Explorar los agentes de Agentforce
Objetivos de aprendizaje
Después de completar esta unidad, podrá:
- Definir qué es un agente autónomo.
- Explicar cómo los agentes de Agentforce ayudan a realizar el trabajo.
Qué son los agentes de Agentforce
Los agentes de Agentforce son aplicaciones autónomas y proactivas diseñadas para ejecutar tareas especializadas a fin de ayudar a los empleados y a los clientes. Los agentes utilizan modelos de lenguaje grandes (LLM) para analizar y comprender el contexto completo de las interacciones con los clientes o un desencadenador automatizado; a continuación, razonan las decisiones en los siguientes pasos de manera autónoma.
Estos agentes generan respuestas que son coherentes con su empresa y directrices mediante el uso de datos de confianza de la empresa, entre los que se incluyen datos de CRM de Salesforce, datos externos de Data Cloud, etc. Estos agentes son capaces de trabajar de manera ininterrumpida en varias plataformas, como portales se autoservicio y canales de mensajería, manejando así tareas de forma proactiva cumpliendo con las protecciones establecidas. A la hora de enfrentarse a problemas complejos que van más allá de sus responsabilidades, pueden transferir el asunto a agentes humanos, lo que garantiza que las consultas se resuelvan de forma eficaz y precisa.
Los agentes preconfigurados de Agentforce se pueden personalizar de manera sencilla e implementar con tan solo unos clics, sin necesidad de código. Se pueden establecer en unos minutos, pueden escalar fácilmente y trabajan las 24 horas del día en cualquier canal.
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Service Agent reemplaza a los bots de chat tradicionales con IA que puede gestionar una gran variedad de problemas de servicio sin necesidad de escenarios preprogramados, lo que mejora la eficacia del servicio de atención al cliente.
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Sales Development Representative (SDR) interactúa con los clientes potenciales de forma ininterrumpida, responde preguntas, gestiona las objeciones y programa reuniones basándose en los datos de CRM y externos, lo que permite que los vendedores se centren en establecer relaciones más estrechas con los clientes.
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Sales Coach proporciona sesiones de distintas funciones personalizadas para sus equipo de ventas, mediante el uso de datos de Salesforce e IA generativa para ayudar a los vendedores a practicar los discursos y las objeciones personalizados según las negociaciones específicas.
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Merchandiser ayuda a sus comerciantes de comercio electrónico a configurar el sitio, establecer los objetivos, personalizar las promociones, describir los productos y a proporcionar información basada en datos, lo que simplifica las tareas diarias.
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Buyer Agent mejora la experiencia de compra B2B, ayudando así a los compradores a encontrar los productos, hacer compras y realizar un seguimiento de los pedidos por chat o en los portales de venta.
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Personal Shopper actúa como conserje digital en los sitios de comercio digital o aplicaciones de mensajería, ofreciendo recomendaciones de productos personalizadas y ayudando con las consultas de búsqueda.
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Campaign Optimizer automatiza el ciclo de vida completo de la campaña mediante el uso de IA para analizar, generar, personalizar y optimizar las campañas de marketing según los objetivos de la empresa.
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Agentforce (antes conocido como Einstein Copilot) ayuda a los empleados en el flujo de trabajo con tareas específicas mediante la búsqueda de datos, la creación de planes de acción y la ejecución de los mismos a fin de incrementar la eficacia en el lugar de trabajo.
Componentes clave de un agente
Cada uno de los agentes de Agentforce tiene parámetros que definen el trabajo que puede realizar y la acción que puede llevar a cabo.
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Función: el propósito del agente. Define el trabajo que debe hacerse y los objetivos más generales que debería conseguir el agente en su equipo.
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Conocimiento: los datos que necesita el agente para tener éxito. Entre ellos se incluyen los artículos de conocimientos de la empresa, los datos de CRM, datos externos de Data Cloud, sitios web públicos, etc.
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Acciones: los objetivos que puede cumplir el agente. Es la tarea predefinida que puede ejecutar un agente para realizar su trabajo basándose en un desencadenador o instrucción. Por ejemplo, podría ejecutar un flujo, una plantilla de solicitud o Apex.
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Protecciones: las directrices bajo las que puede operar un agente. Pueden ser instrucciones de lenguaje natural que le indiquen al agente lo que puede y no puede hacer o cuándo se debe transferir el caso a una persona, o pueden ser instrucciones que procedan de las funciones de seguridad integradas en la Capa de confianza de Einstein.
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Canales: las aplicaciones en las que el agente realiza el trabajo. Puede ser su página web, el sistema de CRM, una aplicación móvil, Slack, etc.
Motor de razonamiento de Agentforce, el cerebro de los agentes
El motor de razonamiento de Agentforce está diseñado para mejorar la interacción con el usuario gracias a una conversación más rápida y competente, y con más turnos de palabra. A continuación, se presenta un pequeño resumen y las características principales.
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Chat con varios turnos de palabra: el motor de razonamiento facilita una comunicación interactiva con los usuarios al tener en cuenta y adaptar un contexto conversacional añadido, lo que mejora la precisión del servicio proporcionado.
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Clasificación de temas: el motor de razonamiento clasifica las declaraciones del usuario en temas según descripciones predefinidas, lo que garantiza la generación de respuestas pertinentes.
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Instrucciones y acciones: cada tema incluye instrucciones y acciones específicas, como verificar los detalles del pedido u obtener más información, a fin de ayudar a los usuarios de manera precisa y eficaz.
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Recuperación de conocimientos: el motor de razonamiento utiliza varias técnicas, entre las que se incluye la generación aumentada por recuperación avanzada (RAG), que usa de forma selectiva varios modelos de lenguaje para ajustar repetidamente la calidad de las consultas, recuperando así los fragmentos de conocimientos, a la vez que evalúa la calidad de la respuesta.
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Datos públicos que se pueden buscar: los agentes pueden acceder de forma segura a los datos públicos mediante la Capa de confianza de Einstein, expandiendo así su base de conocimientos.
Cómo realizan acciones los agentes
Los agentes realizan acciones y respetan las protecciones mediante el uso de descripciones de lenguaje natural que describen las tareas y los límites operacionales. Este es un resumen de lo que pueden realizar.
- En primer lugar, el agente recibe un desencadenador, que puede ser una conversación con un empleado o cliente, un cambio en algún dato o una automatización.
- El agente utiliza el LLM y las descripciones de lenguaje natural para identificar el contexto y seleccionar el tema que mejor se ajuste al trabajo que tiene que hacer, incluyendo el ámbito y los datos y condiciones necesarios.
- Según la tarea, el agente selecciona y encadena acciones. Dichas acciones se ejecutan mediante flujos, clases de Apex, API o solicitudes directas.
- Los agentes planifican y ejecutan tareas de forma dinámica mientras siguen las protecciones predefinidas. También cuentan con mecanismos integrados para la detección de lenguaje tóxico y dañino mediante el uso de la Capa de confianza de Einstein, evitando así involucrarse en actividades inapropiadas o perjudiciales.
Ahora ya sabe lo que son los agentes de Agentforce, qué hacen y cómo lo hacen. Para obtener más información, consulte el contenido de Trailhead que se enumera en la sección Resources (Recursos), que incluye la oportunidad de practicar y crear un agente.