Elaborar un prototipo de agente
Objetivos de aprendizaje
Después de completar esta unidad, podrá:
- Diseñar un subagente personalizado para su caso de uso de Agentforce.
- Planificar flujos, Apex y plantillas de solicitudes para las acciones de su agente.
- Explicar algunas consideraciones para diseñar acciones de referencia.
Trailcast
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Cómo elaborar prototipos
Nora y su equipo de proyecto están creando su agente de IA y experimentando en su entorno sandbox y, al mismo tiempo, dirigen actividades de planificación para su proyecto de Agentforce. En esta unidad, analizamos el enfoque del equipo para practicar y empezar a iterar en su propia solución.
En primer lugar, vea cómo Nora aborda el diseño del subagente que creó Coral Cloud para su caso de uso de administración de reservas.
Establecer la etapa para la plática
Los subagentes son un componente importante de Agentforce, dado que definen el objetivo del agente de IA y brindan la dirección y el contexto necesarios para alcanzar ese objetivo.
Cuando un usuario empieza a platicar por chat con un agente de IA, el cerebro de Agentforce (su motor de razonamiento) trabaja con el modelo de lenguaje grande (LLM) en segundo plano para solucionar ambigüedades en la plática y establecer la intención del usuario. Luego, el agente pasa al subagente definido como el subagente de inicio. De manera predeterminada, este es el enrutador de agentes, un subagente especial que guía al agente en la selección de un subagente en función del historial reciente de pláticas y los subagentes disponibles para el agente.
Diseñar el subagente
Agentforce cuenta con herramientas integradas que ayudan a diseñar subagentes, pero Nora también puede elegir un subagente listo para usar y modificar cualquier subagente existente. Después de revisar las distintas partes de un subagente, Nora puede elegir con facilidad su nombre, descripción e instrucciones.
Nombre
El nombre del subagente debe reflejar el trabajo que tiene que hacer. Para el caso de uso de Coral Cloud, la administración de reservas se identifica como el trabajo que tiene que hacer. Entonces, el nombre del subagente nuevo es Administración de reservas. Si un agente cuenta con varios subagentes, asegúrese de que los nombres no sean demasiado similares, de lo contrario, el motor de razonamiento no podrá diferenciarlos.
Descripción
La descripción consiste en 1 a 3 oraciones que detallan lo que hace el subagente y los tipos de solicitudes de usuarios que deberían clasificarse en este subagente. En otras palabras, la descripción indica qué mensajes de usuarios deberían desencadenar el subagente.
La siguiente es la primera iteración de la descripción de Coral Cloud: “Responde preguntas y aborda consultas relacionadas con la reserva de hotel, la confirmación o el itinerario de viaje de un huésped”.
De manera predeterminada, se usan los campos de nombre y descripción junto con el enrutador de agentes para determinar cuándo usar un subagente en una plática. El agente compara los nombres y las descripciones de todos los subagentes asignados al agente con la pregunta o solicitud del usuario y el historial reciente de pláticas. Según ese contexto y las instrucciones en el enrutador de agentes, el agente selecciona la mejor opción.
Tenga en cuenta que se puede personalizar el comportamiento de enrutamiento del subagente. Puede leer más al respecto en la ayuda en línea.
Cuando Coral Cloud amplíe las capacidades del agente en la segunda versión del subagente, el equipo de proyecto podrá actualizar la descripción para que incluya las tareas adicionales que realizará: modificar y crear reservas.
Instrucciones
Las instrucciones (a veces denominadas instrucciones de razonamiento) son las directrices que le indican al agente cómo gestionar pláticas en el contexto del subagente.
Las instrucciones contienen una combinación de lógica programática (redactada en secuencia de comandos de agente) y solicitudes en lenguaje natural. La lógica programática define estrictamente las reglas de negocio y el flujo de trabajo del agente, de modo que pueda seguir una ruta definida y predecible cuando sea necesario. Las solicitudes en lenguaje natural guían las habilidades conversacionales del agente con mayor flexibilidad.
Un ejemplo de una instrucción en lenguaje natural para el subagente de Coral Cloud puede ser: “Siempre confirma los detalles de una modificación de reserva con el huésped antes de realizar cualquier cambio”.
Sin embargo, hay momentos en que Coral Cloud no quiere darle la oportunidad al LLM de malinterpretar una instrucción. Por ejemplo, en lugar de agregar la solicitud “No reembolses una reserva, a menos que se cancele 2 días antes de la fecha de registro”, Coral Cloud puede escribir una expresión programática en sus instrucciones que evalúe los criterios para emitir un reembolso.
Cuando elabore un prototipo del agente, le sugerimos que deje las instrucciones del subagente para el final. No se pueden escribir instrucciones eficientes sin conocer cuánta lógica incorporan las acciones ni cuantas decisiones se le solicita al agente que realice por su cuenta.
Es hora de actuar
Ahora que Coral Cloud completó su subagente Administración de reservas, comienzan a pensar en las acciones personalizadas correctas para agregar al subagente. Por suerte, Coral Cloud ya definió los procesos de negocio relacionados con las reservas de hotel en la unidad anterior, y muchos de esos procesos de negocio se traducirán en acciones personalizadas. Pero ¿cómo se crean esas acciones personalizadas?
La buena noticia acerca de las acciones personalizadas es que no es necesario crearlas de la nada. De hecho, las acciones personalizadas se basan en tecnologías de Salesforce que ya conoce y adora. Cuando genera una acción personalizada, la debe crear sobre la funcionalidad de la plataforma existente que desea que se encuentre disponible en Agentforce, como clases de Apex invocables y de REST, flujos de inicio automático y plantillas de solicitud, servicios externos y API de MuleSoft.
En Agentforce, nos referimos a esa funcionalidad subyacente como una acción de referencia, y resulta una excelente forma de aprovechar al máximo las capacidades de Salesforce Platform.
Diseñar consideraciones para las acciones de referencia
Entonces ¿cuál es el enfoque de Coral Cloud a la hora de diseñar las acciones de referencia subyacentes para las acciones de su agente? A continuación, se enumeran algunos factores que el equipo debe tener en cuenta.
Determinística o basada en solicitudes
Cuando desarrolle la funcionalidad de plataforma subyacente para las acciones de su agente, primero revise las tareas y los procesos de negocios relacionados con su caso de uso. Luego, decida si la tarea o el proceso debe ser determinístico o basado en solicitudes.
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Determinístico: usa una clase de Apex invocable o de REST, o bien un flujo iniciado automáticamente para generar resultados. Las acciones basadas en flujos o Apex son determinísticas y usan las reglas y la lógica de negocios para producir resultados coherentes.
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Basado en solicitudes: usa una o más plantillas de solicitudes para generar resultados. Con una acción basada en solicitudes, puede controlar cómo se escribe una respuesta o usar las capacidades generativas y de razonamiento de un LLM. Por ejemplo, para generar un resumen o realizar un análisis de opinión, debe usar una plantilla de solicitudes como acción de referencia. Las plantillas de solicitudes también se usan para fundamentar un agente en datos, como datos de sistema externo o conocimientos.
Tenga en cuenta que una acción puede combinar los enfoques determinístico y basado en solicitudes. Por ejemplo, supongamos que un huésped cancela su reserva y se desencadena una acción basada en flujo para completar la cancelación. En algún momento de ese flujo, el agente también puede seguir una solicitud para pedirle al cliente más información sobre el motivo de la cancelación. Además, el agente también puede resumir la respuesta del cliente y ofrecer ese resumen como revisión si el cliente menciona un motivo de cancelación en particular. Con el tiempo, Coral Cloud puede usar este enfoque combinado para mejorar su comprensión de los problemas que repercuten en los clientes, y resolverlos. Puede llamar a una plantilla de solicitud para que envíe un email de confirmación de la cancelación que incluya ofertas personalizadas con el objetivo de atraer a ese cliente en particular para que realice reservas en el futuro.
Atómica o compuesta
Otro factor que debe tener en cuenta es si la acción de referencia es atómica o compuesta.
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Atómica: una tarea independiente y pequeña. Con un enfoque modular, el agente es libre de combinar acciones de distintas formas para alcanzar un objetivo más sofisticado. También suele brindar más oportunidades para la reutilización de acciones en los distintos subagentes.
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Compuesta: una tarea compleja que consiste en varias subtareas. La ventaja de una acción compuesta es que controla la secuencia de pasos que el agente realiza para completar una tarea.
Entradas y resultados
En Agentforce, las acciones del agente deben tener como mínimo una entrada, lo que significa que el flujo subyacente, Apex o la plantilla de solicitud también deben tener como mínimo una entrada. Por ejemplo, para buscar una reserva de hotel, la entrada puede ser el email del huésped o el número de reserva. En una plática, el agente de IA tiene la autonomía para recopilar información y decidir si cuenta con todos los detalles necesarios para que desencadene la acción y admitir la entrada.
Cada acción también debe tener como mínimo un resultado. La forma en la que crea la acción determina el resultado, cómo se lo utiliza, si se lo muestra y cómo se lo muestra a los usuarios en la plática. No dude en experimentar con las acciones de prueba que no se terminaron de implementar; es posible que sean una gran forma de ver el aspecto que tendrán sus ideas.
Acciones de referencia de Coral Cloud
Después de considerar los procesos de negocio y las distintas formas de diseñar Apex, flujos y plantillas de solicitud, el equipo de proyecto de Coral Cloud propuso estas acciones de referencia para el subagente Administración de reservas.
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Obtener reservas por email: un flujo que busca una reserva existente mediante la dirección de email del huésped.
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Obtener reservas por número: un flujo que busca una reserva existente mediante el número de reserva.
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Enviar confirmación de la reserva: una clase de Apex que envía al huésped un email de confirmación con los detalles de la reserva.
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Crear o actualizar reservas: un flujo que crea una reserva nueva si no existe una; en caso de que la reserva exista, actualiza el registro.
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Cancelar reserva: un flujo que cancela una reserva existente. El flujo llama a una plantilla de solicitud para que envíe un email de confirmación de cancelación que incluya ofertas personalizadas para fomentar futuras reservas.
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Iniciar un reembolso: un flujo que procesa un reembolso para una cancelación de reserva si se cumplieron todas las condiciones.
De acciones de referencia a acciones de agente
Crear los flujos, Apex y las plantillas de solicitudes necesarias para su caso de uso puede llevar tiempo, pero convertirlas en acciones de agente personalizadas es rápido.
Cuando crea una acción personalizada, la etiqueta de la acción y el nombre de API se completan con el nombre de la acción de referencia existente y el nombre de API. Las instrucciones para la acción personalizada y todas las entradas y los resultados también se completan con las descripciones de la acción de referencia.
Las instrucciones de acción le indican al agente de IA qué realiza una acción específica y cuándo desencadenarla. Las instrucciones bien escritas garantizan que las acciones se usen de forma coherente y precisa. Para obtener más información sobre cómo optimizar las instrucciones de acción, consulte las mejores prácticas para las instrucciones de acción.
Ahora Coral Cloud tiene un conjunto de acciones para su caso de uso, así que el equipo de proyecto las asigna a un subagente. Ya están preparados para probar el prototipo y perfeccionar sus componentes esenciales.
Evaluar el rendimiento
Después de configurar un prototipo en Agentforce, es importante probar el agente de IA y observar cómo realiza su trabajo. Tiene dos opciones para probar su agente de IA.
- Con pruebas manuales en el Generador de Agentforce
- Con pruebas por lotes en el Centro de pruebas
El equipo de Coral Cloud prueba su agente de IA con preguntas y solicitudes que puedan realizar los usuarios acerca de las reservas de hotel. Luego, responden estas preguntas.
- ¿El agente interpreta las entradas de usuarios con precisión?
- ¿Inicia las acciones correctas?
- ¿Proporciona respuestas útiles y precisas?
- ¿Ejecuta los procesos de negocios de forma correcta y se adhiere a las políticas y reglas de la compañía?
Según los resultados de las pruebas, el equipo de Coral Cloud perfecciona sus instrucciones del subagente y continúa iterando el agente de IA. Y recuerde: Si recibe errores durante el proceso de prueba, asegúrese de verificar los permisos para su agente de IA.
Los toques finales
Existen otros elementos que el equipo de Coral Cloud necesita revisar para tachar tareas de su lista mientras perfecciona su prototipo.
- Personalizar el subagente de derivación para enrutar pláticas a representantes de servicio al cliente humanos cuando sea necesario.
- Crear una solución de autenticación para verificar a los usuarios que interactúen con el agente de IA.
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Conectar al agente de IA a los canales del cliente.
Cuando Nora y su equipo lleguen al punto en que el agente de IA realice su trabajo de forma confiable y con precisión en el entorno sandbox de Coral Cloud, crean su plan de implementación para implementar al agente de IA en producción. Luego, supervisan al agente, lo que los ayuda a mejorar e iterar en el diseño del agente de forma constante.
Una base sólida
Ahora sabe que planificar y diseñar un agente de IA se trata de sentar una base sólida. Debe identificar su caso de uso y sus objetivos, pensar en su estrategia de datos, considerar la experiencia del usuario y definir los requisitos técnicos de su proyecto. Solucione posibles riesgos y defina sus procesos de negocios para asegurarse de que el agente de IA se alinee con los requisitos operacionales, de seguridad, legales, éticos y reglamentarios de su organización.
No cometa el error de tomar un enfoque lineal para diseñar al agente. Es decir, no tiene que desarrollar e implementar un plan de fases lineares. Mientras piensa en su solución de Agentforce desde todos los ángulos necesarios, practique y empiece a elaborar un prototipo para el agente de IA en su entorno sandbox. De esa forma, no pierde mucho tiempo en un plan que puede no funcionar en última instancia. Al combinar una planificación minuciosa con experimentación continua, puede implementar un agente de IA de confianza que ofrezca un valor transformador para su organización.