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  • Dialogflow Fulfillment Library

    Dialogflow Fulfillment es una biblioteca de Node.js que habilita una integración dinámica de webhooks para gestionar intenciones y enviar respuestas enriquecidas en los agentes de Dialogflow.
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    ¿Qué es Dialogflow Fulfillment Library?
    La biblioteca Dialogflow Fulfillment proporciona una forma estructurada de conectar tu agente Dialogflow con lógica backend personalizada a través de webhooks. Ofrece constructores de respuestas integrados para tarjetas, chips de sugerencias, respuestas rápidas y cargas útiles, además de gestión de contextos y extracción de parámetros. Los desarrolladores pueden definir manejadores de intenciones en un mapa conciso, aprovechar middleware para preprocesamiento e integrar con Actions on Google para aplicaciones de voz. El despliegue en Google Cloud Functions es sencillo, garantizando servicios conversacionales escalables, seguros y fáciles de mantener.
    Características principales de Dialogflow Fulfillment Library
    • Configuración dinámica de webhook para agentes de Dialogflow
    • Mapeo de intención a manejador
    • Constructores de respuestas enriquecidas (tarjetas, chips de sugerencia, cargas útiles)
    • Gestión de contextos y parámetros
    • Integración con Actions on Google
    • Soporte middleware para preprocesamiento
    • Manejo de errores y registros

  • Dialogflow Fulfillment Python Library

    Una biblioteca de Python para implementar webhooks para agentes de Dialogflow, manejando intenciones de usuario, contextos y respuestas enriquecidas.
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    ¿Qué es Dialogflow Fulfillment Python Library?
    La Biblioteca de Cumplimiento de Dialogflow en Python es un marco de código abierto que maneja solicitudes HTTP de Dialogflow, mapea las intenciones a funciones manejadoras en Python, administra sesiones y contextos de salida, y construye respuestas estructuradas incluyendo texto, tarjetas, chips de sugerencias y cargas útiles personalizadas. Abstrae la estructura JSON de la API webhook de Dialogflow en clases y métodos Python convenientes, acelerando la creación de backend conversacionales y reduciendo el código boilerplate en la integración con bases de datos, sistemas CRM o APIs externas.
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