问如何动态创建和管理Dialogflow代理？

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我相信你的问题没有一个正确的答案。这将取决于最终的机器人在每个餐厅中的相似或不同程度：

-Option 1: If the way in which the bot will operate in each business scenario is completely different:

最好保留不同的智能体，这些智能体将根据他们想要的行为进行专门化。

-Option 2: If the agents will behave similar but you have foreseen that there will be some significant deviations in between the agents’ behaviour (for example one agent will operate in a luxury restaurant and is expected to talk in a more elegant way):

我建议创建一个原始代理，它将作为预先训练的模型工作，并需要根据每个业务用例进行微调。这样，您将能够使用更多示例训练原始代理，然后，一旦您认为实现了一般性能，您就可以将代理导出到zip文件并创建所需数量的副本。您需要单独使用这些Dialogflow代理，以便将它们的性能提高到所需的用例。

-Option 3: If the general functionalities of the agent are the same:

您可以通过编写将充当中间1的自定义代码来处理这些差异。例如，您可能希望通过匹配一个意图来区分餐厅，该意图将提取餐厅的名称作为实体2。之后，您的自定义代码将与存储所需餐厅菜单信息的相应数据库进行交互。这种方法可以扩展到其他变化，例如，根据餐厅的位置有不同的价格。如果您要使用3中列出的任何集成，您也可以使用fulfillment 4，此选择也将取决于您的特定场景。

摘要：

总而言之，我想说的是，你需要判断每个餐厅的预期行为有多相似，并采取相应的行动。然而，预期的行为在项目开始时可能是相似的(使用选项3)，然后，一旦您注意到要进行的一些关键改进，您可以通过创建代理的副本来偏离选项2，以便针对不同的目标微调其后继者。