Agent Flows

Multi-screen forms जो एक AI agent बातचीत के बीच में किसी customer को सौंप सकता है। Agent तय करता है कि structured information कब मांगनी है — नाम, dates, एक uploaded ID photo, एक multi-step questionnaire — और आपका customer लंबी back-and-forth chat के बजाय एक native form में इसे भर देता है।

समर्थित channels

एक flow channel-निरपेक्ष है — आप इसे एक बार डिज़ाइन करते हैं और agent जहाँ भी चले, यह वहाँ native रूप से render होता है।

वही components, screens, logic और translations हर channel पर काम करते हैं — प्रति-channel अलग से maintain करने को कुछ नहीं है। Conditional logic (If / Switch) और screen routing हर renderer पर एक ही तरह evaluate होते हैं, इसलिए आपका customer जहाँ भी form भरे, flow एक जैसा व्यवहार करता है।

एक ही flow को एक साथ कई channels पर publish करें। Flow के Distribute टैब में हर channel का अपना publish card होता है। एक WhatsApp नंबर पर publish करें, फिर वही flow एक Telegram bot और एक Messenger page पर publish करें: हर card स्वतंत्र रूप से published रहता है, और एक channel जोड़ने से दूसरा कभी unpublish नहीं होता। बाकी को छुए बिना किसी एक channel को उसके card से unpublish करें। Flow जिन channels पर live है उन सबके analytics डिफ़ॉल्ट रूप से मिल जाते हैं; जब कोई flow दो या अधिक channels पर live हो, तो Submissions, Heatmap और Diagnose views में एक channel filter दिखता है ताकि आप एक बार में एक channel का विश्लेषण कर सकें।

Agent Flows का उपयोग कब करें

जब अकेली chat किसी सवाल के लिए गलत आकार हो, तब एक flow का सहारा लें:

• Lead capture — नाम + email + business size + meeting preference, सब एक ही screen में जिसे customer एक बार भरता है
• Appointment booking — एक date चुनें, एक time slot चुनें, confirm करें
• Document या photo upload — एक ID, एक receipt, एक damaged-product photo इकट्ठा करें
• Multi-step intake — symptom checklists, application forms, surveys
• Conditional questions — “what kind of pet?” केवल तभी पूछें जब उन्होंने “do you have a pet?” पर हाँ कहा हो

जब agent का system prompt + conversation context मेल खाते हैं, तब agent एक flow की सिफारिश करता है। आप flow को admin panel में एक बार set up करते हैं; agent इसे हर बातचीत में दोबारा उपयोग करता है।

एक flow बनाना

Flows customer admin panel में Agent Flows के अंतर्गत रहते हैं। हर flow में होता है:

• एक name और description जिसे agent पढ़कर तय करता है कि इसका उपयोग कब करना है
• एक या अधिक screens, जिनमें से हर एक में components (fields) होते हैं
• वैकल्पिक screen logic (customer जो चुनता है उसके आधार पर अलग screens पर branch करें)
• वैकल्पिक A/B variants — एक ही flow के दो versions के बीच traffic को split करें
• WhatsApp पर per-locale publications (एक बार translate करें, हर language के लिए publish करें)

एक template से शुरुआत करना

आपको खाली composer से शुरू करने की ज़रूरत नहीं है। ready-made flows की एक curated library देखने के लिए Agent Flows list पर Templates tab खोलें — lead capture, demo booking, support intake, product feedback, और बहुत कुछ। Use this template पर click करें और यह आपके अपने workspace में एक editable draft बना देता है: screens, fields, logic, और translations पहले से भरे आते हैं। Draft को एक WhatsApp number से bind करें, जो चाहें वह बदलें, और publish करें।

एक template बस एक शुरुआती बिंदु है — एक बार जब आप अपनी copy बना लेते हैं, तो यह एक सामान्य flow है जिसका आप पूरी तरह मालिक हैं और जिसे स्वतंत्र रूप से edit कर सकते हैं। Template library हर उस plan के लिए उपलब्ध है जिसमें Agent Flows है।

Component library — 23 variants

Composer का Add field menu सभी 23 components को सात categories में group करता है। आपको जिस data की ज़रूरत है उसके लिए सही आकार चुनें।

Display (chrome, no input)

ये बिना customer से input मांगे screen पर text या images render करते हैं।

Inputs (single-line और multi-line text)

Choices (एक set में से चुनें)

Date & time

Media uploads

Layout

Logic (conditional rendering)

Multi-screen flows और routing

एक flow में 10 screens तक हो सकती हैं। हर screen एक Footer के साथ समाप्त होती है जो या तो flow submit करता है या अगली screen पर जाता है। customer ने जो चुना उसके आधार पर उसे एक अलग अगली screen पर route करने के लिए screen logic editor का उपयोग करें — उदाहरण के लिए, “Refund” चुनने वाले customers एक refund-specific दूसरी screen पर जाते हैं; बाकी सभी generic follow-up screen पर जाते हैं।

एक single screen के अंदर component-level conditional rendering के लिए, इसके बजाय If / Switch का उपयोग करें।

Localisation

Flows प्रति language publish होते हैं। flow को एक बार translate करें, फिर WhatsApp की पूरी supported-language list में से उन languages को चुनें जिनमें आप इसे ship करते हैं — हर वह language जिसमें Meta आपको एक WhatsApp Flow publish करने देता है। Picker वहाँ region-distinct options दिखाता है जहाँ यह मायने रखता है, इसलिए आप Português (Brasil) को Português (Portugal) से अलग, या 中文 (简体) को 中文 (繁體) से अलग ship कर सकते हैं। हर customer वह version देखता है जो उनकी WhatsApp language से मेल खाता है; यदि किसी customer की language publish नहीं हुई है, तो integration के default locale का उपयोग fallback के रूप में किया जाता है। (जब customer Portuguese जैसी base language में लिखता है और आपने केवल Brazilian Portuguese जैसा regional variant publish किया है, तब भी उन्हें localized form मिलता है।)

A/B testing

यदि आप एक flow के दो versions को एक-दूसरे के मुकाबले test करना चाहते हैं, तो उन्हें Variants tab में variants के रूप में configure करें। Customers को deterministically split किया जाता है (एक ही customer हमेशा वही variant देखता है); Submissions view दिखाता है कि हर submission किस variant से आया, और Field Heatmap आपको drop-off और completion rates की side by side तुलना करने देता है।

AI generation

यदि आपके पास higher-tier plan है, तो composer AI form generation प्रदान करता है: एक one-line prompt लिखें (“a hotel booking form with date-range and photo upload”), या किसी मौजूदा form का PDF / image upload करें, और assistant आपके लिए flow का draft बना देता है। Draft पूरी तरह editable है — हर field composer में round-trippable है (कोई opaque AI snapshots नहीं)।

Submissions और analytics

एक बार flow publish हो जाने पर, हर submission उस flow के लिए Submissions view में आ जाता है। हर row दिखाती है:

• किसने submit किया, कब किया, और किस agent के माध्यम से किया
• form से पूरे field values
• एक AI score (0–100) जो assistant ने submission को दिया — high-value leads ऊपर आ जाते हैं
• form खुलने से ठीक पहले की conversation के chat turns (conversation-context join — देखें कि agent ने इस submission को मांगने का फैसला क्यों किया)

Aggregate analytics में एक KPI strip (started / completed / drop-off rate), एक Field-Level Heatmap जो दिखाती है कि customers कहाँ छोड़ देते हैं, और एक Narrative Diagnostic chat शामिल है — एक AI analyst जिससे आप पूछ सकते हैं “screen 2 पर लोग क्यों drop off कर रहे हैं?” और यह heatmap, submissions, और conversation context के माध्यम से उत्तर खोज निकालेगा।

Notifications और lead funnel

एक submission तभी मूल्यवान है जब कोई उस पर तेज़ी से कार्रवाई करे। हर flow के Distribute tab में एक notification block है ताकि सही लोग किसी lead के आते ही उसके बारे में सुनें:

• Submission notifications — जब एक form submit होता है, तो एक in-app notification दिखाई देता है, जो सीधे उस submission से deep-linked होता है। इसे प्रति flow toggle करें।
• Reply-after-takeover notifications — जब आपकी team में से कोई WhatsApp में किसी lead को जवाब देता है और customer वापस लिखता है, तो आपको एक दूसरा notification मिलता है — speed-to-lead loop की दूसरी धड़कन।
• Email recipients — दस email addresses तक जोड़ें और हर submission एक deferred email भी भेजता है जो submission से deep-linking करता है, ताकि offline staff भी lead पकड़ सके।

एक बातूनी customer आपको spam नहीं करेगा: किसी submission के तुरंत बाद messages की एक झड़ी एक notification में सिमट जाती है, और एक नया तभी fire होता है जब कोई इंसान वास्तव में जवाब दे चुका हो और customer वापस आए।

हर flow के पास अपनी submissions page पर एक funnel strip भी होती है — leads कहाँ खड़े हैं इसका एक read-only, एक नज़र में दिखने वाला view:

Funnel एक heuristic view है जो आपको एक नज़र में pipeline manage करने में मदद करती है, यह कोई revenue-attribution model नहीं है।

Contextual acknowledgments

जब एक customer एक flow पूरा करता है, तो उन्हें वह instant confirmation message दिखता है जो आपने form पर set किया था (WhatsApp पर, यह नेटिव completion screen होती है)। थोड़ी देर बाद, agent एक अलग message भी भेजता है जो उनके द्वारा वास्तव में भरी गई जानकारी का संदर्भ देता है — “Got it — I’ve put you down for 2pm Tuesday. Anything else?” — ताकि बातचीत स्वाभाविक रूप से आगे बढ़े बजाय इसके कि customer एक static “thanks” को घूरता रह जाए। Agent पहले से ही submitted values जानता है, इसलिए acknowledgment specific होता है, boilerplate नहीं। यह follow-up message WhatsApp, Telegram और Messenger पर भेजा जाता है।

यह हर flow के लिए default रूप से on है। यदि आप चाहते हैं कि agent किसी submission के बाद चुप रहे, तो flow के Distribute tab पर Acknowledge submissions को off कर दें। Acknowledgment अपने आप तब भी चुप रहता है जब आपकी team में से किसी ने बातचीत संभाल ली हो — आपको एक AI message किसी इंसानी जवाब पर भारी पड़ता हुआ नहीं मिलेगा।

एक flow को campaign link के रूप में share करना

Published flows केवल उन बातचीतों में नहीं रहते जो agent शुरू करता है। flow के Distribute tab पर Campaign asset card खोलें और एक shareable link generate करें — एक standard WhatsApp click-to-chat link (साथ ही एक downloadable QR code) जिसे आप एक email, एक Instagram bio, एक “Book a demo” button में डाल सकते हैं, या एक flyer पर print कर सकते हैं।

जब कोई link पर click करता है, तो WhatsApp आपके number के साथ एक chat और एक prefilled message खोलता है; वे send tap करते हैं, और पहले reply के रूप में ठीक वही form खुलता है — कोई अनुमान नहीं, बीच में कोई AI greeting नहीं। जिसने “Book Demo” पर click किया उसे तुरंत booking form मिल जाता है। फिर agent बाकी बातचीत को सामान्य रूप से संभालता है।

हर link में एक hit counter होता है ताकि आप देख सकें कि कितने लोगों ने इसके ज़रिए form launch किया, और आप किसी भी समय एक link को revoke कर सकते हैं। यदि किसी link का text send करने से पहले edit या strip कर दिया जाता है, या link revoke कर दिया जाता है, तो message बस एक सामान्य AI conversation में fall through हो जाता है — कुछ भी नहीं टूटता।

Tier limits

सभी 23 component types हर उस tier पर उपलब्ध हैं जो Agent Flows को support करता है — कोई per-component tier-gating नहीं है।