Perfezionare il modello di prompt per ottenere risposte accurate dagli agenti

Obiettivi di apprendimento

Al completamento di questa unità, sarai in grado di:

• Descrivere quando si usa un flusso in un modello di prompt con agenti.
  
• Spiegare perché eseguire test nel Generatore di prompt e nel Generatore agente migliora le risposte.
  
• Dimostrare come si testa un agente nel Generatore agente con i prompt in un ambiente live.
  

Nota

Stai seguendo la formazione in italiano? Inizia la sfida in un Trailhead Playground in italiano e utilizza le traduzioni fornite tra parentesi per la navigazione. Per quanto riguarda i valori da inserire, copia e incolla solo quelli in lingua inglese, perché la convalida della sfida è basata sul fatto che i dati siano in inglese. Se non superi la sfida nella tua organizzazione italiana, ti consigliamo di (1) selezionare Stati Uniti per le impostazioni internazionali, (2) selezionare Inglese per la lingua seguendo le istruzioni riportate qui e, successivamente, (3) fare nuovamente clic sul pulsante "Controlla la sfida".

Visita il badge Trailhead nella tua lingua per informazioni dettagliate su come usufruire dell'esperienza Trailhead in altre lingue.

Trailcast

Se vuoi ascoltare una registrazione di questo modulo, usa il player qui sotto. Quando hai finito, ricorda di tornare a ciascuna unità, consultare le risorse e completare le valutazioni associate.

Hai imparato come creare un modello di prompt, costruire un agente e collegare le azioni, ma come fai a sapere se tutto funziona nel modo previsto? In questa unità potrai seguire Becca mentre passa alla modalità di controllo della qualità. Scoprirai come testare un agente, identificare i comportamenti imprevisti e rivedere il prompt per assicurarti che l’agente risponda ogni volta in modo accurato ed empatico.

Testare un agente

Becca inizia simulando un’interazione con un ospite per vedere come risponde l’agente.

1. Nel Generatore agente, fai clic sull’icona di aggiornamento (freccia circolare) nell’angolo superiore destro della finestra Conversation Preview (Anteprima conversazione).
   

2. Non preoccuparti se in Conversation Preview (Anteprima conversazione) sono ancora visualizzati i puntini di attesa. Digita questo messaggio e premi Invio: The White Water Rafting experience my family and I booked was unexpectedly cancelled. (L’esperienza di rafting sulle rapide che la mia famiglia ed io avevamo prenotato è stata inaspettatamente annullata.)
   
3. Dopo la risposta dell’agente, inserisci questo follow-up e premi Invio: I’m sofiarodriguez@example.com and my membership number is 10008155. (Sono sofiarodriguez@example.com e il mio numero di iscrizione è 10008155.)

Se l’agente non è in grado di identificare le informazioni sull’ospite, inseriscile di nuovo.

Vediamo nel dettaglio cosa sta succedendo.

• Un ospite presenta un reclamo: l’ospite usa l’agente in una chat per dare voce al proprio reclamo.
  
• L’agente risponde: richiede dei dati per l’identificazione, l’indirizzo email e il numero di iscrizione, perché deve verificare chi sia l’ospite.
  
• L’azione Get Customer Details (Recupera dettagli cliente) recupera le informazioni sull’ospite, inclusi i dettagli del caso, e le verifica tramite un flusso.
  
• Classificazione dei reclami: in base alla natura del reclamo, l’agente classifica il problema assegnandolo a uno di quattro livelli.
  
• L’agente risponde: fornisce un messaggio cortese offrendo un indennizzo o una risoluzione. Ma offre un indennizzo di livello 2 per un problema di livello 3. Questo avviene perché ha bisogno di più contesto.
  

E c’è un altro problema... proviamo con un altro prompt.

1. Nel Generatore agente, fai clic sull’icona di aggiornamento (freccia circolare) nell’angolo superiore destro della finestra Conversation Preview (Anteprima conversazione).
   
2. Digita questo messaggio e premi Invio: At the Ocean Kayak Expedition, I didn’t like that the tour group was so large. (Alla spedizione in kayak sull’oceano, non ho apprezzato il fatto che il gruppo del tour fosse così numeroso.)
   
3. Dopo la risposta dell’agente, inserisci questo follow-up: I’m tabathatobias@example.com and my membership number is 10009996. (Sono tabathatobias@example.com e il mio numero di iscrizione è 10009996). Premi Invio.
   

Se l’agente non è in grado di identificare le informazioni sull’ospite, inseriscile di nuovo.

Becca nota una cosa allarmante.

Problema rilevato

Anche in assenza di un reclamo ufficialmente registrato o un problema aperto, l’agente offre comunque un indennizzo. Questo significa che chiunque dica che qualcosa non va potrebbe andarsene con una notte gratuita o un credito consistente. Accidenti, non è sostenibile per Coral Cloud Resorts.

Per risolvere questi problemi, Becca deve aggiornare il modello di prompt Guest Experience Compensation (Indennizzo esperienza ospite) in modo che abbia il contesto necessario e offra il giusto indennizzo se c’è un caso aperto legato all’ospite.

Modificare il modello di prompt

Torna al Generatore di prompt e aggiorna il modello per includere una logica che aiuti l’LLM a determinare il livello di indennizzo appropriato in base ai casi aperti, fornendo al contempo indicazioni su come rispondere quando un ospite solleva una questione separata che non è stata registrata ufficialmente.

1. Fai clic su e seleziona Setup (Imposta).
   
2. Nella casella Quick Find (Ricerca veloce) di Setup (Imposta), cerca e seleziona Prompt Builder (Generatore di prompt).
   
3. Fai clic sul modello di prompt Guest Experience Compensation (Indennizzo esperienza ospite).
   
4. Sostituisci la riga “Determine the appropriate tier of compensation based on the guidelines below.” (Determina il livello di indennizzo appropriato in base alle linee guida seguenti.) Copia e incolla il testo seguente:
   

Use the details from the following case to determine the appropriate tier of compensation based on the guidelines below:


If the case details say "There are no open cases," or are empty or null, assign Tier 0.


Case Details:
Complaint:


If there is an open case, proceed with the appropriate compensation tier and include a brief
mention that their issue is part of an existing official complaint. If there is not an open case,
acknowledge the complaint, let the guest know it's appreciated, and that their preferences will be
noted for future stays.

5. Fai clic su Save As (Salva con nome) > Save As New Version (Salva come nuova versione).
   

Attivare un flusso da utilizzare in un modello di prompt

Becca vuole usare un flusso che verifichi se l’ospite ha dei casi aperti e restituisca solo i dettagli pertinenti al modello di prompt. A differenza di un elenco correlato, che si limita a restituire i primi cinque casi indipendentemente dallo stato, il flusso le permette di avere maggiore controllo. Applica un filtro per le informazioni specifiche sul caso di cui ha bisogno. In questo esempio, vuole che vengano restituiti solo i casi aperti.

1. Fai clic su e seleziona Setup (Imposta).
   
2. In Setup (Imposta), utilizza la casella Quick Find (Ricerca veloce) per cercare e selezionare Flows (Flussi).
   
3. Seleziona il flusso Get Open Cases for Contact (Recupera casi aperti per referente).
   

Questo flusso verifica solo la presenza di casi aperti collegati all’ospite e li restituisce al modello di prompt in modo che l’agente possa rispondere.

4. Fai clic su Activate (Attiva) in modo da poter usare il flusso nel modello di prompt.
   
5. In Flow Builder, fai clic sulla freccia indietro per tornare a Setup (Imposta).
   

Collegare il flusso al modello di prompt

Ora Becca aggiunge quel flusso al suo modello di prompt in modo che usi solo i dati del caso aperto quando crea le risposte.

1. Nella casella Quick Find (Ricerca veloce) in Setup (Imposta), cerca e seleziona Prompt Builder (Generatore di prompt).
   
2. Seleziona il modello di prompt esistente, Guest Experience Compensation (Indennizzo esperienza ospite).
   

Se inizi a modificare un modello di prompt attivo, dovrai salvarlo come nuova versione o nuovo modello per testare le modifiche.

3. Nel prompt, dopo il testo Case Details: (Dettagli caso:), aggiungi il flusso nel modello di prompt. Fai clic su Insert Resource (Inserisci risorsa) > Flows (Flussi) > Get Open Cases for Contact (Recupera casi aperti per referente).
   
4. Nel prompt dopo il testo, Complaint: (Reclamo:), aggiungi la risorsa di testo libero al prompt. Fai clic su Insert Resource (Inserisci risorsa) > Free Text (Testo libero) > Complaint (Reclamo).
   
5. Fai clic su Save (Salva).
   

Visualizzare in anteprima e convalidare nel Generatore di prompt

Becca visualizza in anteprima il modello aggiornato con dati reali.

1. Fai clic su Preview (Anteprima) e seleziona Sofia Rodriguez nel campo Contact (Referente), quindi digita I didn’t like that the tour group was so large (Non ho apprezzato il fatto che il gruppo del tour fosse così numeroso) nel campo Complaint (Reclamo).
   
2. Fai di nuovo clic su Preview (Anteprima).
   

Ora Becca esamina l’anteprima. La risoluzione mostra i dettagli del caso aperto di Sofia, il suo reclamo attuale all’agente, le opzioni di indennizzo suggerite in base al suo caso e un’anteprima della risposta.

3. Fai clic su Activate (Attiva) per pubblicare il modello di prompt aggiornato.
   

Ripetere il test nel Generatore agente

Becca torna al Generatore agente e vede l’esperienza completa in azione.

1. In Setup (Imposta), cerca e seleziona Agentforce Agents (Agenti Agentforce).
   
2. Scegli l’agente Coral Cloud Experience Agent (Agente esperienze Coral Cloud).
   
3. Fa clic su Open in Builder (Apri nel Generatore).
   
4. In Conversation Preview (Anteprima conversazione), inserisci di nuovo lo stesso prompt di test: The White Water Rafting experience my family and I booked was unexpectedly canceled. (L’esperienza di rafting sulle rapide che la mia famiglia ed io avevamo prenotato è stata inaspettatamente annullata.) Premi il tasto Invio.
   
5. Dopo la risposta dell’agente, inserisci il prompt successivo: I’m sofiarodriguez@example.com and my membership number is 10008155. (Sono sofiarodriguez@example.com e il mio numero di iscrizione è 10008155.) Premi il tasto Invio.
   

Becca nota che la risposta è migliorata: ora è radicata nella storia reale dell’ospite!

Conclusioni

In questo modulo, hai creato un potente modello di prompt, hai configurato un agente e hai verificato che tutto funzionasse nel mondo reale.

Hai imparato a:

• Progettare prompt che generano risposte accurate e coerenti con il brand.
  
• Collegare i modelli di prompt agli agenti tramite azioni di intelligence.
  
• Usare i flussi per arricchire i prompt con dati contestuali in tempo reale.
  
• Testare le risposte degli agenti e risolverne i problemi per evitare un’eccessiva automazione o una logica non corretta.
  
• Perfezionare la soluzione in base al comportamento reale, non solo a supposizioni.
  

Il punto chiave? Gli agenti migliori non sono solo configurati, sono anche curati: combinano logica, linguaggio e dati per offrire esperienze che vengono percepite come umane e utili. Il Generatore di prompt ti offre la precisione. Agentforce ti fornisce l’automazione. Insieme ti aiutano a creare flussi di lavoro basati su IA più intelligenti, più sicuri e più scalabili.

Buon lavoro!