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# AI Agent
> आपका हमेशा-ऑन सहायक जो अतिथि संदेश handle करता है, सवालों के जवाब देता है, और जानता है कब मदद मांगनी है
## अपने AI साथी से मिलें
Trellis AI agent एक अनुभवी team member की तरह है जो कभी सोता नहीं। यह हर अतिथि संदेश पढ़ता है, context समझता है - कौन सी property, कौन सी reservation, दिन का कौन सा समय - और सटीक, सहायक जवाब देता है।
लेकिन यह अपनी सीमाएं भी जानता है। जब कुछ उसके दायरे से बाहर हो - शिकायत, refund request, सुरक्षा मुद्दा - तो यह अनुमान लगाने के बजाय आपकी टीम को escalate करता है।
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## AI agent क्या कर सकता है
Check-in instructions, Wi-Fi passwords, parking info, house rules, स्थानीय सिफारिशें - AI routine प्रश्नों को तुरंत handle करता है, अतिथि की भाषा में।
जिन messages को व्यक्तिगत स्पर्श की आवश्यकता है, AI response draft करता है और आपके approve, edit, या reject करने का इंतज़ार करता है।
अतिथि अपनी भाषा में लिखते हैं; AI उसी भाषा में जवाब देता है। Trellis 12 भाषाओं का समर्थन करता है ताकि communication कभी बाधा न बने।
अतिथि पूछते हैं "क्या अगले weekend कुछ उपलब्ध है?" और AI real time में आपके पूरे पोर्टफोलियो की जांच करता है - dates, pricing, और property details सहित।
AI Airbnb, Booking.com और अन्य प्लेटफ़ॉर्म पर लॉगिन करके लिस्टिंग जाँच सकता है, रिपोर्ट निकाल सकता है या जानकारी सत्यापित कर सकता है - आपके सहेजे गए [कनेक्टेड अकाउंट्स](/hi/platform/connected-accounts) का उपयोग करके।
यदि अतिथि maintenance issue report करता है, तो AI [task](/hi/platform/tasks) बना सकता है और सही व्यक्ति को assign कर सकता है। यह सीधे task activity feeds में comments भी पोस्ट कर सकता है - आपकी उंगली उठाए बिना आपकी टीम को informed रखता है।
आपको जो template चाहिए वह describe करें - "photo requirements के साथ bathroom deep clean checklist बनाएं" - और AI इसे आपके लिए बनाता है, sections, steps, और photo verification settings सहित।
अपने संचालन के अनुसार कार्य विभाग बनाएं, नाम बदलें या हटाएं। AI एक विभाग से दूसरे विभाग में कार्य पुनः असाइन भी कर सकता है - उदाहरण के लिए, जब दायरा बदलता है तो किसी कार्य को सफाई से रखरखाव में ले जाना।
टीम के सदस्यों ने शिफ्ट में कब क्लॉक-इन और क्लॉक-आउट किया, यह रिकॉर्ड करें। दोनों समय प्रदान होने पर AI स्वचालित रूप से वास्तविक कार्य घंटों की गणना करता है।
शिकायतें, refund requests, सुरक्षा चिंताएं, या AI के instructions से बाहर कुछ भी तुरंत आपकी टीम को escalate हो जाता है।
AI पिछली interactions से महत्वपूर्ण details याद रखता है और जैसे-जैसे आप इसके instructions refine करते हैं, समय के साथ बेहतर होता जाता है।
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## AI अतिथियों को कैसे respond करता है
किसी भी channel - Airbnb, Booking.com, WhatsApp, email, या SMS - से आपके [unified inbox](/hi/platform/inbox) में एक message आता है।
यह देखता है:
* अतिथि की reservation (dates, property, अतिथियों की संख्या, financials, और आपके PMS से sync किए गए सभी custom fields)
* Property details (amenities, house rules, check-in procedures)
* आपके agent instructions (tone, policies, क्या escalate करना है)
* बातचीत history (पहले क्या discuss हुआ)
* Knowledge base (आपके द्वारा जोड़े गए documents)
* आपके पोर्टफोलियो में live availability (जब अतिथि open dates के बारे में पूछता है)
उस सभी context का उपयोग करके, यह एक reply लिखता है जो सटीक, on-brand, और helpful है। कोई generic responses नहीं - हर जवाब specific अतिथि और property के अनुसार tailored है।
आपकी settings के अनुसार:
* **Review mode:** Draft आपके approve, edit, या reject करने के लिए दिखाई देता है
* **Autopilot mode:** Reply एक short delay के बाद स्वचालित रूप से भेज दिया जाता है
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## आरक्षण लुकअप
जब AI agent reservations look up करता है - reports, अतिथि प्रश्नों, या "कल के checkouts" जैसी operational queries के लिए - यह स्वचालित रूप से **केवल active reservations** के लिए filter करता है। इसका मतलब results में confirmed, checked-in, और checked-out stays शामिल हैं, जबकि inquiries, cancelled bookings, और no-shows default रूप से excluded हैं।
यह operational reports और guest-facing answers में unconfirmed या cancelled reservations को दिखने से रोकता है, ताकि आपकी टीम केवल वही bookings देखे जो मायने रखती हैं।
यदि आप विशेष रूप से AI से किसी reservation के बारे में उसके confirmation code या booking reference से पूछते हैं, तो यह सभी statuses - cancelled और inquiry सहित - में search करता है ताकि आप हमेशा किसी भी booking को उसकी state के बावजूद look up कर सकें।
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## उपलब्धता खोज
जब कोई अतिथि open dates के बारे में पूछता है - "क्या अगले weekend के लिए beach के पास कोई जगह है?" - AI agent real time में आपके पूरे पोर्टफोलियो को search करता है। यह requested dates पर availability के लिए हर property check करता है, फिर pricing और property details सहित matching options के साथ respond करता है।
बड़े पोर्टफोलियो के लिए, agent केवल एक subset के बजाय सभी properties evaluate करता है। यदि एक reply में दिखाए जा सकने से अधिक properties match करती हैं, तो agent अतिथि को बताता है कि कुल कितने results मिले ताकि वे अपनी search refine कर सकें।
सुनिश्चित करें कि आपकी property details और calendar up to date हैं। AI अतिथियों को सटीक availability results देने के लिए live calendar data और property information का उपयोग करता है।
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## कस्टम फ़ील्ड
AI agent के पास आपके property management system से sync किए गए सभी reservation-level custom fields तक पहुंच है। इसका मतलब agent अतिथि प्रश्नों का उत्तर देते समय किसी भी custom data - जैसे access codes, special requests, या booking-specific notes - का reference कर सकता है।
आपको कुछ अतिरिक्त configure करने की आवश्यकता नहीं। जब तक आपका PMS integration custom fields को Trellis में sync करता है, AI agent अतिथियों को respond करते समय स्वचालित रूप से उन्हें अपने context में शामिल करता है।
Guest replies के लिए custom fields context की तरह उपयोग होते हैं। कुछ internal reservation custom-field updates तभी उपलब्ध हैं जब connected PMS और field mappings write support करते हों।
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## Slack file reading
जब आपकी टीम कनेक्टेड Slack channel में files share करती है - documents, spreadsheets, या images - AI agent उन्हें पढ़ और समझ सकता है। केवल file name देखने के बजाय, agent file download करता है, उसकी content पढ़ता है, और उस जानकारी का उपयोग प्रश्नों का उत्तर देने या action लेने के लिए करता है।
* **Text files** - agent text-based files (documents, CSVs, logs) की पूरी content पढ़ता है और अपनी responses में specific details reference कर सकता है।
* **इमेज (Images)** - agent uploaded images में जो देखता है उसका वर्णन करता है, जो maintenance photos, guest ID documents, या property screenshots के लिए उपयोगी है।
Slack file reading केवल उन channels के साथ काम करता है जो आपके Trellis workspace से कनेक्टेड हैं। AI text और image files process करता है - videos या executables जैसे अन्य file types supported नहीं हैं।
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## अपना AI agent सेट अप करना
### बेहतरीन agent instructions लिखना
आपके agent instructions AI को बताते हैं कि आपके business का प्रतिनिधित्व कैसे करना है। आपके instructions जितने बेहतर होंगे, AI उतना बेहतर perform करेगा।
Agent instructions को एक नए team member को onboard करने जैसा सोचें। आप उन्हें पहले दिन क्या बताएंगे? AI को वही जानने की आवश्यकता है।
**अपने instructions में शामिल करें:**
क्या आप casual और friendly हैं? Professional और formal? Warm लेकिन concise? AI को स्पष्ट समझ दें कि आप अतिथियों से कैसे communicate करते हैं। उदाहरण phrases शामिल करें यदि मदद हो।
Property पर पहुंचने के लिए step-by-step instructions - door codes, key boxes, parking, building access, और कोई भी quirks जो अतिथि को जानने चाहिए।
Quiet hours, smoking policy, pet policy, maximum occupancy, pool hours, trash collection schedule, और कुछ भी जो अतिथियों को follow करना चाहिए।
सबसे अधिक पूछे जाने वाले प्रश्न: Wi-Fi password, parking instructions, निकटतम grocery store, late checkout policy, hot tub कैसे use करें।
विशिष्ट रूप से बताएं कि AI को क्या handle नहीं करना चाहिए: refund requests, damage claims, noise complaints, safety issues, या manager approval चाहने वाली कोई भी चीज़। AI इन्हें आपकी टीम को escalate करेगा।
### ऑटोपायलट कॉन्फ़िगर करना
आप नियंत्रित करते हैं कि प्रत्येक contact type के लिए AI को कितनी autonomy है:
| Contact type | सुझाई गई starting setting |
| ------------ | -------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Guests** | Review mode से शुरू करें। AI की responses पर confident होने के बाद autopilot पर switch करें। |
| **Owners** | Review mode में रखें। Owner communications को अक्सर व्यक्तिगत स्पर्श की आवश्यकता होती है। |
| **Vendors** | अधिकांश teams के लिए review mode। यदि vendor interactions routine हैं तो autopilot। |
जब autopilot enabled है, तो AI एक configurable delay के बाद स्वचालित रूप से replies भेजता है। Autopilot on करने से पहले सुनिश्चित करें कि आपके agent instructions thorough और well-tested हैं।
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## नॉलेज बेस
ज्ञान आधार आपके AI agent को agent instructions में जो है उससे परे documents और जानकारी तक पहुंच देता है।
**Knowledge base में क्या जोड़ें:**
* Property-specific guides (प्रति property detailed check-in procedures)
* Local area guides और recommendations
* Seasonal information (pool opening dates, ski pass details)
* आपकी टीम द्वारा follow की जाने वाली cleaning और maintenance procedures
* सामान्य situations के लिए standard operating procedures
बाएं sidebar में **Knowledge Base** पर नेविगेट करें।
Trellis में सीधे documents लिखें या मौजूदा guides upload करें। Property, topic, या team के अनुसार folders में organize करें।
चुनें कि प्रत्येक agent किन documents तक पहुंच सकता है। इससे आप विभिन्न उद्देश्यों के लिए अलग-अलग agents रख सकते हैं - एक guest-facing communication के लिए और दूसरा internal operations के लिए।
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## एजेंट मेमोरी
समय के साथ, आपका AI agent interactions से सीखता है और महत्वपूर्ण details की memory बनाता है। Memories AI को अधिक consistent, personalized responses देने में मदद करती हैं।
AI को specific चीज़ें सिखाने के लिए स्वयं memories जोड़ें जो इसे हमेशा याद रखनी चाहिए। उदाहरण: "Johnson family repeat guests हैं जो हमेशा early check-in request करते हैं" या "Unit 4B में एक tricky thermostat है - guests को 3 seconds दबाकर रखना होगा।"
AI स्वचालित रूप से बातचीत से महत्वपूर्ण details extract करता है - guest preferences, resolved issues, और property-specific notes। ये memories के रूप में save होती हैं और भविष्य की interactions में उपयोग होती हैं।
आप Knowledge Base section से किसी भी समय memories review, edit, और delete कर सकते हैं।
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## कई एजेंट
बड़े operations के लिए, आप कई AI agents बना सकते हैं - प्रत्येक अलग instructions, permissions, और focus areas के साथ।
**सामान्य setups:**
| Agent | उद्देश्य |
| --------------------------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- |
| **Guest communications** | Friendly, helpful tone के साथ सभी inbound guest messages handle करता है। Check-in procedures, house rules, और local tips जानता है। |
| **Owner updates** | Professional, business-oriented tone में property मालिकों से communicate करता है। Performance data और maintenance updates प्रदान करता है। |
| **आंतरिक संचालन (Internal operations)** | Operational प्रश्नों में आपकी टीम की मदद करता है - reservation details look up करना, property information ढूंढना, या reports generate करना। |
प्रत्येक agent के अलग action permissions हो सकते हैं। आपका guest-facing agent केवल property details पढ़ सकता है, जबकि internal operations agent tasks बना सकता है, comments पोस्ट कर सकता है, और records अपडेट कर सकता है।
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## Google Meet bot
आपका AI agent Google Meet calls में शामिल हो सकता है और live प्रश्नों का उत्तर दे सकता है - वही knowledge base, workspace access, और instructions उपयोग करते हुए जो आपके text-based agent के हैं।
### यह कैसे काम करता है
Bot Google Meet call में participant के रूप में शामिल होता है और अपने **wake word** के लिए सुनता है। जब कोई wake word कहता है, bot process करता है कि क्या कहा गया और natural speech के साथ respond करता है।
* **Wake word** - bot activate होता है जब कोई आपके agent का first name कहता है (उदाहरण, यदि आपका agent "Lucy - Property Manager" नाम है, तो wake word "Lucy" है)। Fallback के रूप में "Trellis" भी कह सकते हैं।
* **पूर्ण workspace context** - bot reservations look up कर सकता है, property details check कर सकता है, tasks search कर सकता है, knowledge base browse कर सकता है, और अधिक - text-based agent की तरह।
* **Meeting-aware** - bot समझता है कि कई लोग बोल रहे हो सकते हैं और जिसने संबोधित किया उसे respond करता है।
* **बातचीत मेमोरी** - call के दौरान discuss की गई हर चीज़ agent की session history में save होती है ताकि आप बाद में review कर सकें।
सुरक्षा के लिए, Google Meet bot अतिथियों को messages नहीं भेज सकता, reservations नहीं बना सकता, या documents delete नहीं कर सकता। यह एक read-and-respond assistant है, autonomous actor नहीं।
### Google Meet bot सेट अप करना
**Knowledge Base > Agents** पर नेविगेट करें, जिस agent का उपयोग करना चाहते हैं उसे select करें, और **Integrations** tab खोलें।
Google Meet section ढूंढें और enable करें। Bot स्वचालित रूप से आपके agent का name और instructions उपयोग करेगा।
उपलब्ध voices में से bot के लिए एक voice select करें। प्रत्येक voice का distinct tone और style है - अपने brand से best match करने वाली ढूंढने के लिए कुछ try करें।
| Voice | विवरण |
| ---------- | ---------------------------------------------------------------------- |
| **Aoede** | Warm और clear - friendly, approachable feel के लिए बढ़िया (default) |
| **Charon** | Calm और measured - professional, business-focused calls के लिए उपयुक्त |
| **Fenrir** | Confident और direct - operational briefings के लिए अच्छा |
| **Kore** | Soft और reassuring - guest-facing बातचीत के लिए ideal |
| **Leda** | Bright और expressive - energetic, upbeat interactions के लिए अच्छा |
| **Orus** | Deep और steady - formal owner या vendor meetings के लिए fit |
| **Puck** | Conversational और natural - एक versatile all-rounder |
| **Zephyr** | Light और smooth - casual team standups के लिए काम करता है |
जब Google Meet call शुरू करें, तो Trellis का उपयोग करके bot को participant के रूप में जोड़ें। यह call join करता है और अपने wake word का इंतज़ार करता है।
Agent का first name और उसके बाद अपना सवाल कहें - उदाहरण, "Lucy, unit 4B का door code क्या है?" Bot आपके property data का उपयोग करके natural speech से respond करता है।
### कॉल में बॉट पहचान
जब bot मीटिंग join करता है, तो इसकी video tile agent का name और current status प्रदर्शित करती है ताकि participants हमेशा जानें कि वह कौन है और क्या कर रहा है:
* **Connecting** - bot call join कर रहा है
* **सुन रहा है (Listening)** - bot अपने wake word का इंतज़ार कर रहा है
* **बोल रहा है (Speaking)** - bot किसी सवाल का जवाब दे रहा है
* **Error** - कुछ गलत हुआ (अपनी agent configuration check करें)
Integrations tab यह भी दिखाता है कि प्रत्येक bot कितनी बार activate हुआ, ताकि आप अपनी टीम में usage track कर सकें।
Google Meet bot team standups, owner calls, और operational meetings के लिए ideal है जहां आपको screens switch किए बिना property और reservation information तक quick access चाहिए।
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## AI chat sidebar
Guest messages handle करने के अलावा, आप Trellis में कहीं से भी AI agent से सीधे chat कर सकते हैं। AI sidebar का उपयोग करें:
* अपनी properties, reservations, या guests के बारे में सवाल पूछने के लिए
* बातचीत या tasks की quick summaries पाने के लिए
* बस पूछकर tasks बनाने, task activity feeds में comments जोड़ने, या records अपडेट करने के लिए
* विभाग प्रबंधित करें - नए बनाएं, मौजूदा का नाम बदलें, या जिनकी अब आवश्यकता नहीं है उन्हें हटाएं
* जो चाहिए वह describe करके [task templates](/hi/platform/tasks#task-templates) build या edit करने के लिए
* Manual review के लिए messages draft करने के लिए
* Operational insights और recommendations पाने के लिए
AI sidebar context-aware है। यदि आप किसी specific property देखते समय इसे खोलते हैं, तो AI पहले से जानता है कि आप कौन सी property देख रहे हैं। यदि आप किसी बातचीत में हैं, तो यह guest और reservation details जानता है।
### बातचीत के बीच response mode बदलना
आप बातचीत के किसी भी बिंदु पर AI response mode बदल सकते हैं, यहां तक कि messages पहले ही भेजे जाने के बाद भी। Chat input area में mode selector खोलें और दूसरा mode चुनें। एक confirmation दिखाई देता है ताकि आप जानें कि switch apply हो गया।
प्रत्येक assistant message feedback buttons के बगल में एक small mode badge दिखाता है, ताकि आप जान सकें कि कौन सा response mode इस्तेमाल हुआ।
### गतिविधि विवरण
जब AI आपके request पर काम कर रहा है, chat sidebar real time में activity दिखाता है। आप operational steps देख सकते हैं, जैसे reservation look up करना, knowledge base search करना, या property availability check करना।
Actions कालानुक्रमिक क्रम में दिखाई देते हैं, ताकि आप देख सकें कि AI ने क्या किया और किस sequence में। किसी भी action पर click करके supporting details देखें।
Activity details आपको verify करने में मदद करती हैं कि AI सही workspace data इस्तेमाल कर रहा है। यदि कोई response off लगता है, तो actions expand करके देखें कि कौन से sources इस्तेमाल हुए।
### चैट टैब मैनेज करना
जब बातचीत में messages हैं तो chat tabs **Archive** button और **close** button दोनों दिखाते हैं। बाद में review के लिए बातचीत save करने के लिए Archive का उपयोग करें, या archive किए बिना tab dismiss करने के लिए close।
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## वॉयस मीटिंग
आपका AI agent video meetings join कर सकता है और real-time voice का उपयोग करके भाग ले सकता है - ठीक call पर एक team member होने जैसा।
जब आप AI agent को मीटिंग में invite करते हैं, तो यह video call join करता है और real time में बातचीत सुनता है। यह speech के साथ naturally respond कर सकता है, सवालों के जवाब दे सकता है, और जानकारी प्रदान कर सकता है - सब उसी property knowledge, reservation context, और agent instructions का उपयोग करते हुए जो text बातचीत के लिए उपयोग करता है।
AI मीटिंग के दौरान natural speech के साथ सुनता और respond करता है - text-based back-and-forth की आवश्यकता नहीं।
Meeting agent आपके agent instructions, knowledge base, और property details का उपयोग करता है, इसलिए यह वही सटीक जवाब देता है जो text बातचीत में देता।
Voice meetings तब best काम करती हैं जब आपके agent instructions thorough हों और knowledge base up to date हो। AI text बातचीत के लिए जिस context का उपयोग करता है उसी पर draw करता है।
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## सर्वोत्तम परिणाम पाने के लिए सुझाव
Vague instructions से vague responses मिलते हैं। "helpful रहें" के बजाय लिखें "check-in replies में हमेशा property address और door code शामिल करें।"
जैसे-जैसे आपका business evolve होता है - नई properties, बदली policies, seasonal updates - अपने agent instructions को match करने के लिए अपडेट करें।
Autopilot on होने पर भी, हर हफ्ते AI responses का एक sample review करें। ऐसे patterns ढूंढें जहां AI सुधर सकता है और accordingly instructions अपडेट करें।
Agent instructions high-level (tone, policies, escalation rules) रखें और detailed property guides knowledge base में डालें। इससे चीज़ें organized और update करने में आसान रहती हैं।