Prototypenerstellung für den Agenten
Lernziele
Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:
- Entwerfen eines benutzerdefinierten Unteragenten für Ihren Agentforce-Anwendungsfall
- Planen der Abläufe, des Apex und der Aufforderungsvorlagen für Ihre Agentenaktionen.
- Erläutern einiger Überlegungen beim Entwickeln von Referenzaktionen
Trailcast
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Erstellen von Prototypen
Nora und ihr Projektteam haben ihren KI-Agenten erstellt und in ihrer Sandbox-Umgebung experimentiert, während sie Planungsaktivitäten für ihr Agentforce-Projekt durchführten. In dieser Lektion gehen wir den Ansatz des Teams durch, damit Sie selbst aktiv werden und mit der Entwicklung Ihrer eigenen Lösung beginnen können.
Sehen wir uns zunächst an, wie Nora an den Entwurf des Unteragenten herangeht, den Coral Cloud für seinen Anwendungsfall der Reservierungsverwaltung erstellt hat.
Schaffen der Voraussetzungen für die Unterhaltung
Unteragenten sind ein wichtiger Bestandteil von Agentforce, da der Unteragent das Ziel des KI-Agenten definiert sowie den Kontext und die Richtung vorgibt, die er benötigt, um dieses Ziel zu erreichen.
Wenn ein Benutzer mit einem KI-Agenten zu chatten beginnt, arbeitet das Gehirn von Agentforce – seine Schlussfolgerungsmaschine – hinter den Kulissen mit dem großen Sprachmodell (LLM) zusammen, um etwaige Unklarheiten in der Unterhaltung zu beseitigen und die Absicht des Benutzers zu ermitteln. Danach wechselt der Agent zu dem Unteragenten, der als Startpunkt definiert ist. Standardmäßig ist dies der Agenten-Router, einer spezieller Unteragent, der den Agenten bei der Wahl eines Unteragenten auf Grundlage des jüngsten Unterhaltungsverlaufs und der für den Agenten verfügbaren Unteragenten leitet.
Entwerfen des Unteragenten
Agentforce verfügt über integrierte Tools, die Sie beim Entwerfen Ihres Unteragenten unterstützen, aber Nora kann auch unter vorgefertigten Unteragenten wählen sowie vorhandene Unteragenten bearbeiten. Durch Überprüfen der verschiedenen Teile eines Unteragenten kann Nora ganz einfach seinen Namen, seine Beschreibung und Anweisungen festlegen.
Name
Die Name des Unteragenten sollte die von ihm zu erledigende Aufgabe widerspiegeln. Für den Anwendungsfall von Coral Cloud wurde die Reservierungsverwaltung als eine zu erledigende Aufgabe erkannt. Daher ist der Name des neuen Unteragenten "Reservation Management" (Reservierungsverwaltung). Wenn ein Agent mehrere Unteragenten hat, achten Sie darauf, dass die Namen nicht zu ähnlich sind, da die Schlussfolgerungsmaschine sie sonst nicht unterscheiden kann.
Beschreibung
Die Beschreibung umfasst einen bis drei Sätze, die die Funktion eines Unteragenten und die Arten von Benutzeranforderungen beschreiben, die in diesem Unteragenten klassifiziert werden sollten. Mit anderen Worten: Die Beschreibung gibt an, welche Benutzernachrichten diesen Unteragenten auslösen sollen.
Dies ist die erste Iteration der Beschreibung von Coral Cloud: "Beantwortet Fragen und bearbeitet Anfragen im Zusammenhang mit der Hotelreservierung, der Bestätigung oder dem Reiseplan eines Gastes".
Standardmäßig werden die Felder für Name und Beschreibung zusammen mit dem Agenten-Router verwendet, um zu bestimmen, wann ein Unteragent in einer Unterhaltung eingesetzt werden soll. Der Agent vergleicht die Namen und Beschreibungen aller ihm zugewiesenen Unteragenten mit der Frage oder Anforderung des Benutzers sowie dem jüngsten Unterhaltungsverlauf. Auf Grundlage dieses Kontexts und der Anweisungen im Agenten-Router wählt der Agent die beste Übereinstimmung aus.
Beachten Sie, dass das Verhalten beim Unteragenten-Routing angepasst werden kann. Sie sollten sich also in der Online-Hilfe eingehender darüber informieren.
Wenn Coral Cloud die Funktionen des Agenten in der zweiten Version des Unteragenten erweitert, kann das Projektteam die Beschreibung so ändern, dass die weiteren auszuführenden Aufgaben enthalten sind: das Ändern und Erstellen von Reservierungen.
Anweisungen
Anweisungen (manchmal auch Argumentationsanweisungen genannt) sind die Richtlinien, die Ihrem Agenten mitteilen, wie er Unterhaltungen im Kontext des Unteragenten handeln soll.
Anweisungen enthalten eine Kombination aus Programmlogik (in Agent Script geschrieben) und Prompts in natürlicher Sprache. Durch die Programmlogik werden die Workflow- und Geschäftsregeln Ihres Agenten strikt definiert, sodass er bei Bedarf einem definierten, vorhersagbaren Pfad folgen kann. Prompts in natürlicher Sprache lenken die Dialogfähigkeiten Ihres Agenten flexibler.
Ein Beispiel für eine in natürlicher Sprache formulierte Anweisung für den Coral Cloud-Unteragenten könnte etwa lauten: "Lasse dir immer die Details einer Reservierungsänderung vom Gast bestätigen, bevor du Änderungen endgültig eingibst".
In manchen Fällen möchte Coral Cloud verhindern, dass ein LLM eine Anweisung falsch interpretiert. Anstatt beispielsweise den Prompt "Keine Rückerstattung für eine Buchung, es sei denn, sie wurde innerhalb von zwei Tagen vor dem Check-in-Datum storniert" hinzuzufügen, kann Coral Cloud einen Programmausdruck in seinen Anweisungen schreiben, der die Kriterien für die Gewährung einer Rückerstattung bewertet.
Bei der Entwicklung des Prototypen Ihres Agenten empfehlen wir Ihnen, die Unteragentenanweisungen zuletzt zu erstellen. Sie können keine effektiven Anweisungen schreiben, ohne zu wissen, wie viel Logik in die Aktionen eingebaut wurde und wie viel Entscheidungsfindung vom Agenten eigenständig durchgeführt werden soll.
Jetzt ist es Zeit für Aktionen!
Nachdem Coral Cloud seinen Unteragenten "Reservation Management" (Reservierungsverwaltung) ausgestaltet hat, beginnen nun die Überlegungen darüber, was die richtigen benutzerdefinierten Aktionen sind, die dem Unteragenten hinzugefügt werden sollten. Glücklicherweise hat Coral Cloud seine Geschäftsprozesse im Zusammenhang mit Hotelreservierungen bereits in der vorherigen Lektion definiert, und viele dieser Geschäftsprozesse lassen sich in benutzerdefinierte Aktionen umsetzen. Doch was müssen sie tun, um diese benutzerdefinierten Aktionen zu erstellen?
Die gute Nachricht zu benutzerdefinierten Aktionen ist, dass Sie sie nicht von Null auf erstellen müssen. Benutzerdefinierte Aktionen basieren nämlich auf Salesforce-Technologien, die Sie bereits kennen und schätzen. Wenn Sie eine benutzerdefinierte Aktion erstellen, verwenden Sie als Fundament vorhandene Plattformfunktionen, die Sie in Agentforce verfügbar machen möchten – aufrufbare und REST-Apex-Klassen, automatisch gestartete Flows, Prompt-Vorlagen, externe Services und MuleSoft-APIs.
In Agentforce bezeichnen wir diese zugrunde liegende Funktionalität als eine Referenzaktion. Referenzaktionen stellen eine hervorragende Möglichkeit dar, die Möglichkeiten Ihrer Salesforce Platform besser zu nutzen.
Designüberlegungen zu Referenzaktionen
Wie geht also Coral Cloud bei der Gestaltung der zugrunde liegenden Referenzaktionen für seine Agentenaktionen vor? Nachfolgend finden Sie eine Reihe von Faktoren, die vom Team in Erwägung gezogen werden.
Deterministisch oder aufforderungsbasiert
Überprüfen Sie beim Entwickeln der zugrundeliegenden Plattformfunktionalität für Ihre Agentenaktionen zunächst die Geschäftsprozesse und Aufgaben, die mit ihrem Anwendungsfall einhergehen. Entscheiden Sie dann, ob der Prozess oder die Aufgabe deterministisch oder aufforderungsbasiert sein sollte.
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Deterministisch: Es wird eine aufrufbare oder REST-Apex-Klasse oder ein automatisch gestarteter Flow verwendet, um die Ausgabe zu generieren. Aktionen, die auf Flows oder Apex aufbauen, sind deterministisch und verwenden Geschäftslogik und Regeln, um ein konsistentes Ergebnis zu erzielen.
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Aufforderungsbasiert: Es wird eine oder mehrere Aufforderungsvorlagen verwendet, um die Ausgabe zu generieren. Mithilfe einer aufforderungsbasierten Aktionen können Sie steuern, wie eine Reaktion programmiert ist oder die Fähigkeiten zur Schlussfolgerung und die generativen Fähigkeiten eines LLMs nutzen. Wenn Sie beispielsweise eine Zusammenfassung erstellen oder eine Stimmungsanalyse durchführen möchten, müssen Sie eine Aufforderungsvorlage als Referenzaktion verwenden. Aufforderungsvorlagen werden auch verwendet, um die Datenbasis für einen Agenten bereitzustellen, etwa in Form von Wissen oder Daten aus externen Systemen.
Beachten Sie, dass in einer Aktion sowohl deterministische als auch aufforderungsbasierte Ansätze kombiniert werden können. Nehmen wir beispielsweise an, dass bei Stornierung einer Reservierung durch einen Gast eine Flow-basierte Aktion ausgelöst wird, um die Stornierung abzuschließen. An einem bestimmten Punkt während dieses Ablaufs könnte der Agent auch einer Aufforderung folgen und den Kunden nach den Gründen für die Kündigung fragen. Der Agent könnte sogar die Antwort des Kunden zusammenfassen und diese Zusammenfassung zur Überprüfung bereitstellen, wenn der Kunde einen bestimmten Grund für die Stornierung angibt. Im Laufe der Zeit kann Coral Cloud diesen kombinierten Ansatz nutzen, um die Probleme, die Einfluss auf das Kundenverhalten haben, besser zu verstehen und darauf zu reagieren. Sie könnten eine Vorlage aufrufen, die eine Stornierungsbestätigung per E-Mail mit personalisierten Angeboten versendet, um diesen bestimmten Kunden zu einer zukünftigen Buchung zu bewegen.
Atomar oder zusammengesetzt
Ein weiterer Faktor, der berücksichtigt werden muss, ist die Frage, ob die Referenzaktion atomar oder zusammengesetzt ist.
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Atomar: Eine kleine, einzelne Aufgabe. Ein modularer Ansatz gibt dem Agenten die Freiheit, Aktionen auf verschiedene Weise zu kombinieren, um ein komplexeres Ziel zu erreichen. Tendenziell bietet er auch mehr Gelegenheit zur Wiederverwendung von Aktionen in verschiedenen Unteragenten.
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Zusammengesetzt: Eine komplexe Aufgabe, die aus mehreren Einzelaufgaben besteht. Der Vorzug einer zusammengesetzten Aktion besteht darin, dass Sie die genaue Abfolge der Schritte steuern, die der Agent unternimmt, um eine Aufgabe zu erledigen.
Eingaben und Ausgaben
In Agentforce muss jede Agentenaktion mindestens eine Eingabe aufweisen, was bedeutet, dass der zugrundeliegende Flow, der Apex oder die Aufforderungsvorlage ebenfalls über mindestens eine Eingabe verfügen muss. Zum Nachschlagen einer Hotelreservierung könnte die Eingabe etwa die E-Mail-Adresse des Gastes oder seine Reservierungsnummer sein. Während einer Unterhaltung hat der KI-Agent die Autonomie, Informationen zu sammeln und zu entscheiden, ob er über alle erforderlichen Details verfügt, um die Aktion auszulösen und die Eingabe weiterzugeben.
Jede Aktion muss darüber hinaus mindestens eine Ausgabe aufweisen. Die Art und Weise, wie Sie die Aktion erstellen, bestimmt, wie die Ausgabe aussieht, wie sie verwendet wird und ob und wie sie den Benutzern in der Unterhaltung angezeigt wird. Scheuen Sie sich auch nicht, mit Testaktionen zu experimentieren, die noch nicht vollständig implementiert sind – sie können eine gute Möglichkeit sein, um zu sehen, wie Ihre Ideen in der Praxis funktionieren.
Die Referenzaktionen von Coral Cloud
Nach Prüfung der Geschäftsprozesse und der verschiedenen Möglichkeiten zur Gestaltung von Apex, Flows und Aufforderungsvorlagen hat das Projektteam von Coral Cloud diese Referenzmaßnahmen für den Unteragenten "Reservation Management" (Reservierungsmanagement) vorgeschlagen.
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Reservierung per E-Mail abrufen: Ein Flow, der eine bestehende Reservierung anhand der E-Mail-Adresse des Gasts nachschlägt.
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Reservierung per Nummer abrufen: Ein Flow, der eine bestehende Reservierung anhand der Reservierungsnummer nachschlägt.
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Reservierungsbestätigung senden: Eine Apex-Klasse, die dem Gast eine Bestätigungs-E-Mail mit den Details seiner Reservierung sendet.
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Reservierung erstellen oder aktualisieren: Ein Flow, der eine neue Reservierung erstellt, wenn keine besteht; falls die Reservierung besteht, wird ihr Datensatz aktualisiert.
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Reservierung stornieren: Ein Flow, der eine bestehende Reservierung storniert. Der Flow ruft eine Aufforderungsvorlage auf, die eine E-Mail zur Stornierungsbestätigung zusammen mit personalisierten Angeboten sendet, um für künftige Buchungen zu werben.
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Erstattung einleiten: Ein Flow, der eine Erstattung für eine Reservierungsstornierung verarbeitet, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind.
Von Referenzaktionen zu Agentenaktionen
Das Erstellen aller erforderlichen Flows, Apex oder Aufforderungsvorlagen für Ihren Anwendungsfall kann einige Zeit in Anspruch nehmen, aber sie dann in benutzerdefinierte Agentenaktionen umzuwandeln, ist ein Kinderspiel!
Wenn Sie eine benutzerdefinierte Aktion erstellen, werden die Bezeichnung der Aktion und ihr API-Name mit dem Aktionsnamen und API-Namen der vorhandenen Referenzaktion aufgefüllt. Die Anweisungen für die benutzerdefinierte Aktion und jede Eingabe und Ausgabe werden ebenfalls mit den Beschreibungen aus der Referenzaktion aufgefüllt.
Die Aktionsanweisungen teilen dem KI-Agenten mit, was eine bestimmte Aktion ausführt und wann sie auszulösen ist. Gut geschriebene Anweisungen stellen sicher, dass Maßnahmen konsistent und präzise umgesetzt werden. Weitere Informationen zur Optimierung von Aktionsanweisungen finden Sie in den bewährten Methoden für Aktionsanweisungen.
Coral Cloud verfügt jetzt über eine Reihe von Aktionen für seinen Anwendungsfall, und das Projektteam weist sie einem Unteragenten zu. Jetzt sind sie bereit, den Prototypen zu testen und seine Bausteine zu optimieren.
Beurteilen der Leistung
Nach dem Konfigurieren eines Prototyps in Agentforce ist es wichtig, ihn zu testen und zu prüfen, welche Leistung der Agent erbringt. Zum Testen Ihres KI-Agenten haben Sie zwei Optionen.
- Manuelles Testen im Agentforce-Generator (Agentforce Builder)
- Batch-Tests im Testcenter
Das Coral Cloud-Team testet seinen KI-Agenten mit Fragen und Anfragen, die möglicherweise von Benutzern zu Hotelreservierungen gestellt werden. Dann beantwortet es diese Fragen.
- Interpretiert der Agent Benutzereingaben richtig?
- Löst er die richtigen Aktionen aus?
- Liefert er hilfreiche, präzise Antworten?
- Führt er Geschäftsprozesse ordnungsgemäß aus und hält dabei Unternehmensrichtlinien und -regeln ein?
Auf der Grundlage der Testergebnisse kann das Coral Cloud-Team seine Unteragentenanweisungen optimieren und fährt mit der Weiterentwicklung des KI-Agenten fort. Und vergessen Sie nicht: Wenn während des Testprozesses Fehler gemeldet werden, steht das Überprüfen der Berechtigungen für Ihren KI-Agenten an.
Letzte Feinarbeiten
Es gibt noch einige andere Punkte, die das Coral Cloud-Team von seiner To-do-Liste streichen muss, während es seinen Prototyp weiterentwickelt.
- Anpassen des standardmäßigen Eskalations-Unteragenten, damit Unterhaltungen bei Bedarf an Live-Kundendienstmitarbeiter weitergeleitet werden können.
- Aufbau einer Authentifizierungs-Lösung, um Benutzer zu überprüfen, die mit dem KI-Agenten interagieren.
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Verbinden des KI-Agenten mit Kundenkanälen.
Und wenn Nora und ihr Team den Punkt erreichen, an dem der KI-Agent in der Sandbox-Umgebung von Coral Cloud zuverlässig und präzise arbeitet, erstellen sie ihren Bereitstellungsplan für die Einführung des KI-Agenten in die Produktionsumgebung. Anschließend überwachen sie den Agenten, was ihnen hilft, den Entwurf des Agenten fortlaufend zu verbessern und ihn weiterzuentwickeln.
Eine starke Basis
Jetzt wissen Sie, dass es beim Planen und Entwerfen eines KI-Agenten vor allem um die Schaffung einer starken Grundlage geht. Sie müssen Ihren Anwendungsfall und Ihre Ziele bestimmen, Ihre Datenstrategie überdenken, die Benutzererfahrung berücksichtigen und die technischen Anforderungen Ihres Projekts skizzieren. Befassen Sie sich mit potenziellen Risiken und definieren Sie Ihre Geschäftsprozesse, um sicherzustellen, dass der KI-Agent mit den betrieblichen, sicherheitstechnischen, rechtlichen, ethischen und behördlichen Anforderungen Ihres Unternehmens übereinstimmt.
Machen Sie nicht den Fehler, bei der Gestaltung von Agenten einen Wasserfallansatz zu verfolgen. Das heißt, Entwicklung und Bereitstellung brauchen nicht einem linearen, phasenweisen Plan zu folgen. Schon während Sie Ihre Agentforce-Lösung aus allen erforderlichen Blickwinkeln betrachten, können Sie zur Praxis übergehen und mit der Prototypentwicklung Ihres KI-Agenten in der Sandbox-Umgebung beginnen. Auf diese Weise investieren Sie nicht zu viel Zeit vorab in einen Plan, der möglicherweise am Ende nicht funktioniert. Indem Sie gründliche Planung mit fortlaufenden Experimenten kombinieren, können Sie einen vertrauenswürdigen KI-Agenten einführen, der transformativ Wert für Ihr Unternehmen schafft.