Optimieren Ihrer Prompt-Vorlage für genaue Agentenantworten

Lernziele

Nachdem Sie diese Lektion abgeschlossen haben, sind Sie in der Lage, die folgenden Aufgaben auszuführen:

• Beschreiben, wann man einen Flow in einer Prompt-Vorlage mit Agenten verwendet
  
• Erläutern, warum das Testen in Prompt Builder (Prompt-Generator) und Agent Builder (Agentengenerator) die Antwortqualität verbessert
  
• Vorführen, wie ein Agent in Agent Builder (Agentengenerator) mit Prompts in einer Live-Umgebung getestet wird
  

Hinweis

Lernen Sie auf Deutsch? Beginnen Sie die Aufgabe in einem Trailhead Playground in der Sprache Deutsch und verwenden Sie für die Navigation die in Klammern angegebenen Übersetzungen. Kopieren und fügen Sie nur die Angaben in Englisch ein, da zur Überprüfung der Aufgabe Daten in Englisch benötigt werden. Wenn Sie die Aufgabe in Ihrer deutschen Organisation nicht bestehen, empfehlen wir Ihnen folgende Vorgehensweise: (1) Stellen Sie das Gebietsschema auf USA um, (2) legen Sie Englisch als Sprache fest (Anweisungen dazu finden Sie hier) und (3) klicken Sie erneut auf die Schaltfläche "Check Challenge" (Aufgabe überprüfen).

Weitere Details dazu, wie Sie die übersetzte Trailhead-Umgebung optimal nutzen können, finden Sie unter dem Badge "Trailhead in Ihrer Sprache".

Trailcast

Wenn Sie sich eine Audioaufzeichnung dieses Moduls anhören möchten, nutzen Sie den nachstehenden Player. Denken Sie nach dem Anhören dieser Aufzeichnung daran, zur jeweiligen Lektion zurückzukehren, sich die Ressourcen anzusehen und die zugehörigen Aufgaben zu absolvieren.

Sie haben gelernt, wie Sie eine Prompt-Vorlage erstellen, einen Agenten erstellen und Aktionen verbinden, aber woher wissen Sie, dass alles wie erwartet funktioniert? In dieser Lektion begleiten Sie Becca bei der Qualitätssicherung. Sie lernen, wie Sie einen Agenten testen, unerwartete Verhaltensweisen identifizieren und den Prompt abändern, um sicherzustellen, dass der Agent jedes Mal präzise und mitfühlend antwortet.

Testen Ihres Agenten

Zunächst simuliert Becca eine Interaktion mit einem Gast, um zu sehen, wie der Agent reagiert.

1. Klicken Sie in Agent Builder (Agentengenerator) auf das Aktualisierungssymbol (kreisförmiger Pfeil) in der rechten oberen Ecke des Fensters "Conversation Preview" (Unterhaltungsvorschau).
   

2. Machen Sie sich keine Sorgen, wenn sich die Punkte im Fenster "Conversation Preview" (Unterhaltungsvorschau) noch bewegen. Geben Sie diese Nachricht ein und drücken Sie die Eingabetaste: The White Water Rafting experience my family and I booked was unexpectedly cancelled. (Das Wildwasser-Rafting, das meine Familie und ich gebucht hatten, wurde ganz plötzlich abgesagt.)
   
3. Nachdem der Agent geantwortet hat, geben Sie diese Folgenachricht ein und drücken die Eingabetaste: I’m sofiarodriguez@example.com and my membership number is 10008155. (Ich bin sofiarodriguez@example.com und meine Mitgliedsnummer lautet 10008155.)

Falls der Agent die Gästeinformationen nicht identifizieren kann, geben Sie sie erneut ein.

Sehen wir uns die Abläufe im Einzelnen an.

• Ein Gast beschwert sich: Der Gast nutzt den Agenten in einem Chat, um sich zu beschweren.
  
• Der Agent antwortet: Er fragt nach Details zur Identifizierung (E-Mail-Adresse und Mitgliedsnummer), da er die Identität des Gasts prüfen muss.
  
• Die Aktion "Get Customer Details" (Kundendetails abfragen) ruft die Gästedaten, einschließlich der Kundenvorgangsdetails, ab und prüft sie durch einen Flow.
  
• Kategorisieren von Beschwerden: Abhängig von der Art der Beschwerde klassifiziert der Agent das Problem als eine von vier Stufen.
  
• Der Agent antwortet: Er sendet eine freundliche Nachricht, in der eine Entschädigung oder Lösung angeboten wird. Er bietet allerdings eine Entschädigung der Stufe 2 für ein Problem der Stufe 3 an. Dies liegt daran, dass er mehr Kontext benötigt.
  

Und es gibt noch ein weiteres Problem… Damit dieses deutlich wird, geben wir einen weiteren Prompt ein.

1. Klicken Sie in Agent Builder (Agentengenerator) auf das Aktualisierungssymbol (kreisförmiger Pfeil) in der rechten oberen Ecke des Fensters "Conversation Preview" (Unterhaltungsvorschau).
   
2. Geben Sie diese Nachricht ein und drücken Sie die Eingabetaste: At the Ocean Kayak Expedition, I didn’t like that the tour group was so large. (Bei der Ocean Kayak Expedition war die Gruppe für meinen Geschmack zu groß.)
   
3. Nachdem der Agent geantwortet hat, geben Sie diese Folgenachricht ein: I’m tabathatobias@example.com and my membership number is 10009996. (Ich bin tabathatobias@example.com und meine Mitgliedsnummer lautet 10009996.) Drücken Sie die Eingabetaste.
   

Falls der Agent die Gästeinformationen nicht identifizieren kann, geben Sie sie erneut ein.

Becca bemerkt etwas Bedenkliches.

Problem erkannt

Obwohl es keine offiziell registrierte Beschwerde oder kein offenes Problem gibt, bietet der Agent eine Entschädigung an. Das bedeutet, dass jeder, der angibt, dass ihm etwas nicht gefallen hat, eine kostenlose Übernachtung oder eine große Gutschrift erhalten könnte. Gar nicht gut! Das ist für Coral Cloud Resorts nicht tragbar.

Um diese Probleme zu beheben, muss Becca die Prompt-Vorlage "Guest Experience Compensation" (Entschädigung für Gästeerlebnis) so ändern, dass sie über den erforderlichen Kontext verfügt und die richtige Entschädigung anbietet, wenn ein offener Kundenvorgang mit dem Gast verknüpft ist.

Ändern der Prompt-Vorlage

Sie kehrt zum Prompt Builder (Prompt-Generator) zurück und aktualisiert die Prompt-Vorlage, indem sie Logik hinzufügt, mithilfe derer das LLM die angemessene Entschädigungsstufe auf der Grundlage offener Kundenvorgänge bestimmen kann. Außerdem fügt sie Anweisungen hinzu, die festlegen, wie der Agent reagieren soll, wenn ein Gast ein separates Problem anspricht, das nicht offiziell als Kundenvorgang erfasst ist.

1. Klicken Sie auf  und wählen Sie Setup aus.
   
2. Suchen Sie in Setup im Feld "Setup Quick Find" (Schnellsuche) nach Prompt Builder (Prompt-Generator) und wählen Sie diesen Eintrag aus.
   
3. Klicken Sie auf die Prompt-Vorlage Guest Experience Compensation (Entschädigung für Gästeerlebnis).
   
4. Ersetzen Sie die Zeile "Determine the appropriate tier of compensation based on the guidelines below." Kopieren Sie den folgenden Text und fügen Sie ihn ein:
   

Use the details from the following case to determine the appropriate tier of compensation based on the guidelines below:


If the case details say "There are no open cases," or are empty or null, assign Tier 0.


Case Details:
Complaint:


If there is an open case, proceed with the appropriate compensation tier and include a brief
mention that their issue is part of an existing official complaint. If there is not an open case,
acknowledge the complaint, let the guest know it's appreciated, and that their preferences will be
noted for future stays.

5. Klicken Sie auf Save As > Save As New Version (Speichern unter > Als neue Version speichern).
   

Aktivieren eines Flows für die Verwendung in einer Prompt-Vorlage

Becca möchte einen Flow verwenden, der überprüft, ob es für den Gast offene Kundenvorgänge gibt, und der nur diese relevanten Details an die Prompt-Vorlage zurückgibt. Im Gegensatz zu einer Themenliste, die unabhängig vom Status einfach die ersten fünf Kundenvorgänge zurückgibt, bietet ihr der Flow mehr Kontrolle. Er filtert nach den spezifischen Kundenvorgangsinformationen, die sie benötigt. In diesem Beispiel möchte sie nur offene Kundenvorgänge zurückgeben.

1. Klicken Sie auf  und wählen Sie Setup aus.
   
2. Suchen Sie in Setup im Feld "Quick Find" (Schnellsuche) nach Flows und wählen Sie diesen Eintrag dann aus.
   
3. Wählen Sie den Flow Get Open Cases for Contact (Offene Kundenvorgänge für Kontakt abrufen) aus.
   

Dieser Flow prüft, ob es mit dem Gast verknüpfte offene Kundenvorgänge gibt, und gibt diese an die Prompt-Vorlage zurück, damit der Agent antworten kann.

4. Klicken Sie auf Activate (Aktivieren), damit der Flow in der Prompt-Vorlage verwendet werden kann.
   
5. Klicken Sie im Flow Builder auf den Zurück-Pfeil , um zu Setup zurückzukehren.
   

Verbinden des Flows mit der Prompt-Vorlage

Jetzt fügt Becca diesen Flow zu ihrer Prompt-Vorlage hinzu, damit diese beim Generieren von Antworten nur die Daten offener Kundenvorgänge verwenden kann.

1. Suchen Sie in Setup im Feld "Quick Find" (Schnellsuche) nach Prompt Builder (Prompt-Generator) und wählen Sie diesen Eintrag aus.
   
2. Wählen Sie die bestehende Prompt-Vorlage Guest Experience Compensation (Entschädigung für Gästeerlebnis) aus.
   

Wenn Sie mit der Bearbeitung einer aktiven Prompt-Vorlage beginnen, müssen Sie sie als neue Version oder neue Vorlage speichern, um die Änderungen zu testen.

3. Fügen Sie im Prompt nach dem Text Case Details: den Flow zur Prompt-Vorlage hinzu. Klicken Sie auf Insert Resource (Ressource einfügen) > Flows > Get Open Cases for Contact (Offene Kundenvorgänge für Kontakt abrufen).
   
4. Fügen Sie im Prompt nach dem Text Complaint die Freitext-Ressource zum Prompt hinzu. Klicken Sie auf Insert Resource > Free Text > Complaint (Ressource einfügen > Freitext > Beschwerde).
   
5. Klicken Sie auf Save (Speichern).
   

Vorschau und Überprüfung in Prompt Builder (Prompt-Generator)

Becca schaut sich eine Vorschau der aktualisierten Vorlage mit echten Daten an.

1. Klicken Sie auf Preview (Vorschau), wählen Sie Sofia Rodriguez im Feld "Contact" (Kontakt) aus und geben Sie I didn’t like that the tour group was so large (Mir hat nicht gefallen, dass die Gruppe so groß war.) in das Feld "Complaint" (Beschwerde) ein.
   
2. Klicken Sie erneut auf Preview (Vorschau).
   

Jetzt sieht sie sich die Vorschau an. Die Lösung enthält Einzelheiten zu Sofias offenem Kundenvorgang, ihrer aktuellen Beschwerde gegenüber dem Agenten, den vorgeschlagenen Entschädigungsoptionen auf der Grundlage ihres Vorgangs und eine Vorschau der Antwort.

3. Klicken Sie auf Activate (Aktivieren), um die aktualisierte Prompt-Vorlage zu veröffentlichen.
   

Erneutes Testen in Agent Builder (Agentengenerator)

Becca geht nun zurück zum Agent Builder (Agentengenerator) und sieht die gesamte Erfahrung in Aktion.

1. Suchen Sie in Setup nach Agentforce Agents (Agentforce-Agenten) und wählen Sie diesen Eintrag aus.
   
2. Wählen Sie Coral Cloud Experience Agent aus.
   
3. Klicken Sie auf Open in Builder (In Generator öffnen).
   
4. Geben Sie im Fenster "Conversation Preview" (Unterhaltungsvorschau) erneut denselben Test-Prompt ein: The White Water Rafting experience my family and I booked was unexpectedly canceled. (Das Wildwasser-Rafting, das meine Familie und ich gebucht hatten, wurde ganz plötzlich abgesagt.) Drücken Sie die Return- bzw. Eingabetaste.
   
5. Nachdem der Agent geantwortet hat, geben Sie den nächsten Prompt ein: I’m sofiarodriguez@example.com and my membership number is 10008155. (Ich bin sofiarodriguez@example.com und meine Mitgliedsnummer lautet 10008155.) Drücken Sie die Return- bzw. Eingabetaste.
   

Sie sieht sich die verbesserte Antwort an, die zur Kontextbildung nun den tatsächlichen Verlauf des Gasts heranzieht!

Zusammenfassung

Bei diesem Modul haben Sie eine leistungsstarke Prompt-Vorlage erstellt, einen Agenten konfiguriert und anschließend sichergestellt, dass das in der Praxis alles funktioniert.

Dabei haben Sie Folgendes gelernt:

• Entwerfen von Prompts, die exakte, markenbezogene Antworten generieren
  
• Verbinden von Prompt-Vorlagen mit Agenten durch intelligente Aktionen
  
• Verwenden von Flows, um diese Prompts mit kontextbezogenen Echtzeitdaten zu unterstützen
  
• Testen von und Beheben von Fehlern bei Agentenantworten, um übermäßige Automatisierung oder fehlerhafte Logik zu vermeiden
  
• Optimieren Ihrer Lösung auf der Grundlage realer Verhaltensweisen – nicht nur auf der Grundlage von Annahmen
  

Die wichtigste Erkenntnis? Gute Agenten werden nicht nur konfiguriert, sondern auch kuratiert. Sie verbinden Logik, Sprache und Daten, um Erfahrungen zu schaffen, die sich menschlich und hilfreich anfühlen. Prompt Builder (Prompt-Generator) sorgt für die Präzision. Agentforce sorgt für die Automatisierung. Zusammen helfen sie Ihnen, intelligentere, sicherere und bessere skalierbare KI-gestützte Workflows zu erstellen.

Viel Spaß dabei!