Conecte sus flujos a Agentforce

Objetivos de aprendizaje

En este proyecto, alcanzará los siguientes objetivos:

• Probar acciones de Agent con datos de muestra en Agent Builder.
  
• Crear una acción de Agent personalizada para utilizar flujos de automatización.
  

Nota

¿Su idioma de aprendizaje es español? Comience el reto en un Trailhead Playground en español y utilice las traducciones proporcionadas entre paréntesis para navegar. Copie y pegue solo los valores en inglés, ya que las validaciones del reto se basan en los datos en inglés. Si no aprueba el reto en su organización en español, le recomendamos que (1) cambie la configuración regional a Estados Unidos, (2) cambie el idioma a inglés, siga las instrucciones descritas aquí y, a continuación, (3) vuelva a hacer clic en el botón Check Challenge (Comprobar el reto).

Consulte la insignia Trailhead en su idioma para obtener más información sobre cómo aprovechar la experiencia de Trailhead en otros idiomas.

Incorporar Agentforce en la conversación

La IA generativa ha hecho que sea posible interactuar con los ordenadores de la misma manera en la que interactuamos con nuestros amigos y compañeros de trabajo: con lenguaje conversacional. Con nuestra plataforma de Agentforce, puede agregar el poder de la IA generativa a Salesforce, de manera que los clientes y empleados también puedan interactuar de manera conversacional.

Agentforce es un tipo de agente que ayuda a los usuarios de Salesforce con las tareas empresariales comunes y que está integrado en la interfaz de Salesforce. Mediante el uso del lenguaje cotidiano, los usuarios pueden pedirle a Agentforce que consiga los últimos candidatos buenos, resuma un caso o elabore un correo electrónico para un cliente potencial.

Como ya aprendió en Aspectos básicos de Agentforce, las acciones de Agent son partes integrantes de estas interacciones naturales. Por ejemplo, una acción, llamada Query Records (Consultar registros), encuentra y recupera registros de Salesforce basados en la solicitud de un usuario y condiciones específicas. Agentforce contiene varias acciones listas para utilizar que permiten llevar a cabo varias interacciones increíblemente sofisticadas. Las acciones personalizadas permiten crear acciones exclusivas de la organización e incluso pueden utilizar Flow y Apex para llevar a cabo interacciones realmente impresionantes.

En este proyecto, explorará las acciones estándar de Agent y aprenderá a probarlas en Agent Builder. Después, creará una acción personalizada que utilice un flujo existentes que ya hemos configurado para iniciar la devolución de un pedido reciente.

Registrarse para obtener un organización de prueba con IA generativa de Einstein

Para completar este proyecto, necesita un Playground especial y personalizado de tiempo limitado que contenga Einstein AI y nuestros datos de muestra.

1. Si todavía no lo ha hecho, haga clic en la casilla de verificación I can receive a password email (Puedo recibir una contraseña para el correo electrónico) al principio de la unidad.
   
2. Haga clic en Create Playground (Crear Playground).
   
3. Siga las solicitudes.
   
4. Tome nota de la fecha de vencimiento de su organización y complete esta insignia antes de esa fecha.
   

Este Playground personalizado está diseñado para trabajar con los retos de esta insignia y es posible que no funcione con otras. Compruebe que está utilizando Trailhead Playground o una organización especial que hayamos recomendado.

Si está trabajando con contenido relacionado de Einstein AI en Trailhead, también puede utilizar esta organización para los siguientes proyectos:

• Inicio rápido: Prompt Builder
  
• Inicio rápido: Crear una plantilla de Flex de Prompt Builder
  
• Inicio rápido: Crear una plantilla de solicitud de correo electrónico para ventas
  

Conocer las acciones de Agent

Agentforce suele ofrecer muchas funciones desde el principio gracias a las acciones predefinidas sobre las que acaba de aprender. Vamos a tomarnos un minuto para revisar estas acciones en Agent Builder y descubrir lo que Agentforce puede hacer sin tener que llevar a cabo ninguna personalización.

1. Si todavía no ha abierto su organización de prueba preparada para Einstein AI, desplácese hasta la sección Challenge (Reto) y haga clic en Launch (Iniciar) para abrirla.
   
2. En App Launcher (Iniciador de aplicación), busque orders (pedidos) y, a continuación, haga clic en Orders (Pedidos).
   

3. Seleccione la vista de lista All Orders (Todos los pedidos).
   Aparecerán dos pedidos, ambos para Edge Communications. Más adelante jugarán un papel importante en nuestra historia, así que está bien que compruebe que existen. Ahora podemos configurar Agentforce.
   
4. En la esquina superior derecha, haga clic en y seleccione Setup (Configuración). La página Setup (Configuración) se abre en una nueva ficha.
   
5. En el cuadro Quick Find (Búsqueda rápida), introduzca einstein setup (Configuración de Einstein) y, a continuación, haga clic en Einstein Setup (Configuración de Einstein).
   
6. Active Einstein haciendo clic en el botón. Es posible que ya esté activado si ha completado el proyecto Inicio rápido: Proyectos de Prompt Builder.
   

7. Actualice la ventana del navegador. De esta manera, se revela la configuración del nuevo administrador que Einstein ha activado.
   
8. En el cuadro Quick Find (Búsqueda rápida), introduzca agent (agente) y, a continuación, haga clic en Agents (Agentes).
   Actualmente, puede personalizar e iniciar un agente para sus empleados y el asistente estará disponible en el flujo de trabajo en Salesforce.
   
9. Active Einstein Copilot para Salesforce haciendo clic en el botón.
   

10. Haga clic en Einstein Copilot, que se encuentra en la parte inferior de la página.
    
11. Haga clic en Open in Builder (Abrir en el generador).
    

12. Si aparece un mensaje de bienvenida en el panel de la derecha, haga clic en Got It (Entendido).
    
13. Haga clic en Dismiss (Rechazar) para cerrar la ventana emergente Start customizing your agent (Empezar a personalizar su agente).
    

Le damos la bienvenida a Agent Builder. Aquí podrá probar su agente y presenciar la manera en la que planifica las respuestas mediante el uso de datos reales.

No se preocupe si aparece un mensaje de error en el panel Conversation Preview (Vista previa de la conversación), las siguientes instrucciones seguirán funcionando. Comenzaremos la conversación pidiendo al asistente que busque y recupere un registro.

1. En la ventana Conversation Preview (Vista previa de la conversación), escriba Tell me about the account Edge Communications. (Proporcióname información sobre la cuenta Edge Communications). A continuación, pulse la tecla Intro.
   Agentforce comenzará a procesar su solicitud. Está intentando averiguar lo que quiere y cómo responderle. En unos momentos, recibirá una respuesta basada en las acciones disponibles. Agentforce utiliza modelos de lenguaje grandes (LLM), por lo que es posible que algunas preguntas devuelvan resultados un poco diferentes de los que se capturan en la pantalla de este proyecto.
   Si recibe un mensaje en el que se indica que Agentforce está experimentando problemas, haga clic en el icono Refrech (Actualizar) en la ventana Conversation Preview (Vista previa de la conversación) y vuelva a intentarlo.
   
2. Si Agentforce le pide que seleccione un registro, seleccione Edge Communications y haga clic en Submit (Enviar).
   

Pasan muchas cosas cuando realiza esta pregunta. En Agent Builder, puede ver el proceso que sigue el asistente para responder.

En cuanto a esta petición, su agente ha reconocido que se han requerido dos acciones. Primero, tuvo que identificar la cuenta correcta. Después, tuvo que resumir los detalles. La capacidad de encadenar las acciones adecuadas es una de las cosas que hace que el asistente sea especialmente bueno en mantener su parte de la conversación. Otra parte importante a la hora de mantener una conversación es recordar los detalles que se introdujeron anteriormente. Agentforce puede hacerlo también. Por ejemplo, puede pedirle que le proporcione más detalles sobre algo que se ha mencionado anteriormente.

En la ventana Conversation Preview (Vista previa de la conversación), escriba Do they have any active orders? (¿Tienen pedidos activos?) Después, pulse la tecla Intro.

Esta vez, Agentforce utiliza el contexto de la conversación para comprender lo que le está preguntando sobre los pedidos específicos de Edge Communications. En unos instantes, aparecerán los detalles de los dos pedidos existentes.

Crear una acción personalizada

Las acciones estándar del asistente pueden hacer muchas cosas, pero en este caso, tiene un proceso especial para gestionar las devoluciones de los pedidos. De hecho, ya tiene un flujo que automatiza el proceso. (El equipo de Trailhead creó el flujo en su organización preparada para Einstein AI).

Puede utilizar ese flujo para ampliar las capacidades de su agente. Para ello, cree una acción personalizada que haga referencia al flujo.

1. Haga clic en la flecha izquierda para salir de Agent Builder.
   
2. En el cuadro Quick Find (Búsqueda rápida), introduzca agent (agente) y haga clic en Agent Actions (Acciones de agentes).
   
3. Haga clic en New Agent Action (Nueva acción de agente).
   
4. En Reference Action Type (Tipo de acción de referencia), seleccione Flow (Flujo).
   
5. En Reference Action (Acción de referencia), seleccione Initiate Return (Iniciar devolución).
   Este es el flujo existente que ha estado utilizando para iniciar las devoluciones de los pedidos.
   
6. Haga clic en Next (Siguiente).
   
7. En Agent Action Instructions (Instrucciones de la acción de agente), pegue lo siguiente:
   Use Initiate Return for requests to return or refund orders or products in an order. (Utilizar Initiate Return [Iniciar devolución] para las solicitudes de devolución o el reembolso de pedidos o productos de un pedido).
8. En Instructions (Instrucciones) (debajo de Inputs [Entradas]), pegue lo siguiente:
   Populate this input variable with an Order recordId. (Rellene esta variable de entrada con un Id. de registro de pedido).
9. Marque Require Input (Requiere entrada).
   
10. Marque Collect data from user (Recopilar datos del usuario).
    
11. En Instructions (Instrucciones) (debajo de Outputs [Salidas]), copie lo siguiente:
    This output indicates the status of the return request, whether it has been initiated, processed, or completed. (Esta salida indica el estado de la solicitud de devolución, independientemente de si se ha iniciado, procesado o completado).
12. Marque Show in conversation (Mostrar en la conversación).
    
13. Haga clic en Finish (Finalizar).
    

Genial, su acción personalizada ya tiene todo lo necesario. Para este ejemplo, hemos proporcionado las descripciones porque son fundamentales para la manera en la que la acción se ejecuta. Se utilizan como parte de la solicitud que Einstein AI envía al LLM. Puede aprender qué es necesario para crear buenas solicitudes en la insignia Aspectos fundamentales de las solicitudes. Después, utilice las capacidades de ingeniería de solicitudes que ha aprendido para realizar las descripciones de sus acciones personalizadas de manera clara y completa.

Ahora, vuelva a Agent Builder para agregar la nueva acción a su agente.

1. Haga clic en Agents (Agentes).
   
2. Haga clic en Einstein Copilot.
   
3. Haga clic en Open in Builder (Abrir en Builder).
   Asegúrese de que su asistente no esté activo; debería mostrarse el botón Activate (Activar). Si se muestra el botón Deactivate (Desactivar), haga clic en él.
   
4. En Topics (Temas), haga clic en MigrationDefaultTopic.
   

5. Haga clic en This Topic’s Actions (Acciones de este tema).
   
6. Haga clic en New (Nuevo) y, después, seleccione Add from Asset Library (Agregar desde la biblioteca de activos).
   

7. Marque la casilla Initiate Return (Iniciar devolución) y haga clic en Finish (Finalizar).
   
8. Haga clic en Activate (Activar).
   

Genial, su agente ya puede utilizar la acción Initiate Return (Iniciar devolución) en una conversación. Vamos a probarla como si fuésemos un usuario.

1. Cierre la ficha Setup (Configuración) para volver a ejecutar la aplicación Sales.
   
2. Haga clic en la ficha Home (Inicio).
   Vamos a comenzar desde esta ficha como si estuviéramos empezando el día.
   
3. Actualice la ventana del navegador, que debería hacer que aparezca el botón de Einstein.
   
4. Haga clic en el botón de Einstein para abrir la ventana de conversación.
   

5. Para comenzar la prueba, proporcione al asistente algo de contexto con el que pueda trabajar para encontrar un pedido específico. En la ventana de conversación, escriba What is the order with the most recent order start date? (¿Cuál es el pedido con la fecha de inicio de pedido más reciente?) Después, haga clic en la tecla Intro.
   En unos momentos, se debería mostrar el pedido 101, con un vínculo en el que se puede hacer clic.
   
6. Haga clic en el número de pedido 00000101.
   
7. En la ventana de la conversación, escriba Tell me about order 101 (Proporcióname información sobre el pedido 101). A continuación, pulse la tecla Intro.
   En el resumen se describirán los tres productos, los mismos productos del pedido de la lista relacionada. Edge Communications ha pedido por error estos elementos, por lo que se debe realizar la devolución.
   
8. En la ventana de la conversación, escriba Start a return for order 101 (Comenzar la devolución del pedido 101). Después, pulse la tecla Intro.
   Como su acción personalizada tiene una descripción clara y completa, el agente puede identificarla como la acción que usted quiere llevar a cabo. Por ello, iniciará el flujo relacionado y le proporcionará una actualización del estado.
   
9. Haga clic en la ficha Details (Detalles). (Si no ve la ficha Details [Detalles], asegúrese de haber hecho clic en el número de pedido 00000101).
   

Si se desplaza hasta la parte inferior de la página, verá que el campo Return Status (Estado de devolución) se ha actualizado a Initiated (Iniciada) gracias al flujo Initiate Return (Iniciar devolución).

Con tan solo unos clics, puede incorporar automatización existente en el catálogo de acciones de su agente. Ahora, las automatizaciones y procesos exclusivos de su organización pueden formar parte de la conversación al interactuar con Einstein AI.

Recursos

• Trailhead: Agentforce y Aspectos básicos de Agent
• Trailhead: Aspectos fundamentales de las solicitudes.
• Ayuda de Salesforce: Prácticas recomendadas para instrucciones de acción de Agent