, dan isi pengaturan tiap node.
4. Tentukan node awal (entry node).
5. Aktifkan flow agar mulai menangani percakapan.

Contoh Flow Siap Pakai

Enam contoh berikut memakai tipe node dan pengaturan yang sama persis seperti di builder.

Contoh 1: Lacak Pesanan

• Trigger keyword: lacak, tracking, pesanan saya.
• ask_input — prompt "Mohon kirim nomor pesanan Anda", store_as: order_id.
• fetch_data — connector_slug: order-status-api, args { "order_id": "{{variables.order_id}}" }, store_as: order.
• condition — variable order.status, operator ==, value shipped → benar ke node "sudah dikirim", salah ke node "status lain".
• send_message — "Pesanan {{variables.order_id}} berstatus: {{variables.order.status}}."

Contoh 2: Kualifikasi Lead

• Trigger keyword: tertarik, info produk, harga.
• ask_input — "Boleh tahu nama Anda?", store_as: nama.
• ask_input — "Berapa estimasi kebutuhan Anda (unit)?", store_as: qty, validation angka.
• condition — variable qty, operator >=, value 100 → benar ke escalate (lead besar, ke tim sales), salah ke ai_respond (info beli mandiri).

Contoh 3: FAQ dengan Handoff

• Trigger always.
• condition — variable _trigger_message, operator contains, value agen → benar ke escalate, salah lanjut.
• ai_respond — instruction "Jawab pertanyaan umum: jam buka, lokasi, cara pemesanan. Jika tidak yakin, sarankan bicara dengan agen."

Contoh 4: Booking Janji

• Trigger keyword: booking, janji, reservasi.
• ask_input — "Untuk tanggal berapa? (contoh 2026-06-10)", store_as: tanggal.
• ask_input — "Jam berapa?", store_as: jam.
• fetch_data — connector_slug: booking-api, args { "date": "{{variables.tanggal}}", "time": "{{variables.jam}}" }, store_as: slot.
• condition — variable slot.available, operator ==, value true → benar ke konfirmasi, salah ke tawaran jadwal lain.

Contoh 5: Triase Komplain

• Trigger keyword: komplain, kecewa, rusak, refund.
• send_message — "Mohon maaf atas ketidaknyamanannya. Kami bantu sekarang."
• ask_input — "Boleh jelaskan kendalanya?", store_as: keluhan.
• escalate — reason complaint, message "Keluhan Anda saya teruskan ke tim kami ya."

Contoh 6: Rekomendasi Produk

• Trigger keyword: rekomendasi, cari produk, produk apa.
• ask_input — "Berapa budget Anda?", store_as: budget, validation angka.
• fetch_data — connector_slug: catalog-api, args { "max_price": "{{variables.budget}}" }, store_as: products.
• ai_respond — instruction "Rekomendasikan produk dari daftar ini sesuai budget: {{variables.products}}".