Exploration des options d’ancrage d’un agent dans des données

Objectifs de formation

Une fois cette unité terminée, vous pourrez :

Décrire quatre mécanismes permettant d’incorporer des données dans Agentforce
Découvrir les méthodes utilisées par Agentforce pour se connecter aux données

Comment Agentforce accède-t-il à vos données pour l’ancrage ? Pour comprendre cela, prenons un peu de recul et parlons des blocs de construction d’un agent IA.

Blocs de construction d’un agent

Les agents sont constitués de trois éléments clés.

Les rubriques définissent les types de tâches qu’un agent peut effectuer.
Les instructions établissent des limites claires pour définir la manière dont un agent prend ses décisions.
Les actions sont les tâches ou activités spécifiques qu’un agent peut effectuer.

Salesforce fournit des rubriques et des actions standard pour Agentforce, ce qui vous permet d’être rapidement opérationnel. Toutefois, vous pouvez également créer des rubriques et des actions personnalisées pour doter votre agent IA de capacités supplémentaires lui permettant d’effectuer des tâches propres à votre activité.

Quatre mécanismes pour connecter les actions aux données

Lorsque vous créez une action d’agent, vous n’avez pas à la créer de zéro. Vous créez des actions à partir des fonctionnalités de plate-forme existantes que vous souhaitez mettre à la disposition d’Agentforce, comme des classes Apex invocables ou REST, des flux lancés automatiquement, des modèles d’instruction générative et des API MuleSoft.

Dans Agentforce, nous appelons ces fonctionnalités sous-jacentes des actions de référence, qui constituent un excellent moyen d’exploiter davantage les capacités que vous offre Salesforce Platform. Les actions de référence sont les mécanismes par lesquels un agent se connecte à vos données et effectue son travail. Examinons chaque type d’action de référence plus en détail.

Schéma de processus montrant la relation entre les actions d’agent, les mécanismes de récupération de données et les sources de données.

Actions d’agent reposant sur Apex

Les développeurs peuvent créer des actions d’agent en utilisant Apex et appeler des agents Agentforce à partir d’une classe Apex. Consultez le module Personnalisation des agents avec Apex pour plus d’informations.

Actions d’agent reposant sur des flux

Si vous préférez une approche à faible code ou sans code, vous pouvez créer vos actions d’agent à l’aide de Flow Builder. Consultez le module Personnalisation des agents avec des flux pour apprendre à créer et à configurer vos actions d’agent avec des flux.

Actions d’agent reposant sur des modèles d’instruction générative

Les modèles d’instruction générative dans Agentforce permettent de s’assurer que les réponses de l’IA sont ancrées en fournissant un format structuré qui s’aligne sur des données spécifiques et le contexte de vos besoins métier. En prédéfinissant la structure ou le format, vous guidez l’agent IA dans la génération des réponses ou la réalisation des actions. Associée à des LLM pour générer une sortie, une action reposant sur un modèle d’instruction générative permet aux agents de traiter des requêtes telles que la recherche de connaissances, la synthétisation, la traduction, la classification, la création de contenu et bien d’autres encore. Pour commencer avec les modèles d’instruction générative, consultez le module Personnalisation des agents de service avec le générateur d’instructions génératives.

Actions d’agent reposant sur des API MuleSoft

MuleSoft connecte un agent IA à n’importe quel système tiers par le biais d’API et de connecteurs. De la même manière que Data 360 se connecte à des sources de données externes, les API MuleSoft fournissent des connexions à l’échelle individuelle. Dans Agentforce, vous pouvez exposer des API sous forme d’actions et de rubriques d’agent, qui comprennent des métadonnées et des instructions incorporées. Cela signifie que vous pouvez ancrer un agent dans des données qui se trouvent en dehors d’une organisation Salesforce ou d’autres systèmes d’entreprise, tels que des applications de planification de ressources d’entreprise (ERP) ou SaaS.

Vous ne savez pas quel type d’action de référence utiliser lors de la création de votre action d’agent ? Consultez le module Agentforce : planification d’agents pour en savoir plus sur la manière de concevoir votre agent.

Utilisation de ressources de modèle de données Salesforce

Tirez le meilleur parti de vos données existantes dans Salesforce pour ancrer un agent dans des informations provenant de presque tous les champs que vous utilisez déjà. L’utilisation de vos données de CRM existantes permet une intégration fluide et une précision en temps réel.

Voici quelques types de données disponibles.

Objets standard : vos actions d’agent peuvent accéder aux données structurées issues d’objets Salesforce standard, tels que les comptes, les contacts, les requêtes et les opportunités.
Objets personnalisés : si vous disposez d’objets personnalisés adaptés à votre entreprise, vos actions d’agent peuvent également accéder à leurs données.
Objets externes : pour une intégration des données en temps réel, utilisez Salesforce Connect afin d’associer directement des sources de données externes individuelles à votre environnement Salesforce de sorte que votre agent dispose toujours des informations les plus récentes.
Extraction de données : utiliser le service d’exportation de données Salesforce ou Data Loader pour extraire les données nécessaires. Ces données peuvent ensuite être formatées pour les instructions génératives de LLM.

Cependant, l’ancrage de votre agent dans des données Salesforce n’est pas votre seule option. De nombreuses entreprises utilisent plusieurs services logiciels, ce qui signifie que les données sont susceptibles d’être stockées dans des sources et des formats disparates. Avec Data 360, unifiez ces données afin de les rendre disponibles pour l’ancrage dans Agentforce. Apprenez-en davantage dans la publication de blog La force derrière Agentforce : comment Data 360 alimente les entreprises centrées sur les agents d’Erika Ehrli, vice-présidente de Salesforce. Ensuite, consultez Connexion de Data 360 à Agentforce sur Trailhead.

Rationalisation de l’intégration à des bibliothèques de données

Les bibliothèques de données Agentforce simplifient la configuration et la maintenance de l’ancrage, en particulier pour les ensembles de données non structurés. Lorsque vous créez une bibliothèque de données, plusieurs étapes de configuration dans Data 360 et le générateur d’instructions génératives sont automatisées, telles que l’envoi de flux de données à Data 360, le mappage d’objets de données, et la création d’un index de recherche et d’un récupérateur. Une fois ces étapes effectuées, vous pouvez facilement lier les agents à vos données. Créez et configurez des bibliothèques dans la configuration de bibliothèque de données Agentforce ou via le générateur Agentforce. Pour en savoir plus, consultez notre rubrique d’aide Que sont les bibliothèques de données ?

Conclusion

L’ancrage de vos agents IA les aide à fournir des réponses précises, contextuellement pertinentes et adaptées à votre entreprise. Nous avons exploré les types de données structurées et non structurées, comparé l’ancrage avec la RAG et résumé plusieurs méthodes d’ancrage d’actions personnalisées. Découvrez comment les agents IA peuvent utiliser vos données, ou faites votre propre expérience.

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