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    AgenciaNL
    AgenciaNLUp-and-comer

    Memoria Agentes iA (Resuelto)New

    El problemaManyChat no trae memoria ni base de datos nativa para sostener un flujo conversacional. Cada mensaje empieza “en blanco”.La solución (en corto)Usamos campos de usuario (User Fields) + acciones ChatGPT para construir y mantener un Historial de preguntas y respuestas. El flujo se arma con dos módulos y dos acciones clave que se repiten.Preparación (1 vez)Crea estos Campos de usuario (tipo Texto): consulta respuesta historial MÓDULO ACCIONES 1 — inicializa la memoriaAcción 1 — ChatGPT (respuesta a la consulta) Entrada (Mensaje de entrada): {{consulta}} Salida (Guardar respuesta en): respuesta (Aquí puedes usar el prompt del asistente que necesites para responder al usuario). Acción 2 — ChatGPT (construye historial) Prompt (copiar/pegar tal cual):   TU funcion es armar un historial ordenado, sin modificar nada de la siguiente informacion. Pregunta: "{{consulta}}" Respuesta: "{{respuesta}}" Mensaje de entrada: (vacío) Salida (Guardar respuesta en): historial Módulo Recopilación de Datos WhatsApp — muestra y capturaEste módulo envía el historial al usuario y espera la nueva consulta. Enviar mensaje: {{historial}} (el usuario verá el historial como respuesta) Esperar respuesta de texto → Guardar en campo: consulta Conecta la salida “Siguiente paso” a MÓDULO ACCIONES 2.MÓDULO ACCIONES 2 — ciclo continuo con límiteAcción 1 — ChatGPT (respuesta a la nueva consulta) Entrada: {{consulta}} Salida: respuesta (Mismo prompt de tu asistente que en Acciones 1). Acción 2 — ChatGPT (actualiza historial con límite) Prompt (copiar/pegar tal cual):   TU funcion es armar un historial ordenado, sin modificar nada de la siguiente informacion. Pero solo entrega las ultimas 4 preguntas y respuestas. (Ajusta el limite si hace falta: muchos caracteres pueden ralentizar el flujo) Hitorial de preguntas: "{{historial}}" Pregunta: "{{consulta}}" Respuesta: "{{respuesta}}" Último mensaje del usuario: VACIO Entrada: (vacío) Salida (Guardar respuesta en): historial Rutas desde este módulo: Acción en respuesta: “Establecer campo de usuario” → Historial = {{historial}} Siguiente paso: volver a Módulo Recopilación de Datos WhatsApp (para mostrar el historial actualizado y esperar la próxima consulta). Vista rápida del flujo (esquema) [Usuario escribe] ↓ (se guarda en consulta) [MÓDULO ACCIONES 1] 1) ChatGPT => respuesta 2) ChatGPT => historial (agrega Q/A) ↓ [Recopilación WhatsApp] Enviar {{historial}} → Esperar texto → guardar en consulta ↓ [MÓDULO ACCIONES 2] (bucle) 1) ChatGPT => respuesta 2) ChatGPT => historial (mantiene solo últimas 4 Q/A) Acción en respuesta: set Historial Siguiente paso → Recopilación WhatsApp Notas operativas Si historial está vacío al inicio, el primer mensaje puede ser una cabecera breve (opcional) o simplemente no enviar nada hasta tener la primera Q/A. Ajusta el límite de Q/A según el canal y el tamaño de prompt admitido. Mantén tus prompts cortos y deterministas. Todo se basa en campos de usuario; no se requiere base de datos externa.

    fvayas
    fvayasUp-and-comer

    Enable multimodal AI in ManyChat understand voice notes and imagesNew

    Summary:I propose that ManyChat’s integrated AI can understand audio (transcribe + extract intent) and images (OCR / recognize context). Today users prefer sending voice notes and images; allowing ManyChat to process them natively will reduce friction and enable new support and sales flows.Problem: Many users send voice messages and images because it’s more convenient; bots currently ask them to type or repeat information. This causes delays and extra work for agents. Proposal: Enable processing of voice messages to produce a transcription and the user’s main intent. Enable basic image recognition (read text in photos like tickets/receipts and detect image type: product / receipt / ID). Allow flows to combine voice + image + text to make decisions (for example: detect a complaint and automatically create a ticket). Use cases: Support: customer sends a product photo and says by voice “it arrived broken” → bot identifies order and creates a refund proposal or ticket. Commerce: user sends a photo of a product and asks the price by voice → bot replies with options and a purchase button. Pre-human assistance: automatic summary of audio + photo so the agent sees the essentials before replying. Accessibility: people who have trouble writing use voice and images to complete forms. Closing / Request:Please consider prioritizing multimodal capabilities (processing audio and images) in ManyChat’s AI. I can provide concrete flow examples if the product team wants them.

    fvayas
    fvayasUp-and-comer

    Enable multimodal AI in ManyChat — understand voice notes and imagesNew

    Summary:I propose that ManyChat’s integrated AI can understand audio (transcribe + extract intent) and images (OCR / recognize context). Today users prefer sending voice notes and images; allowing ManyChat to process them natively will reduce friction and enable new support and sales flows.Problem: Many users send voice messages and images because it’s more convenient; bots currently ask them to type or repeat information. This causes delays and extra work for agents. Proposal: Enable processing of voice messages to produce a transcription and the user’s main intent. Enable basic image recognition (read text in photos like tickets/receipts and detect image type: product / receipt / ID). Allow flows to combine voice + image + text to make decisions (for example: detect a complaint and automatically create a ticket). Use cases: Support: customer sends a product photo and says by voice “it arrived broken” → bot identifies order and creates a refund proposal or ticket. Commerce: user sends a photo of a product and asks the price by voice → bot replies with options and a purchase button. Pre-human assistance: automatic summary of audio + photo so the agent sees the essentials before replying. Accessibility: people who have trouble writing use voice and images to complete forms. Closing / Request:Please consider prioritizing multimodal capabilities (processing audio and images) in ManyChat’s AI. I can provide concrete flow examples if the product team wants them.