Revisar opciones de fundamentación de un agente mediante datos

Objetivos de aprendizaje

Después de completar esta unidad, podrá:

Describir cuatro mecanismos diferentes que se pueden utilizar para incorporar datos en Agentforce.
Aprender varios métodos que Agentforce utiliza para conectarse con datos.

¿Cómo accede Agentforce a sus datos para la fundamentación? Para comprender esto, regresemos a un paso anterior y hablemos sobre los componentes esenciales de un agente de IA.

Los componentes esenciales de un agente

Los agentes se componen de tres elementos clave.

Los temas definen los tipos de trabajos que puede realizar un agente.
Las instrucciones establecen límites claros para definir de qué manera toma decisiones un agente.
Las acciones son las tareas o actividades específicas que puede realizar un agente.

Salesforce ofrece algunos temas y acciones estándares para Agentforce, de modo que pueda ponerse en marcha con rapidez. Sin embargo, también puede crear temas y acciones personalizados que le brinden a su agente de IA capacidades adicionales para realizar tareas específicas para su negocio.

Conectar acciones con datos mediante cuatro mecanismos

Cuando crea una acción de agente, no es necesario hacerlo desde cero. Crea acciones sobre la base de la funcionalidad existente de la plataforma que desea poner a disposición de Agentforce: clases de Apex invocables o de REST, flujos iniciados automáticamente, plantillas de solicitud 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. Las acciones de referencia son los mecanismos de cómo un agente se conecta a sus datos y realiza su trabajo. Analicemos cada tipo de acción de referencia.

Diagrama del proceso en el que se muestra la relación de las acciones de agentes con los mecanismos de recuperación de datos y las fuentes de datos.

Impulsar acciones de agentes mediante Apex

Los desarrolladores pueden crear acciones de agentes mediante Apex, además de invocar agentes de Agentforce desde una clase de Apex. Consulte el módulo Personalización de agentes mediante Apex para obtener más información.

Impulsar acciones de agentes mediante flujos

Si prefiere un enfoque con poco código o sin código para las acciones de agentes, puede crearlas mediante Flow Builder. Consulte el módulo Personalización de agentes con flujos para obtener más información sobre cómo crear y configurar acciones de agentes mediante flujos.

Impulsar acciones de agentes mediante plantillas de solicitud

Las plantillas de solicitud en Agentforce ayudan a garantizar que a las respuestas de IA se les proporcione un formato estructurado que se alinee con datos específicos y el contexto de sus necesidades de negocio para que estén fundamentadas. Cuando define la estructura o el formato de forma previa, puede guiar al agente de IA para que genere respuestas o complete acciones. En combinación con los LLM para generar resultados, una acción basada en plantillas de solicitud ayuda a los agentes a gestionar consultas como una búsqueda de conocimiento, un resumen, una traducción, una clasificación, la creación de contenido y mucho más. Para comenzar a trabajar con plantillas de solicitud, consulte el módulo Personalización de agentes de servicio mediante el Generador de solicitudes.

Impulsar acciones de agentes mediante API de MuleSoft

MuleSoft conecta un agente de IA a cualquier sistema de terceros a través de API y conectores. Similar a la forma en que Data 360 se conecta con fuentes de datos externas, las API de MuleSoft ofrecen conexiones individuales. En Agentforce, puede exponer las API como temas y acciones de agentes, lo que incluye instrucciones y metadatos integrados. Esto significa que puede fundamentar un agente en datos externos a una Salesforce org u otros sistemas empresariales, como aplicaciones de planificación de recursos empresariales o de SaaS.

¿No sabe con seguridad qué tipo de acción de referencia utilizar al momento de crear una acción de agente? Consulte la insignia Agentforce: Planificación de agentes para obtener más información sobre cómo diseñar su agente.

Utilizar recursos de modelo de datos de Salesforce

Aproveche al máximo los datos existentes en Salesforce para fundamentar un agente con información de casi cualquier campo que ya utilice. Utilizar sus datos de CRM existentes proporciona una integración fluida y precisión en tiempo real.

Estos son algunos de los tipos de datos disponibles.

Objetos estándares: las acciones de su agente pueden acceder a los datos estructurados de objetos estándares de Salesforce como cuentas, contactos, casos y oportunidades.
Objetos personalizados: si tiene objetos personalizados adaptados a su negocio, las acciones de su agente también pueden acceder a datos de estos objetos.
Objetos externos: para la integración de datos en tiempo real, utilice Salesforce Connect a fin de vincular fuentes de datos externas individuales directamente a su entorno de Salesforce de modo que su agente siempre cuente con la información más actualizada.
Extracción de datos: utilice el Servicio de exportación de datos de Salesforce o el Cargador de datos para extraer los datos necesarios. A estos datos se les puede proporcionar formato para sus solicitudes de LLM.

Sin embargo, fundamentar su agente mediante datos de Salesforce no es la única opción. Muchos negocios utilizan varios servicios de software, lo que implica que los datos podrían almacenarse en distintos formatos y fuentes. Con Data 360, unifique estos datos de modo que estén disponibles para la fundamentación en Agentforce. Siga leyendo sobre La potencia detrás de Agentforce: Cómo Data 360 impulsa a las empresas centradas en los agentes en una publicación de blog de la vicepresidenta de Salesforce, Erika Ehrli. Luego, obtenga más información en Conectar Data 360 a Agentforce en Trailhead.

Optimizar la integración mediante bibliotecas de datos

Las bibliotecas de datos de Agentforce (ADL, por sus siglas en inglés) simplifican la configuración y el mantenimiento de la fundamentación, en especial para los conjuntos de datos no estructurados. Cuando crea una biblioteca de datos, varios pasos de configuración de Data 360 y el Generador de solicitudes se automatizan, como el envío de transmisiones de datos a Data 360, la asignación de objetos de datos y la creación de un índice de búsqueda y un recuperador. Luego de haber completado estos pasos, podrá vincular los agentes a sus datos con facilidad. Cree y configure bibliotecas desde la configuración de ADL o mediante el Generador de Agentforce. Consulte más información en nuestro tema de ayuda Qué son las bibliotecas de datos.

Conclusión

Fundamentar los agentes de IA los ayuda a proporcionar respuestas precisas y relevantes al contexto adaptadas a su negocio. Exploramos tipos de datos estructurados y no estructurados, comparamos la fundamentación con la RAG y resumimos varios métodos diferentes de fundamentación de acciones personalizadas. Obtenga más información sobre cómo los agentes de IA pueden utilizar sus datos o pruébelo usted mismo.

Estimación de tiempo

Temas

¿Necesita ayuda?

Recursos de Agentforce