Gli Agenti Agentforce
Obiettivi di apprendimento
Al completamento di questa unità, sarai in grado di:
- Definire un agente autonomo.
- Spiegare in che modo gli agenti Agentforce aiutano a svolgere il proprio lavoro.
Gli agenti Agentforce
Gli agenti Agentforce sono applicazioni autonome e proattive progettate per eseguire operazioni specialistiche allo scopo di aiutare dipendenti e clienti. Gli agenti usano i Large Language Model (LLM) per analizzare e comprendere l'intero contesto delle interazioni con i clienti o un attivatore automatico, per poi ragionare autonomamente sulle decisioni da prendere.
Questi agenti generano risposte coerenti con la voce del brand e le linee guida dell'azienda utilizzando dati aziendali affidabili, tra cui i dati di Salesforce CRM, dati esterni derivati da Data Cloud e altri ancora. Gli agenti sono in grado di operare 24 ore su 24, 7 giorni su 7 su varie piattaforme, come i portali self-service e i canali di messaggistica, gestendo le attività in modo proattivo all'interno di misure di salvaguardia prestabilite. Quando si trovano di fronte a problemi complessi che esulano dalle loro competenze possono coinvolgere agenti umani, facendo sì che le query siano risolte in modo efficiente e accurato.
Gli agenti Agentforce pronti all'uso sono facili da personalizzare e distribuire con l'aiuto di semplici clic, senza richiedere codice. Possono essere impostati in pochi minuti, sono facilmente scalabili e funzionano ininterrottamente su qualsiasi canale.
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Agente dell'assistenza: sostituisce i tradizionali chatbot con l'IA, che è in grado di gestire un'ampia gamma di problemi di assistenza senza la necessità di utilizzare scenari preprogrammati, migliorando pertanto l'efficienza dell'assistenza clienti.
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Agente di Sviluppo vendita (SDR): interagisce con i clienti potenziali rispondendo alle loro domande 24 ore su 24, 7 giorni su 7, gestendo le obiezioni e pianificando le riunioni sulla base dei dati del CRM e di quelli esterni. In questo modo, consente ai venditori di dedicarsi alla creazione di relazioni più profonde con i clienti.
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Formazione per le vendite: offre sessioni personalizzate di giochi di ruolo per il team di vendita, utilizzando i dati Salesforce e l'IA generativa per aiutare i venditori a esercitarsi con discorsi e obiezioni su misura per le specifiche trattative.
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Merchandiser: assiste i merchandiser dell'e-commerce con l'impostazione del sito, la definizione degli obiettivi, le promozioni personalizzate, le descrizioni dei prodotti e gli approfondimenti basati sui dati, semplificando le attività quotidiane.
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Agente Buyer: migliora l'esperienza di acquisto B2B, aiutando i buyer a trovare prodotti, effettuare acquisti e monitorare gli ordini via chat o nei portali di vendita.
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Personal Shopper: agisce come un concierge digitale su siti di e-commerce o app di messaggistica, offrendo consigli personalizzati sui prodotti e fornendo assistenza per le query di ricerca.
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Ottimizzazione delle campagne: automatizza l'intero ciclo di vita delle campagne di marketing, utilizzando l'IA per analizzarle, generarle, personalizzarle e ottimizzarle in base agli obiettivi aziendali.
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Agentforce (già Einstein Copilot): supporta i dipendenti nel flusso del loro lavoro aiutandoli a svolgere compiti specifici, come la ricerca di dati, la creazione di piani di azione e la loro esecuzione, per aumentare l’efficienza sul luogo di lavoro.
Componenti chiave di un agente
Ogni agente Agentforce comprende parametri che definiscono il lavoro che può svolgere e le azioni che può intraprendere.
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Ruolo: lo scopo di un agente. Definisce il lavoro da svolgere e gli obiettivi più ampi che l'agente deve raggiungere per il team.
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Conoscenze: i dati necessari per la riuscita di un agente, tra cui, ad esempio, articoli Knowledge e dati del CRM aziendale, nonché dati esterni provenienti da Data Cloud, siti web pubblici e così via.
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Azioni: gli obiettivi che un agente può raggiungere. Si tratta dell'attività predefinita che un agente può eseguire per svolgere il proprio lavoro in base a un trigger o a un'istruzione. Ad esempio, potrebbe eseguire un flusso, un modello di prompt o codice Apex.
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Misure di salvaguardia: le linee guida a cui deve attenersi l'operato di un agente. Può trattarsi di istruzioni in linguaggio naturale che indicano all'agente cosa può e non può fare e quando deve rivolgersi a una persona oppure di istruzioni provenienti da funzionalità di sicurezza integrate in Einstein Trust Layer.
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Canali: le applicazioni in cui lavora l'agente, ad esempio un sito web, il CRM, un'app mobile, Slack e altro ancora.
Il motore di ragionamento di Agentforce: il cervello dell'agente
Il motore di ragionamento di Agentforce è stato progettato per migliorare l'interazione con l'utente attraverso conversazioni più rapide, più esperte e con più turni. Ecco una breve panoramica e un elenco delle funzionalità chiave.
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Chat con più turni: il motore di ragionamento facilita la comunicazione interattiva con gli utenti prendendo in considerazione e adattandosi al contesto conversazionale aggiunto, migliorando così l'accuratezza dell'assistenza fornita.
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Classificazione degli argomenti: il motore di ragionamento classifica le enunciazioni degli utenti in argomenti sulla base di descrizioni predefinite, assicurando la pertinenza delle risposte.
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Istruzioni e azioni: ogni argomento comprende istruzioni e azioni specifiche, come la verifica dei dettagli dell'ordine o il reperimento di ulteriori informazioni, per assistere gli utenti in modo preciso ed efficiente.
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Recupero delle conoscenze: il motore di ragionamento si avvale di diverse tecniche, tra cui la generazione aumentata di recupero (RAG) che utilizza selettivamente più modelli linguistici per affinare iterativamente la qualità delle query, recuperando i blocchi di conoscenza più pertinenti e valutando al contempo la qualità della risposta.
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Dati pubblici disponibili per le ricerche: ora gli agenti possono accedere in modo sicuro ai dati pubblici attraverso Einstein Trust Layer, ampliando la propria base di conoscenza.
Modalità di intervento dell'agente
Gli agenti agiscono nel rispetto delle misure di salvaguardia utilizzando descrizioni in linguaggio naturale che delineano le attività e i confini operativi. Ecco un riepilogo del modo in cui operano.
- L'agente riceve innanzitutto un trigger, che può essere una conversazione con un dipendente o un cliente, una modifica dei dati o un'automazione.
- L'agente utilizza l'LLM e le descrizioni in linguaggio naturale per identificare il contesto e selezionare l'argomento che meglio si adatta al lavoro da svolgere, compresi l'ambito, i dati richiesti e le condizioni necessarie.
- A seconda dell'attività, l'agente seleziona e concatena le azioni. Queste azioni vengono eseguite tramite flussi, classi Apex, API o prompt diretti.
- Gli agenti pianificano ed eseguono dinamicamente le attività rispettando rigorosamente le misure di salvaguardia predefinite. Inoltre, grazie ad Einstein Trust Layer, dispongono di meccanismi integrati per il rilevamento dei danni e della tossicità che impediscono loro di impegnarsi in attività inappropriate o dannose.
Ora hai appreso alcune nozioni sugli agenti Agentforce, su ciò che fanno e sul modo in cui operano. Per saperne di più consulta i contenuti Trailhead elencati nella sezione Risorse, tra cui è inclusa anche una possibilità di fare pratica con la creazione di un agente.