Opzioni per il radicamento degli agenti nel contesto dei dati

Obiettivi di apprendimento

Al completamento di questa unità, sarai in grado di:

Descrivere quattro diversi meccanismi che possono essere usati per incorporare i dati in Agentforce.
Conoscere alcuni metodi usati da Agentforce per connettersi ai dati.

Quindi, in che modo Agentforce accede ai dati per il radicamento nel contesto? Per scoprirlo, facciamo un passo indietro e parliamo dei componenti base di un agente IA.

Componenti base di un agente

Gli agenti sono costituiti da tre elementi principali.

Argomenti: definiscono i vari compiti che può svolgere un agente.
Istruzioni: tracciano dei limiti chiari per definire il modo in cui un agente prende le decisioni.
Azioni: sono le operazioni o attività specifiche che un agente può eseguire.

Salesforce fornisce alcuni argomenti e azioni standard per Agentforce per consentirti di iniziare a lavorare rapidamente. Ma puoi anche creare azioni e argomenti personalizzati per fornire al tuo agente IA funzionalità aggiuntive con cui eseguire operazioni specifiche per il tuo business.

Collegare le azioni ai dati con quattro meccanismi

Quando crei un’azione agente, non devi crearla dal nulla. Le azioni vengono create in base a funzionalità esistenti della piattaforma che vuoi rendere disponibili per Agentforce: classi Apex richiamabili o REST, flussi AutoLaunched, modelli di prompt e API MuleSoft.

In Agentforce chiamiamo questa funzionalità sottostante azione riferimento, un modo formidabile per sfruttare al meglio il potenziale di Salesforce Platform. Le azioni riferimento sono i meccanismi con cui un agente si collega ai dati e porta a termine il lavoro. Vediamo i diversi tipi di azione riferimento.

Diagramma di processo che mostra la relazione delle azioni agente con i meccanismi di recupero dei dati e le origini dati.

Utilizzare Apex nelle azioni agente

Gli sviluppatori possono creare azioni agente usando Apex nonché richiamare gli agenti Agentforce da una classe Apex. Per ulteriori informazioni, vedi il modulo Personalizzazione degli agenti con Apex.

Utilizzare i flussi nelle azioni agente

Se preferisci un approccio low-code o no-code alle azioni agente, puoi creare le tue azioni utilizzando Flow Builder. Per scoprire come creare e configurare le tue azioni agente utilizzando i flussi, vedi il modulo Personalizzazione degli agenti con i flussi.

Utilizzare i modelli di prompt nelle azioni agente

I modelli di prompt in Agentforce aiutano a assicurare che le risposte dell’IA siano radicate nel contesto, fornendo un formato strutturato allineato con dati specifici e con il contesto delle tue esigenze aziendali. Quando crei una struttura o un formato predefinito, questo può guidare l’agente IA nella generazione delle risposte o nel completamento delle azioni. Operando in concomitanza con gli LLM per generare l’output, un’azione guidata da un modello di prompt aiuta gli agenti a gestire query come ricerche nella knowledge base, riepiloghi, traduzioni, classificazioni, creazione di contenuti e altro ancora. Per iniziare a utilizzare i modelli di prompt, vedi il modulo Personalizzazione degli agenti dell’assistenza con il Generatore di prompt.

Utilizzare le API MuleSoft nelle azioni agente

MuleSoft consente di collegare agenti IA a sistemi di terze parti tramite API e connettori. Analogamente al modo in cui Data 360 si collega a origini dati esterne, le API MuleSoft forniscono connessioni su scala individuale. In Agentforce, è possibile esporre le API come argomenti e azioni dell’agente, che includono istruzioni e metadati incorporati. Ciò significa che è possibile radicare gli agenti nel contesto di dati che si trovano all’esterno di un’organizzazione Salesforce o di altri sistemi aziendali, come applicazioni ERP (Enterprise Resource Planning) o SaaS.

Hai dei dubbi riguardo al tipo di azione riferimento da usare per creare la tua azione agente? Per saperne di più su come progettare un agente, vedi il badge Agentforce: pianificazione degli agenti.

Usare le risorse modello di dati Salesforce

Puoi sfruttare al massimo i dati esistenti in Salesforce per radicare un agente nel contesto di informazioni provenienti da quasi tutti i campi che già utilizzi. L’uso dei dati del CRM già esistenti assicura un’integrazione fluida e un’accuratezza in tempo reale.

Ecco alcuni tipi di dati disponibili.

Oggetti standard: le azioni agente possono accedere ai dati strutturati di oggetti Salesforce standard come account, referenti, casi e opportunità.
Oggetti personalizzati: se disponi di oggetti personalizzati creati su misura per il tuo business, le tue azioni agente possono anche accedere ai dati di tali oggetti.
Oggetti esterni: per l’integrazione dei dati in tempo reale, utilizza Salesforce Connect per collegare singole origini dati esterne direttamente al tuo ambiente Salesforce in modo che l’agente disponga sempre delle informazioni più aggiornate.
Estrazione dati: utilizza il servizio di esportazione dati di Salesforce o Data Loader per estrarre i dati necessari. I dati si possono quindi formattare per i tuoi prompt LLM.

Tuttavia, il radicamento dell’agente nel contesto dei dati Salesforce non è l’unica opzione disponibile. Molte aziende utilizzano diversi servizi software, il che significa che i dati probabilmente vengono archiviati nelle origini e nei formati più disparati. Con Data 360 puoi unificare quei dati per renderli disponibili per il radicamento nel contesto in Agentforce. Scopri di più sulla forza dietro Agentforce e sul modo in cui Data 360 supporta le attività delle aziende che mettono al primo posto gli agenti in un post del blog della vicepresidente di Salesforce, Erika Ehrli. Puoi trovare altre informazioni in Connettere Data 360 ad Agentforce su Trailhead.

Semplificare l’integrazione con le librerie dati

Le librerie dati Agentforce (ADL, Agentforce Data Library) semplificano la configurazione e la gestione del radicamento nel contesto, soprattutto per i set di dati non strutturati. Quando crei una libreria dati, diversi passaggi della configurazione in Data 360 e nel Generatore di prompt vengono automatizzati, ad esempio l’invio di stream di dati a Data 360, la mappatura degli oggetti dati e la creazione di un indice di ricerca e di un retriever. Completati questi passaggi, puoi collegare facilmente gli agenti ai tuoi dati. Puoi creare e configurare le librerie dalle impostazioni dell’ADL o tramite il Generatore Agentforce. Per ulteriori informazioni vedi l’argomento della Guida Che cosa sono le librerie di dati?.

Conclusione

Il radicamento nel contesto consente agli agenti IA di fornire risposte precise e contestualmente pertinenti personalizzate per il tuo business. Abbiamo esplorato i tipi di dati strutturati e non strutturati, confrontato il radicamento nel contesto con la RAG e riassunto diversi metodi di radicamento delle azioni personalizzate. Scopri di più sul modo in cui gli agenti IA possono usare i dati oppure prova autonomamente.

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