Human-Handover

Human-Handover ist eine kontrollierte Eskalation, bei der eine ONOXIA-Bot-Konversation von einem menschlichen Support-Agenten übernommen wird — die komplette Nachrichten-Historie und der Besucherkontext werden in die Portal-Session des Agenten übertragen.

Zweck

Bots sind gut bei der medianen Frage. Sie sind nicht gut bei verärgerten Kunden, ungewöhnlichen Edge-Cases oder Entscheidungen, die ein Mensch absegnen muss. Handover gibt dem Bot einen sauberen Exit und dem Kunden einen echten Menschen — ohne Kontextverlust.

Geltungsbereich

Verfügbar im Enterprise-Plan. Gilt nur für Chat-Konversationen (der E-Mail-Agent unterstützt aktuell keine Handover). Eine Handover bewahrt Konversation, Sprache, Besucher-Identifier (gehasht) und die aktive Persona — der Agent erbt alles, was dem Bot bekannt war.

Komponenten

  • Trigger — vom Besucher ("mit einem Menschen sprechen") oder vom Bot (geringe RAG-Konfidenz, Refusal-Listen-Treffer, Sentiment-Schwelle).
  • Routing — Round-Robin über zugewiesene Agenten oder per Team-Queue.
  • Portal — Agenten arbeiten in onoxia.nz/support, sehen die Live-Konversation und antworten direkt.
  • Timeout — übernimmt kein Agent innerhalb der konfigurierten Frist (Default 5 min), übernimmt der Bot wieder.
  • Audit — jede Handover wird mit Grund, Agent, Dauer und Outcome protokolliert.

Outputs

  • Eine echte Konversation mit einem Menschen, wenn der Bot nicht helfen kann.
  • Ein sauberer Übergang für den Besucher — keine „Bitte wiederholen Sie Ihre Frage"-Schleife.
  • Kapazitätsplanungs-Daten: Handover-Rate pro Persona, Site, Topic.

Beziehungen

Human-Handover wird durch eine Persona-Konfiguration ausgelöst, wenn die RAG-Konfidenz unter Schwellwert fällt oder ein Refusal-Listen-Treffer auftritt.

Authority

Definiert von OCENOX LTD.

Version

1.0 — 2026-05-22

Verwandte Begriffe

  • Persona-Konfiguration — Ein Bundle pro Site, das definiert, wer der Bot ist, wie er spricht, welche Tools er nutzen darf und was er ablehnen muss. Personas sitzen zwischen der Besucherfrage und dem LLM und prägen System-Prompt und Tool-Registry jeder Konversation auf dieser Site.
  • Retrieval-Augmented Generation (RAG) — Ein Verfahren, das vor der LLM-Generierung relevante Passagen aus einer privaten Wissensbasis abruft, damit Antworten auf Ihren eigenen Dokumenten beruhen statt frei halluziniert zu werden.