Creare il prototipo dell’agente
Obiettivi di apprendimento
Al completamento di questa unità, sarai in grado di:
- Progettare un agente secondario personalizzato per un caso d’uso di Agentforce.
- Pianificare i flussi, il codice Apex e i modelli di prompt per le azioni degli agenti.
- Illustrare alcune considerazioni sulla progettazione delle azioni di riferimento.
Trailcast
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Creare un prototipo
Nora e il suo team di progetto hanno creato un agente IA e lo hanno testato in ambiente sandbox per lo svolgimento di attività di pianificazione per il loro progetto Agentforce. In questa unità esamineremo il metodo usato dal team, così potrai mettere in pratica e iniziare l’iterazione della tua soluzione.
Per iniziare, vediamo qual è l’approccio di Nora alla progettazione dell’agente secondario creato da Coral Cloud per il caso d’uso relativo alla gestione delle prenotazioni.
Preparare la scena per la conversazione
Gli agenti secondari sono una componente importante di Agentforce perché definiscono l’obiettivo dell’agente IA e forniscono il contesto e l’orientamento necessari per raggiungerlo.
Quando un utente inizia a chattare con un agente IA, il cervello di Agentforce, ovvero il motore di ragionamento, lavora dietro le quinte insieme al Large Language Model (LLM) per risolvere eventuali ambiguità nella conversazione e stabilire l’intento dell’utente. Quindi, l’agente passa all’agente secondario definito come agente secondario iniziale. Per impostazione predefinita si tratta del router agenti, uno speciale agente secondario che guida l’agente nella selezione degli agenti secondari in base alla cronologia recente della conversazione e agli agenti secondari a disposizione dell’agente.
Progettare l’agente secondario
Agentforce è dotato di strumenti integrati che servono per progettare gli agenti secondari, ma Nora può anche scegliere agenti secondari pronti all’uso o modificare quelli esistenti. Dopo aver esaminato le diverse parti che compongono un agente secondario, Nora può facilmente formularne il nome, la descrizione, l’ambito e le istruzioni.
Nome
Il nome dell’agente secondario deve rispecchiare il compito che dovrà svolgere. Per il caso d’uso di Coral Cloud, il compito da svolgere era la gestione delle prenotazioni. Quindi, il nome del nuovo agente secondario è Reservation Management (Gestione delle prenotazioni). Se a un agente sono assegnati più agenti secondari, accertati che i nomi non siano troppo simili tra loro, altrimenti il motore di ragionamento non sarà in grado di distinguerli.
Descrizione
La descrizione è costituita da 1-3 frasi che descrivono il compito svolto dall’agente secondario e i tipi di richieste degli utenti che devono essere classificate nell’agente secondario. In altri termini, la descrizione illustra quali messaggi degli utenti devono attivare l’agente secondario.
Ecco la prima iterazione della descrizione di Coral Cloud: “Answers questions and addresses requests related to a guest’s hotel reservation, confirmation, or travel itinerary.” (Risponde alle domande e gestisce le richieste relative alla prenotazione alberghiera, alla conferma o all’itinerario di viaggio di un ospite.)
Per impostazione predefinita, i campi relativi al nome e alla descrizione vengono utilizzati insieme al router agenti per determinare quando un agente secondario deve essere utilizzato nel corso di una conversazione. L’agente confronta i nomi e le descrizioni di tutti gli agenti secondari che gli sono stati assegnati con la domanda o richiesta dell’utente e con la cronologia recente della conversazione. Sulla base di questo contesto e delle istruzioni contenute nel router agenti, l’agente seleziona la corrispondenza più adeguata.
Tieni presente che il funzionamento dell’instradamento verso gli agenti secondari può essere personalizzato, quindi assicurati di leggere ulteriori informazioni al riguardo nella guida in linea.
Quando espande le capacità dell’agente nella seconda versione dell’agente secondario, il team di progetto di Coral Cloud può aggiornarne la descrizione includendo i compiti aggiuntivi che deve svolgere: la modifica e la creazione di prenotazioni.
Istruzioni
Le istruzioni, talvolta denominate “istruzioni per il ragionamento”, sono le linee guida che indicano all’agente come gestire le conversazioni nel contesto dell’agente secondario.
Le istruzioni contengono una combinazione di logica applicativa (codice scritto in Agent Script) e prompt in linguaggio naturale. La logica applicativa definisce in modo rigoroso il flusso di lavoro e le regole di business, in modo che, quando è necessario, l’agente possa seguire un percorso definito e prevedibile. I prompt in linguaggio naturale forniscono una guida più flessibile per le capacità conversazionali dell’agente.
Un esempio di un’istruzione in linguaggio naturale per l’agente secondario di Coral Cloud potrebbe essere: “Always confirm the details of a reservation modification with the user before finalizing any changes.” (Conferma sempre i dettagli della modifica di una prenotazione con l’ospite prima di finalizzare qualsiasi variazione.)
Tuttavia, a volte Coral Cloud preferisce non dare a un LLM la possibilità di interpretare un’istruzione in modo errato. Per esempio, invece di aggiungere il prompt “Don’t refund a booking unless it was canceled within 2 days of the check-in date” (Non rimborsare una prenotazione a meno che non sia stata cancellata almeno due giorni prima della data di arrivo), Coral Cloud può includere nelle istruzioni un’espressione definita da codice che valuti i criteri per l’emissione di un rimborso.
Quando crei il prototipo dell’agente, ti consigliamo di formulare le istruzioni dell’agente secondario per ultime. Non puoi scrivere istruzioni efficaci senza sapere quanta logica hai integrato nell’azione in rapporto al potere decisionale che serve all’agente per compierla.
Passare all'azione
Ora che Coral Cloud ha definito i dettagli dell’agente secondario per la gestione delle prenotazioni, è arrivato il momento di pensare alle azioni personalizzate più adatte da aggiungere all’agente secondario. Fortunatamente, Coral Cloud ha già definito i propri processi aziendali relativi alle prenotazioni alberghiere nell’unità precedente, e molti di questi processi si tradurranno in azioni personalizzate. Ma come si fa a creare azioni personalizzate?
Uno degli aspetti positivi delle azioni personalizzate è che non devi crearle dal nulla. Infatti, le azioni personalizzate sono basate sulle tecnologie Salesforce che già conosci e apprezzi. Quando crei un’azione personalizzata, la sviluppi sulla base di funzionalità della piattaforma già esistenti che vuoi rendere disponibili in Agentforce: le classi Apex richiamabili e REST, i flussi AutoLaunched, i modelli di prompt, i servizi esterni e le API MuleSoft.
In Agentforce chiamiamo questa funzionalità sottostante azione riferimento, un modo formidabile per sfruttare al meglio il potenziale di Salesforce Platform.
Considerazioni sulla progettazione delle azioni riferimento
Qual è dunque l’approccio di Coral Cloud alla progettazione delle azioni riferimento sottostanti alle sue azioni agente? Di seguito puoi vedere alcuni fattori che il team prende in considerazione.
Deterministico o basato su prompt
Quando sviluppi la funzionalità sottostante della piattaforma per le azioni del tuo agente, riesamina prima i processi e le attività aziendali associate al tuo caso d’uso. Quindi, decidi se il processo o l’attività dovranno essere deterministici o basati su prompt.
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Deterministico: usa una classe Apex REST o richiamabile oppure un flusso AutoLaunched per generare l’output. Le azioni basate su flussi o su Apex sono deterministiche e usano la logica e le regole aziendali per produrre risultati coerenti.
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Basato su prompt: usa uno o più modelli di prompt per generare un output. Un’azione basata su prompt permette di controllare come viene scritta una risposta o di utilizzare il ragionamento e le capacità generative di un LLM. Ad esempio, per generare un riepilogo o eseguire un’analisi del sentiment, devi usare un modello di prompt come azione riferimento. I modelli di prompt si usano anche per radicare un agente nei dati, come i dati di knowledge o di un sistema esterno.
Tieni presente che un’azione può combinare entrambi gli approcci, deterministico e basato su prompt. Ad esempio, quando un ospite cancella la prenotazione, si attiva un’azione basata su flusso per completare la cancellazione. Ad un certo punto del flusso, l’agente può anche seguire un prompt per chiedere al cliente il motivo della cancellazione. L’agente potrebbe persino riassumere la risposta del cliente e fornire a quest’ultimo il riepilogo perché lo esamini, se il cliente specifica un motivo particolare per la cancellazione. Con il tempo, Coral Cloud potrà usare questo approccio misto per comprendere e rispondere meglio ai problemi che interessano i clienti. Potrebbe chiamare un modello di prompt che invia un’email di conferma della cancellazione con offerte personalizzate per invogliare quel particolare cliente a fare una prenotazione in futuro.
Atomica o composita
Un altro fattore da considerare è se l’azione riferimento sia atomica o composita.
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Atomica: una singola, piccola attività. Usando un approccio modulare, l’agente è libero di combinare le azioni in modi diversi per raggiungere un obiettivo più articolato. Inoltre, può offrire maggiori opportunità di riutilizzare l’azione per più agenti secondari.
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Composita: un’attività complessa, composta da più operazioni secondarie. Il vantaggio di un’azione composita è la capacità di controllare l’esatta sequenza dei passaggi che l’agente svolge per completare un’attività.
Input e output
In Agentforce, ogni azione agente deve avere almeno un input, di conseguenza anche il flusso, il codice Apex o il modello di prompt sottostanti devono avere almeno un input. Ad esempio, per la ricerca di una prenotazione d’albergo, l’input potrebbe essere l’indirizzo email dell’ospite o il numero di prenotazione. Nel corso di una conversazione, l’agente IA ha l’autonomia per raccogliere le informazioni e decidere se possiede tutti i dettagli richiesti per avviare l’azione e passare l’input.
Ogni azione deve avere almeno un output. Il modo in cui crei l’azione determina quale sarà l’output, come viene usato e se e come sarà mostrato agli utenti nel corso della conversazione. Non temere di sperimentare con azioni di prova che non sono ancora completamente implementate: sono perfette per vedere come funzionano le tue idee quando sono applicate.
Azioni riferimento di Coral Cloud
Dopo aver valutato i processi aziendali e i diversi modi per progettare Apex, flussi e modelli di prompt, il team di progetto di Coral Cloud ha proposto queste azioni riferimento per l’agente secondario Gestione delle prenotazioni.
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Trova la prenotazione con l’email: un flusso che cerca una prenotazione esistente usando l’indirizzo email dell’ospite.
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Trova la prenotazione con il numero: un flusso che cerca una prenotazione esistente usando il numero di prenotazione.
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Invia la conferma della prenotazione: una classe Apex che invia all’ospite un’email di conferma con i dettagli della prenotazione.
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Crea o aggiorna prenotazione: un flusso che crea una nuova prenotazione nel caso non ne esista già una; se la prenotazione esiste, aggiorna il record.
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Cancella prenotazione: un flusso che cancella una prenotazione esistente. Il flusso chiama un modello di prompt che invia un’email di conferma della cancellazione con offerte personalizzate per promuovere prenotazioni future.
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Avvia rimborso: un flusso che elabora il rimborso per una prenotazione annullata se sono soddisfatte determinate condizioni.
Dalle azioni riferimento alle azioni agente
Creare tutti i flussi, le classi Apex o i modelli di prompt necessari per il tuo caso d’uso richiede tempo, ma per trasformarli in azioni agente personalizzate basta un attimo.
Quando crei un’azione personalizzata, l’etichetta e il nome dell’azione API prendono automaticamente il nome e il nome API esistenti dell’azione riferimento. Anche le istruzioni dell’azione personalizzata e ogni input e output vengono compilati automaticamente con le descrizioni dell’azione riferimento.
Le istruzioni dell’azione dicono all’agente IA che cosa fa una specifica azione e quando avviarla. Le istruzioni scritte bene assicurano che le azioni siano usate in modo coerente e accurato. Per maggiori informazioni su come ottimizzare le istruzioni delle azioni, consulta le Procedure consigliate per le istruzioni di azione degli agenti.
A questo punto Coral Cloud dispone di una serie di azioni per il proprio caso d’uso, quindi il team di progetto le assegna a un agente secondario. Tutto è pronto per testare il prototipo e rifinire gli elementi base.
Valutare il comportamento
Dopo aver configurato un prototipo in Agentforce, è importante testarlo e vedere come si comporta l’agente IA. Hai due opzioni per testare il tuo agente IA.
- Test manuale in Generatore Agentforce
- Test in batch nel Centro test
Il team di Coral Cloud testa gli agenti IA con domande e richieste che gli utenti potrebbero porre sulle prenotazioni in albergo. Quindi, rispondono a queste domande:
- L’agente interpreta con esattezza l’input utente?
- Avvia le azioni corrette?
- Offre risposte utili e accurate?
- Esegue i processi aziendali correttamente e aderisce alle policy e ai regolamenti aziendali?
In base ai risultati del test, il team di Coral Cloud perfeziona le istruzioni dell’agente secondario e continua l’iterazione sull’agente IA. Ricorda: se riscontri errori durante il processo di testing, assicurati di controllare le autorizzazioni dell’agente IA.
Ultimi ritocchi
Mancano solo alcune voci da spuntare nell’elenco delle cose da fare del team di Coral Cloud mentre rifinisce il prototipo.
- Personalizzare l’agente secondario Escalation (Inoltro al livello superiore) standard, in modo che possa trasferire le conversazioni agli operatori umani quando è necessario.
- Creare una soluzione di autenticazione per verificare gli utenti che interagiscono con l’agente IA.
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Collegare l’agente IA ai canali dei clienti.
Quando Nora e il suo team arrivano a un punto in cui l’agente IA si comporta in modo accurato e affidabile nell’ambiente sandbox di Coral Cloud, elaborano un piano di distribuzione per implementare l’agente IA in produzione. Quindi, monitorano l’agente per poterne migliorare e iterare la progettazione in modo continuativo.
Basi solide
Ora sai che la pianificazione e la progettazione di un agente IA sono in sostanza la creazione di basi solide. Devi identificare il caso d’uso e gli obiettivi, pensare alla strategia per i dati, tener conto dell’esperienza utente e delineare i requisiti tecnici del progetto. Affronta i rischi potenziali e stabilisci i processi aziendali che assicurano che l’agente IA sia conforme ai requisiti operativi, di sicurezza, legali, etici e normativi della tua organizzazione.
Non commettere l’errore di usare un approccio a cascata per la progettazione dell’agente. In altre parole, non è necessario sviluppare e implementare seguendo un piano lineare suddiviso in fasi. Quando esamini la tua soluzione Agentforce da tutte le angolazioni necessarie, mettiti all’opera e inizia a creare un prototipo dell’agente IA nel tuo ambiente sandbox. Così facendo, non investirai troppo tempo per la preparazione di un piano completo che alla fine potrebbe rivelarsi inefficace. Unendo una pianificazione attenta e la sperimentazione continua potrai distribuire un agente IA affidabile che libererà il valore della trasformazione per la tua organizzazione.