Erste Schritte mit Agentforce

Lernziele

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

Erläutern, was Agentforce ist
Beschreiben der Hauptmerkmale von Agentforce
Nennen einiger Anwendungsfälle für Agentforce

Bevor Sie beginnen

Bevor Sie mit diesem Modul starten, sollten Sie diese empfohlenen Inhalte durcharbeiten.

Die Heldin unseres Lernpfads

Lernen Sie Linda Rosenberg kennen, die Salesforce-Administratorin bei Cloud Kicks. Cloud Kicks verkauft modische, bequeme, individuell angepasste Sneaker und verzeichnet ein rasantes Wachstum. Linda ist stets auf der Suche nach Möglichkeiten, den Kunden besser zu dienen und den Mitarbeitern von Cloud Kicks die Arbeit zu erleichtern. Sie ist begeistert von dem Mehrwert, den Agentforce bietet.

Linda möchte die Produktivität der Mitarbeiter steigern, indem sie zeitaufwändige, sich wiederholende Aufgaben automatisiert, damit Mitarbeiter mehr Zeit für strategische Aktivitäten haben. Außerdem möchte sie den Kunden stärker personalisierte Antworten geben und sicherstellen, dass sie die Hilfe bekommen, die sie brauchen.

Bild von Linda Rosenberg

Eines Tages wendet sich ein Kunde, Alex, mit einer Reihe von Fragen an Cloud Kicks. So läuft die Interaktion derzeit ohne Agentforce ab.

Kunde (Alex): "Hallo, ich habe gerade ein Paar maßgefertigte Turnschuhe bestellt. Können Sie mir mitteilen, wann die geliefert werden?"

Kundendienstmitarbeiter (Customer service representative, CSR): "Hallo, Alex! Ihre Bestellung wird innerhalb der nächsten 2 bis 3 Werktage versandt und sollte innerhalb von 5 bis 7 Werktagen nach Versand bei Ihnen eintreffen.”

Alex: "Danke! Haben Sie Geschäfte in New York City?"

CSR: "Da bin ich mir nicht sicher. Lassen Sie mich unsere Filialstandorte überprüfen. Einen Moment, bitte".

CSR, nach einer langen Pause: "Ich konnte keine Informationen zu Filialen in New York City finden. Am ehesten finden Sie weitere Informationen auf unserer Website".

Alex: "Okay, danke. Eine Sache fällt mir noch ein – haben Sie Empfehlungen für eine gute Laufstrecke in New York City?"

CSR: Es tut mir leid, aber diese Information habe ich nicht.. Mein Vorschlag wäre, einen lokalen Laufverein oder eine Tourismus-Website nach Empfehlungen zu fragen. Haben Sie noch weitere Fragen?”

Alex: "Nein, das war's. Vielen Dank für Ihr Hilfe".

CSR: "Gern geschehen, Alex! Schönen Tag noch!"

Alex mag ja sympathisch sein, aber dieses Gespräch verdeutlicht die Herausforderungen eines automatisierten Kundendiensts ohne umfassende Informationen und Datenzugang in Echtzeit. Verzögerungen und unvollständige Antworten beeinträchtigen das Kundenerlebnis.

Linda ist begeistert von dem Potenzial von Agentforce, die Interaktion mit Kunden nachhaltig zu verändern. Mit Agentforce wird der Kundenservice autonomer und liefert zugleich relevante Informationen. Agentforce sorgt dafür, dass jede Interaktion reibungslos, effizient und hilfreich verläuft.

Die Lösung: Agentforce

Agentforce ist eine anpassbare Suite autonomer und unterstützender künstlicher Intelligenz (KI-Agenten). KI-Agenten sind zielgerichtete KI-Anwendungen, die Aufgaben und geschäftliche Interaktionen ausführen. Agentforce wurde entwickelt, um intelligente Entscheidungen zu treffen. Es kann eine Abfolge von Aufgaben einleiten und abschließen, Unterhaltungen in natürlicher Sprache führen und auf sichere Weise relevante Antworten aus Geschäftsdaten liefern. Gleich, ob Ihre Benutzer ein Desktop- oder ein Mobilgerät nutzen, Agentforce unterstützt sie bei einer Vielzahl von Workflows und Interaktionen.

Auf der unterhaltungsbezogenen Benutzeroberfläche bittet ein Salesforce Desktop-Benutzer Agentforce, einen Geschäftsabschluss zusammenzufassen, und der Agent gibt eine Opportunity-Zusammenfassung zurück.

Das Beste daran ist, dass Sie keine Ahnung von Code und Programmieren haben müssen, um einen KI-Agenten in Salesforce einzurichten. Sie brauchen lediglich Agentforce zu aktivieren und dann einen Agenten zu erstellen. Hier sind einige Aktionen aufgeführt, die ein KI-Agent von Haus aus durchführen kann.

Salesforce-Datensätze wie Opportunities, Accounts und Kundenvorgänge zusammenfassen
E-Mails entwerfen oder überarbeiten
Salesforce-Datensätze suchen und aktualisieren
Salesforce-Daten aggregieren
Fragen mit Informationen aus Ihrer Knowledge Base beantworten

Darüber hinaus lässt sich Ihr KI-Agent ganz einfach erweitern, indem Sie Ihre vorhandene Salesforce-Plattform nutzen. Wenn Sie beispielsweise bereits über einen Flow in Salesforce verfügen, der Produktempfehlungen gibt, können Sie diese Funktion einem Agenten mit einigen wenigen Mausklicks hinzufügen.

Merkmale von Agentforce

Sehen wir uns die einzelnen Merkmale von Agentforce genauer an, damit Sie sich mit Ihrem neuen digitalen Begleiter vertraut machen können.

Vertrauenswürdig

Bei Salesforce hat Vertrauen oberste Priorität. Aus diesem Grund entwickeln wir generative KI-Tools wie Agentforce mit Vertrauenswürdigkeit als Kernstück.

Ihre KI-Agenten respektieren die Standard-Zugriffskontrollen von Salesforce, wodurch sichere Aktionen gewährleistet sind. Agentforce lässt sich in die Einstein-Vertrauensebene integrieren, eine sichere KI-Architektur, die einen untrennbaren Bestandteil der Salesforce-Plattform darstellt. Sie profitieren von den Vorteilen von generativer KI, ohne Kundendaten zu gefährden, und Sie können vertrauenswürdige Daten nutzen, um KI-Antworten zu verbessern.

Die Funktionsweise ist wie folgt:

Kontextbildung: Die Vertrauensebene verwendet vertrauenswürdige Unternehmensdaten als Kontext zur Anreicherung generativer Aufforderungen.
Null-Datenspeicherung: Ihre Daten bleiben jederzeit sicher, sie werden niemals in großen Sprachmodellen (Large Language Models, LLMs) von Drittanbietern gespeichert.
KI-Überwachung: KI-Interaktionen werden protokolliert, sodass jede einzelne Benutzerinteraktion für Sie transparent ist.

In kritischen Situationen, in denen es auf Genauigkeit ankommt, können die Agenten das Gespräch nahtlos an einen Menschen übergeben. Wenn ein Benutzer beispielsweise Hilfe bei einem komplexen Problem wie dem Zurücksetzen eines Kennworts benötigt und einen menschlichen Ansprechpartner vorzieht, verifiziert ein Agent die Identität des Benutzers und leitet die Unterhaltung dann weiter, um einen personalisierten Support zu ermöglichen.

Proaktiv

Einige KI-Agenten verhalten sich nicht nur reaktiv, sondern proaktiv, was in dynamischen Geschäftsumgebungen unerlässlich ist. KI-Agenten verwenden die Schlussfolgerungsmaschine in Agentforce, um den Schlussfolgerungs- und Handlungsprozess durchzuführen. Die Schlussfolgerungsmaschine unterstützt Agenten beim Automatisieren von Routineaufgaben, Erledigen von langwierigen Aufgaben und Finden der richtigen Lösungen für Kunden. Dies vereinfacht den Prozess für die Servicemitarbeiter bei Cloud Kicks und macht ihre Arbeit einfacher und effizienter.

Hier können Sie ersehen, wie KI-Agenten Folgerungen verwenden, um diese Aktionen zu verbessern.

Updates zum Projektstatus:

Folgern: Der Agent überprüft den Kontext, den aktuellen Status und die letzten Aktualisierungen des Kundenvorgangs.
Handeln: Der Agent setzt den Kunden von Änderungen in Kenntnis oder eskaliert das Problem an ein übergeordnetes Supportteam weiter.
Beobachten: Der Agent übewacht das Ergebnis des Kundenvorgangs und passt seine Vorgehensweise an, um eine effiziente Lösung zu gewährleisten.

Eingang einer E-Mail:

Folgern: Der Agent überprüft den Inhalt und die Art der Anforderung.
Handeln: Der Agent verarbeitet die E-Mail, erstellt ein neues Supportticket oder leitet es an die zuständige Abteilung weiter.
Beobachten: Der Agent überwacht die Antwort, um sicherzustellen, dass das Problem ordnungsgemäß behandelt wird, und nimmt bei Bedarf Anpassungen vor.

Verkaufsnachbereitung:

Folgern: Der Agent prüft das Interesse des Kunden und den Kontext seiner Anfrage.
Handeln: Der Agent plant einen Folgeanruf mit einem Vertriebsmitarbeier, um den Lead weiter zu involvieren.
Beobachten: Der Agent überprüft das Ergebnis der Nachbereitung und passt seine Vorgehensweise an, um zukünftige Interaktionen zu verbessern.

Natürliche Sprache

Eine Unterhaltungsschnittstelle gibt Personen die Möglichkeit, in natürlicher Sprache Fragen zu stellen oder Anweisungen zu geben, als würden sie mit einem Menschen sprechen. Agentforce behält den Kontext der Unterhaltung bei, so dass Folgefragen und damit zusammenhängende Anforderungen nahtlos gestellt werden können.

Anstatt auf der Salesforce-Benutzeroberfläche zu navigieren, um Datensätze zu finden, kann ein Vertriebsmitarbeiter beispielsweise einfach eingeben: "Zeige mir meine Acme-Geschäfte". Der KI-Agent interpretiert die Anforderung, antwortet in natürlicher Sprache und zeigt eine Liste passender Opportunities an. Das fühlt sich nicht anders an als ein Gespräch mit einem vertrauten Kollegen.

Innerhalb der gleichen Unterhaltung kann der Vertriebsmitarbeiter dann fragen: "Zeige mir ihre offenen Kundenvorgänge". Der KI-Agent erinnert sich an den Kontext und weiß, dass "ihre" sich auf Acme bezieht. Diese Fähigkeit gewährleistet vielfältige, kohärente und effiziente Interaktionen.

Aber mit Agentforce sind Sie nicht auf Unterhaltungsschnittstellen und Chatfenster eingeschränkt. Sie können einen Agenten auslösen, um im Hintergrund ausgeführte oder ereignisgesteuerte Aufgaben von jedem Ort aus abzuschließen, an dem Sie einen Flow oder eine Apex-Klasse aufrufen können.

Agentforce und Einstein Bots im Vergleich

Ihnen ist nicht ganz klar, worin der Unterschied zwischen Agentforce und Einstein Bots besteht? Die Einrichtung von Bots erfordert viel Know-how und Zeit, und sie basieren auf komplexen, streng definierten Gesprächsregeln.

Agentforce ist flexibel und erfordert weniger Konfigurationsaufwand, da es sich auf ein LLM stützt. Weitere Informationen finden Sie unter Worin besteht der Unterschied zwischen einem KI-Agenten und einem Chatbot?

Dynamische Beschaffung von Informationen

Dank der dynamischen Informationsbeschaffung sind KI-Agenten bei der Bewältigung komplexer Aufgaben äußerst effektiv. Das funktioniert folgendermaßen:

Erweiterte Abrufgenerierung (Retrieval Augmented Generation, RAG): Agenten nutzen semantische Suche nach strukturierten und unstrukturierten Daten in Data Cloud, um relevante Informationen aus externen Quellen und Datenbanken abzurufen.
Allgemeine Tools zur Informationsbeschaffung: Tools wie Websuche und Wissens-Q&A helfen Agenten bei der Bewältigung komplexer Aufgaben. Beispielsweise können Sie online zu einem Unternehmen oder einem Produkt recherchieren und diese Informationen mit internem Wissen kombinieren, um eine E-Mail-Zusammenfassung zu erstellen.
Bereitstellung in Flows, APIs und Apex-Klassen: Agenten können in diesen Umgebungen bereitgestellt werden, wobei alle kontextbezogenen Informationen an den Agenten weitergegeben werden. Damit entfällt die Notwendigkeit, für jedes Szenario individuelle Lösungen zu finden, was den Agenten vielseitiger und effizienter macht.

Jetzt, da Ihnen klar ist, wie Agentforce nahtlose Kundeninteraktionen verbessert und lästige Aufgaben automatisiert, lassen Sie uns noch einmal auf das ursprüngliche Gespräch zurückkommen und die Transformation mit Agentforce in Aktion sehen.

Kunde (Alex): "Hallo, ich habe gerade ein Paar maßgefertigte Turnschuhe bestellt. Können Sie mir mitteilen, wann die geliefert werden?"

Agentforce: "Hallo, Alex! Ihre Bestellung wird innerhalb der nächsten 2 bis 3 Werktage versandt und sollte innerhalb von 5 bis 7 Werktagen nach Versand bei Ihnen eintreffen. Haben Sie noch weitere Fragen zu Ihrer Bestellung?"

Alex: "Danke! Haben Sie Geschäfte in New York City?"

Agentforce: "Wir betreiben keine stationären Filialen in New York City, aber wir haben nächsten Monat vom 1. bis zum 15. Oktober einen Popup-Store in der 123 Fashion Avenue. Die neuesten Modelle finden Sie außerdem stets online".

Alex: "Prima, danke. Eine Sache fällt mir noch ein – haben Sie Empfehlungen für eine gute Laufstrecke in New York City?"

Agentforce: "Aber sicher! Als wirklich gute Laufstrecke empfehle ich die Reservoir Loop im Central Park, die knapp 3 km lang ist und schöne Aussichten bietet. Für einen längeren Lauf bietet sich der Hudson River Greenway an, der sich über etwa 21 km erstreckt. Viel Spaß beim Laufen!”

Alex: "Perfekt, vielen Dank für die ganzen Informationen!"

Agentforce: "Gern geschehen, Alex! Wenn Sie weitere Fragen haben, melden Sie sich gerne wieder. Schönen Tag noch!"

Wow, also das ist nun wirklich hilfreich! Jede Frage wurde mit spezifischen Details beantwortet, ohne Pausen oder vage Antworten. Linda ist überzeugt und freut sich darauf, mit Agentforce zu arbeiten.

Folgen Sie Linda, wie sie die verschiedenen Komponenten von Agentforce erkundet und mehr über die Funktionsweise des Features erfährt.

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