Descubra a los agentes de Agentforce
Objetivos de aprendizaje
Después de completar esta unidad, podrá:
- Definir un agente autónomo.
- Explicar cómo los agentes de Agentforce ayudan a agilizar el trabajo.
Conozca a los agentes de Agentforce
Los agentes de Agentforce son aplicaciones proactivas y autónomas que están diseñadas para ejecutar tareas especializadas y ayudar a los empleados y clientes. Los agentes usan modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) para analizar y entender el contexto completo de las interacciones con los clientes o un desencadenador automatizado; luego, razonan la toma de decisiones en los próximos pasos de forma autónoma.
Estos agentes generan respuestas que son coherentes con las directrices y la voz de la marca de su compañía a partir de datos de negocio de confianza, como datos de Salesforce CRM, datos externos de Data Cloud y mucho más. Son capaces de operar las 24 horas, todos los días de la semana, en varias plataformas, como portales de autoservicio y canales de mensajería, y resolver tareas de forma proactiva dentro de límites establecidos. Si se enfrentan a problemas complejos que superan su alcance, derivan el asunto a agentes humanos y garantizan que las consultas se resuelvan de forma eficiente y precisa.
Los agentes preconfigurados Agentforce se pueden personalizar con facilidad e implementar con clics en lugar de código. Se pueden configurar en minutos, son fáciles de ampliar y trabajan de forma ininterrumpida en todos los canales.
- El agente de servicio remplaza los chatbots tradicionales con IA que gestiona una amplia gama de problemas de servicio sin escenarios programados previamente para mejorar la eficiencia del servicio al cliente.
- Los representantes de desarrollo de ventas (SDR) interactúan con los clientes potenciales las 24 horas, todos los días de la semana para responder preguntas, gestionar objeciones y programar reuniones en función de datos externos y de CRM; así, permiten que los vendedores se centren en desarrollar relaciones más sólidas con los clientes.
- El asesor de ventas ofrece sesiones personalizadas con una modalidad de juego de roles para su equipo de ventas a través de datos de Salesforce e IA generativa para que los vendedores practiquen presentaciones y objeciones adaptadas a las negociaciones específicas.
- El operador comercial asiste a su operador de comercio electrónico con la configuración de sitios, objetivos, promociones personalizadas, descripciones de productos y perspectivas basadas en datos, lo cual simplifica las tareas cotidianas.
- El agente de compras mejora la experiencia de compras de B2B para que los compradores encuentren productos, realicen compras y sigan los pedidos a través del chat o en los portales de ventas.
- El asistente de compras trabaja como un conserje digital en sus sitios de comercio electrónico o aplicaciones de mensajería, ofrece recomendaciones de productos personalizadas y asiste en las consultas de búsqueda.
- El optimizador de campañas automatiza el ciclo de vida completo de la campaña con IA para analizar, generar, personalizar y optimizar las campañas de marketing según los objetivos de negocio.
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Agentforce (antes Einstein Copilot) asiste a los empleados en el flujo de su trabajo con tareas específicas al buscar datos, crear planes de acción y ejecutarlos para aumentar la eficiencia del lugar de trabajo.
Componentes clave de un agente
Todos los agentes de Agentforce tienen parámetros que definen el trabajo que pueden hacer y las acciones que pueden realizar.
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Función: la finalidad de un agente. Define el trabajo que se debe hacer y los objetivos más amplios que el agente debería cumplir para su equipo.
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Conocimiento: los datos que necesita un agente para ser exitoso. Puede incluir artículos de Knowledge de la compañía, datos de CRM, datos externos a través de Data Cloud, sitios web públicos y mucho más.
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Acciones: los objetivos que un agente puede cumplir. Es la tarea predefinida que puede ejecutar un agente para hacer su trabajo en función de un desencadenador o una instrucción. Por ejemplo, puede ejecutar un flujo, una plantilla de solicitud o Apex.
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Guías: las directrices bajo las que opera un agente. Pueden ser instrucciones de lenguaje natural que le indican al agente lo que puede y no puede hacer, cuándo derivar un caso a un agente humano, o pueden provenir de funciones de seguridad integradas en la Capa de confianza de Einstein.
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Canales: las aplicaciones donde trabaja un agente. Puede ser su sitio web, CRM, una aplicación móvil, Slack u otros.
El motor de razonamiento de Agentforce, el cerebro de un agente
El motor de razonamiento de Agentforce está diseñado para mejorar la interacción con usuarios a partir de pláticas más rápidas, capaces y de varios turnos. A continuación, encontrará una breve visión general y funciones clave.
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Chat de múltiples turnos: el motor de razonamiento facilita la comunicación interactiva con usuarios, ya que considera contextos conversacionales agregados y se adapta a ellos, lo que mejora la precisión del servicio ofrecido.
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Clasificación de temas: el motor de razonamiento clasifica las expresiones de los usuarios en temas según las descripciones predefinidas para garantizar respuestas pertinentes.
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Instrucciones y acciones: cada tema incluye instrucciones y acciones específicas, como la verificación de detalles del pedido o la obtención de información adicional para asistir a los usuarios de forma eficiente y precisa.
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Recuperación de conocimientos: el motor de razonamiento usa varias técnicas, como la generación mejorada por recuperación (RAG) avanzada que usa de forma selectiva varios modelos de lenguaje para perfeccionar de forma iterativa la calidad de las consultas, mediante la recuperación de las partes de conocimiento más relevantes y la evaluación de la calidad de las respuestas.
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Datos públicos de búsqueda: ahora, los agentes pueden acceder a datos públicos de manera segura a través de la Capa de confianza de Einstein para ampliar la base de conocimientos.
Cómo un agente realiza acciones
Los agentes realizan acciones y se adhieren a las guías a través de las descripciones de lenguaje natural que definen las tareas y los límites operativos. Este es un resumen de cómo operan.
- El agente primero recibe un desencadenador, que puede ser una plática con un empleado o cliente, un cambio en los datos o una automatización.
- El agente usa el LLM y las descripciones de lenguaje natural para identificar el contexto y seleccionar un tema que mejor se adapte al trabajo que tiene que hacer, incluido el alcance, los datos obligatorios y las condiciones necesarias.
- Según la tarea, un agente selecciona y encadena acciones. Esas acciones se ejecutan a través de flujos, clases de Apex, API o solicitudes directas.
- Los agentes planifican y ejecutan tareas de forma dinámica, mientras que siguen al pie de la letra las siguientes guías predefinidas. También cuentan con mecanismos integrados para detectar daños y toxicidad, a través de la Capa de confianza de Einstein, y evitar la participación en actividades inapropiadas o riesgosas.
Ahora ya sabe un poco acerca de los agentes de Agentforce, lo que hacen y cómo lo hacen. Para obtener más información, consulte el contenido de Trailhead en la sección Recursos, que incluye una oportunidad para practicar y crear un agente.