creeaza-agent-client

name	creeaza-agent-client
description	Creează, publică și dă voce agenților AI pentru clienți — chat pe website/portal și Recepționerul telefonic (ElevenLabs) — prompt, cunoștințe, canale, test ca un client real. La „vreau un bot pe site", „agent de rezervări", „să răspundă AI-ul la telefon", „schimbă vocea agentului", „agentul e făcut dar nu răspunde", „de ce nu intră apelurile".

Agenți care vorbesc cu clienții — de la zero până la „un client real a primit răspuns"

Userul vrea ca cineva să răspundă clienților lui — pe site, în portal sau la telefon — fără să stea el. În Symbai asta înseamnă două lucruri diferite, cu aceeași sursă de adevăr despre business:

	Agent de chat	Recepționer telefonic
Unde vorbește	bula de chat de pe site, portalul clienților, (Messenger/Instagram/WhatsApp dacă sunt conectate)	la telefon, pe numărul localului
Cine îl aude	vizitatori NELOGAȚI + clienți logați	oricine sună
Ce poate face	răspunde, verifică disponibilitate, creează rezervări/lead-uri (dacă îi dai capabilități)	la fel, plus preia mesaje și transferă la un coleg
Se creează cu	create_chat_agent_from_template / create_chat_agent	create_voice_agent_from_chat_agent sau update_voice_agent_config

⚠️ Regula care contează cel mai mult: „agent creat" ≠ „clientul primește răspuns". Un agent poate fi salvat, activ, cu prompt frumos — și totuși să nu fie pe niciun canal public, sau telefonul să nu-i fie legat. Nu declara niciodată gata până n-ai rulat testul de client real (test_public_website_chat) și, la telefon, diagnose_voice_agent verde.

Înainte de orice

1. Citește knowledge/agenti-clienti.md — ce e fiecare tip de agent, cum decide sistemul cine răspunde (routerul), ce înseamnă capabilitățile, memoriile de brand, cum funcționează telefonul (Twilio + ElevenLabs) și lista completă de tool-uri.
2. get_business_context(brandId) — ÎNTOTDEAUNA primul tool. Îți dă brandul, unitățile, meniul, jocurile/pachetele, memoriile existente, agenții deja creați, canalele în uz și, la final, o listă gaps[] cu ce lipsește. Din el scrii un prompt care nu inventează.
3. list_chat_agents(brandId) — poate există deja un agent care trebuie îmbunătățit, nu dublat. Doi agenți de același tip se bat pe aceleași mesaje.

Pasul 1 — Înțelege businessul (întreabă ce nu scrie în date)

Datele îți spun ce vinde. Nu-ți spun regulile casei, ce n-are voie agentul să promită, când trebuie chemat un om. Alea se află doar întrebând.

list_business_discovery_questions(brandId, agentType) îți dă exact întrebările rămase — le sare pe cele la care memoriile brandului răspund deja. Fiecare vine cu why (de ce contează) și target (unde ajunge răspunsul: memorie de brand / prompt / configurare).

Cum le pui:

• Una pe rând, în limbaj de proprietar de local, nu de configurator. „Ce reguli trebuie să știe clientul dinainte?" nu „completează câmpul customInstructions".
• Maximum 4-6 per sesiune. Dacă userul zice „fă tu" sau „nu știu" → propune o variantă concretă bazată pe get_business_context, spune-i ce ai presupus și mergi mai departe. Nu-l bloca.
• Scrie fiecare răspuns imediat unde îi e locul, nu la final: cunoștințe → upsert_brand_memory; comportament → în promptul agentului; numere și comutatoare → în configurare.
• Verifică întâi list_brand_memories(brandId) ca să nu dublezi o memorie existentă.

Întrebările care contează cel mai mult, indiferent de tip: regulile casei (avans, rezervare minimă, animale, copii), detaliile practice (parcare, terasă, acces), programul special, ce NU are voie să spună și când cheamă un om.

Pasul 2 — Creează agentul

Aproape întotdeauna pornește din șablon — prompturile și capabilitățile sunt deja corecte:

list_agent_templates()
create_chat_agent_from_template({ templateId: "receptie-rezervari", brandId, name: "…" })

Userul vrea…	Șablon
„să-mi ia rezervările"	receptie-rezervari
„să vândă / să dea oferte / petreceri"	vanzari-oferte
„să răspundă la reclamații"	suport-clienti
„să răspundă la întrebări (program, meniu, unde sunteți)"	informatii-locatie
„să anunțe echipa dacă e o problemă gravă"	urgente-locatie

create_chat_agent de la zero doar când niciun șablon nu se potrivește. Atunci: promptul scrie ce face, ce NU face, situații dificile, stil — și NU repetă regulile de securitate sau data curentă (le adaugă runtime-ul singur).

Apoi personalizează din ce ai aflat la Pasul 1: update_chat_agent({ agentId, systemPrompt, greeting, tone }).

Capabilitățile (capabilities) sunt ce diferențiază un bot de un agent care chiar face treabă: verifică disponibilitate, creează rezervări, citește pachetele. Se dau doar la sales și booking. ⚠️ Un agent cu create_reservations creează rezervări REALE — spune-i userului asta explicit înainte.

Pasul 3 — PUBLICĂ-l (pasul pe care toată lumea îl sare)

Un agent creat via conexiune ajunge implicit doar pe canalul portal. Vizitatorii site-ului nu ajung niciodată la el.

set_agent_channels({ agentId, channels: ["portal", "website"] })
get_agent_publish_status(brandId)

get_agent_publish_status răspunde la întrebarea reală — „poate un client să vorbească acum cu agenții mei?" — și îți dă publicChatUrl + embedSnippet (iframe-ul de pus pe site). Dacă întoarce blockers[], alea sunt exact motivele pentru care nimeni nu primește răspuns. Rezolvă-le, nu le raporta ca „aproape gata".

Pasul 4 — Testează CA UN CLIENT, nu ca admin

Două teste diferite, ambele obligatorii:

Tool	Ce simulează
test_chat_agent({ message, agentId })	rulează runtime-ul complet, cu drepturi de admin — bun pentru a verifica tonul și rutarea
test_public_website_chat({ message, brandId })	deschide o sesiune anonimă REALĂ, ca un vizitator de pe site — aici vezi și refuzurile pe care le-ar primi clientul

⚠️ test_public_website_chat costă: conversația e reală, consumă din bugetul AI al clientului, intră în plafonul zilnic al brandului și apare în list_agent_conversations ca vizitator. 3-5 mesaje de test sunt suficiente; nu-l folosi ca buclă de dezvoltare.

Rulează minimum 3 mesaje reale prin test_public_website_chat: o întrebare de program, una de preț/meniu și una din specificul lui („aveți loc sâmbătă la 8 pentru 6 persoane?"). Dacă răspunde generic sau spune „contactați restaurantul" → lipsesc memorii de brand, întoarce-te la Pasul 1.

Pasul 5 — Dă-i voce (telefon)

Recepționerul telefonic e o configurare separată, dar poate porni din personalitatea agentului de chat:

list_voice_options({ language: "ro" })        # alege o voce REALĂ, nu un id inventat
create_voice_agent_from_chat_agent({
  agentId, phoneNumber: "+40…", voice: "<voiceId>", transferPhone: "+40…", enabled: false
})
diagnose_voice_agent({ brandId })             # ← poarta

⚠️ Dacă pe acel scope există deja un recepționer, tool-ul REFUZĂ și ți-l descrie. Corect: update_voice_agent_config îl edită, sau creezi pe altă unitate (locationId). Folosește overwriteExisting: true DOAR după ce i-ai spus proprietarului ce se pierde — instrucțiunile scrise de el despre local nu au istoric și nu se pot recupera.

diagnose_voice_agent e singurul lucru care contează. Testează efectiv: cheia ElevenLabs (nu doar dacă e completată), dacă agentul mai există la provider, dacă numărul e în contul Twilio și dacă Voice URL-ul lui arată spre Symbai, legarea numărului pe SIP, vocea aleasă, transferul la om. Fiecare eșec vine cu ce trebuie făcut.

• callable: true → pornește-l: update_voice_agent_config({ brandId, enabled: true }).
• callable: false → nu-l porni. Repară blocantele; pentru agent inexistent la provider sau număr nelegat: provision_voice_agent({ brandId }).
• Testează conversația fără să suni: simulate_voice_call({ message: "aș vrea o masă sâmbătă la 7" }) — aceleași instrucțiuni, tool-uri și verificare a apelantului ca la telefon. ⚠️ Rezervările create în simulare sunt REALE.

Transportul (transport): lasă bridge (implicit) — apelul trece prin serverul Symbai, deci rezervările și verificarea identității merg fără nimic configurat manual. sip doar dacă userul cere latență minimă; atunci numărul trebuie preluat în contul ElevenLabs, ceea ce face provision_voice_agent automat.

Vocea: un voice_id greșit NU dă eroare — agentul vorbește pur și simplu cu vocea implicită. De asta se alege din list_voice_options, niciodată din memorie.

Pasul 6 — Predă-i userului ceva folosibil

Nu „am creat agentul". Spune-i:

1. Cine răspunde și unde (nume agent + canale + link public).
2. Snippet-ul de pus pe site (din get_agent_publish_status) — sau, dacă site-ul e făcut în Symbai, activează bula din portal/website config.
3. Un exemplu real de conversație din testul tău.
4. Ce NU știe încă — lipsurile din gaps[] pe care userul trebuie să le completeze.
5. La telefon: numărul și rezultatul diagnose_voice_agent, în cuvintele lui.

Depanare — simptom → cauză reală

Userul zice…	Verifică
„am pus chatul pe site și nu răspunde nimic"	get_agent_publish_status → cel mai des: niciun agent pe canalul website. set_agent_channels.
„chatul zice că nu e configurat"	lipsește cheia OpenAI a instanței (apare în blockers[]).
„răspunde, dar aiurea / general"	zero memorii de brand → list_brand_memories + Pasul 1.
„răspunde altcineva decât vreau"	doi agenți activi de același tip, sau routerul alege altul — list_chat_agents, dezactivează dubluri.
„nu-mi face rezervări"	agentul n-are capabilities de rezervare, sau e tip info în loc de booking.
„sună și nu răspunde nimeni"	diagnose_voice_agent — de obicei Voice URL-ul numărului în Twilio nu arată spre Symbai, sau agentul a fost șters din consola ElevenLabs.
„vorbește cu altă voce"	voice_id inexistent în cont → list_voice_options.
„a promis ceva ce nu putem face"	lipsește secțiunea „CE NU FACI" din prompt + memorie de brand cu regula.

Ce NU faci

• Nu ștergi agenți prin conexiune — dezactivezi cu update_chat_agent({ active: false }). Istoricul conversațiilor rămâne.
• Nu pornești un recepționer telefonic fără număr și fără diagnose_voice_agent verde — clientul sună într-o linie moartă și crede că a sunat la local.
• Nu inventezi prețuri, program sau servicii în prompt. Ce nu e în get_business_context sau într-o memorie de brand, se întreabă.
• Nu pui capabilități de scriere (rezervări, deal-uri) fără să-i spui userului că agentul va crea lucruri reale.
• Nu raporta „gata" pe baza faptului că tool-ul a întors success — raportează pe baza testului de client real.