Agentforce 에이전트 살펴보기
학습 목표
이 유닛을 완료하면 다음을 수행할 수 있습니다.
- 자율 에이전트를 정의할 수 있습니다.
- Agentforce 에이전트가 업무를 지원하는 방법을 설명할 수 있습니다.
Agentforce 에이전트 소개
Agentforce 에이전트는 전문화된 작업을 실행하여 직원 및 고객을 지원하도록 설계된 주도적인 자율 애플리케이션입니다. 에이전트는 대규모 언어 모델(LLM)을 사용하여 고객 상호 작용의 전체적인 컨텍스트나 자동화된 트리거를 분석하고 파악한 후, 다음 단계에 대한 결정을 자율적으로 추론합니다.
이러한 에이전트는 Salesforce CRM 데이터, Data Cloud의 외부 데이터 등 신뢰할 수 있는 비즈니스 데이터를 사용하여 회사 브랜드의 어조 및 가이드라인과 일관된 응답을 생성합니다. 이러한 에이전트는 셀프 서비스 포털 및 메시징 채널과 같은 다양한 플랫폼에서 연중무휴 24시간 운영될 수 있으며, 설정된 가드레일 내에서 주도적으로 작업을 처리합니다. 이 에이전트는 자신이 처리할 수 없는 복잡한 문제에 직면하면 그 문제를 상담원에게 에스컬레이션할 수 있으므로 쿼리가 정확하게 효율적으로 해결됩니다.
Agentforce 기본 제공 에이전트는 코드 없이 클릭으로 손쉽게 사용자 지정하고 배포할 수 있습니다. 몇 분 만에 설정할 수 있고 쉽게 확장할 수 있으며 모든 채널에서 24시간 내내 작동합니다.
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서비스 에이전트는 기존 챗봇을 사전 프로그래밍된 시나리오 없이 광범위한 서비스 문제를 처리할 수 있는 AI로 대체하여 고객 서비스 효율성을 향상시킵니다
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영업 개발 담당자(SDR)는 잠재 고객과 연중무휴 24시간 소통하며 질문에 답하고, 반대 의견을 처리하고, CRM 및 외부 데이터를 기반으로 미팅 일정을 잡으므로, 판매자가 고객과 더 깊은 관계를 맺는데 집중할 수 있습니다.
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영업 코치는 Salesforce 데이터 및 생성형 AI를 사용해 영업 팀을 위한 개인화 역할극 세션을 제공하여 판매자가 특정 거래에 맞는 제안 및 반대 의견에 대한 처리를 연습할 수 있도록 지원합니다.
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머천다이저(MD)는 이커머스 머천다이저의 사이트 설정, 목표 설정, 개인화 프로모션, 제품 설명, 데이터 기반 인사이트를 지원하여 일상적인 작업을 간소화합니다.
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구매자 에이전트는 B2B 구매 환경을 개선하여 구매자가 채팅 또는 영업 포털을 통해 제품을 찾고 구매하고 주문을 추적할 수 있도록 지원합니다.
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퍼스널 쇼퍼는 이커머스 사이트 또는 메시징 앱에서 디지털 컨시어지 역할을 하여 개인화 제품 추천을 제공하고 검색 쿼리를 지원합니다.
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캠페인 옵티마이저는 AI를 사용해 캠페인 수명 주기 전체를 자동화하여 비즈니스 목표에 따라 마케팅 캠페인을 분석, 생성, 개인화, 최적화합니다.
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Agentforce(구 Einstein Copilot)는 데이터를 검색하고 실행 계획을 세우고 실행함으로써 특정 작업을 수행하는 직원의 업무 플로를 지원하여 업무 효율성을 높입니다.
에이전트의 주요 구성 요소
각 Agentforce 에이전트에는 수행할 수 있는 작업과 취할 수 있는 조치를 정의하는 매개 변수가 있습니다.
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Role(역할): 에이전트의 목적입니다. 팀에서 에이전트가 수행할 작업과 달성해야 하는 광범위한 목표를 정의합니다.
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Knowledge(자료): 에이전트가 성공하기 위해 필요한 데이터입니다. 여기에는 회사의 Knowledge 기사, CRM 데이터, Data Cloud를 통한 외부 데이터, 공개 웹 사이트 등이 포함될 수 있습니다.
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Actions(작업): 에이전트가 달성할 수 있는 목표입니다. 이는 트리거 또는 지침에 따라 에이전트가 작업을 수행하기 위해 실행할 수 있는 사전 정의된 작업입니다. 예를 들어 플로 또는 프롬프트 템플릿 또는 Apex를 실행할 수 있습니다.
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Guardrails(가드레일): 에이전트가 작동할 때 기준이 되는 가이드라인입니다. 이는 에이전트가 해도 되는 일과 하면 안 되는 일, 사람에게 에스컬레이션해야 하는 시기를 알려주는 자연어 지침이 될 수도 있고, Einstein Trust Layer의 내장 보안 기능에서 비롯된 것일 수도 있습니다.
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Channels(채널): 에이전트가 작업을 하는 애플리케이션입니다. 이는 웹 사이트, CRM, 모바일 앱, Slack 등이 될 수 있습니다.
에이전트의 두뇌인 Agentforce 추론 엔진
Agentforce 추론 엔진은 더 빠르고 더 많은 기능을 갖추고 더 뛰어난 멀티턴 대화를 통해 사용자 상호 작용을 향상시키기 위해 설계되었습니다. 간략한 개요와 주요 기능을 살펴보겠습니다.
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멀티턴 채팅: 이 추론 엔진은 추가된 대화 컨텍스트를 고려하고 적응하여 사용자와의 대화형 커뮤니케이션을 촉진하므로 제공하는 서비스의 정확성을 향상시킵니다.
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주제 분류: 이 추론 엔진은 사전 정의된 설명에 따라 사용자 발화를 주제별로 분류하여 관련성 있는 응답을 제공합니다.
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지침 및 조치: 각 주제에는 주문 세부 사항 확인 또는 추가 정보 획득과 같은 특정 지침 및 조치가 포함되어 있어 사용자를 정확하게 효율적으로 지원합니다.
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자료 검색: 이 추론 엔진은 여러 언어 모델을 사용해 쿼리의 품질을 반복적으로 개선하여 가장 관련성이 높은 자료 조각을 검색하면서 응답의 품질도 평가하는 고급 검색 증강 생성(RAG)을 비롯한 여러 기법을 사용합니다.
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검색 가능한 공개 데이터: 에이전트는 이제 Einstein Trust Layer를 통해 공개 데이터에 안전하게 액세스하여 기술 자료를 확장할 수 있습니다.
에이전트가 조치를 취하는 방법
에이전트는 작업과 운영 경계를 설명하는 자연어 설명을 사용해 조치를 취하고 가드레일을 준수합니다. 다음은 에이전트의 작동 방식에 대한 요약입니다.
- 에이전트는 먼저 직원 또는 고객과의 대화, 데이터 변경, 자동화 등의 트리거를 수신합니다.
- 에이전트는 LLM과 자연어 설명을 사용하여 컨텍스트를 파악하고 범위, 필요한 데이터, 필요한 조건을 비롯하여 수행해야 할 작업에 가장 적합한 주제를 선택합니다.
- 에이전트는 작업에 따라 조치를 선택하고 순차적으로 실행합니다. 이러한 조치는 플로, Apex 클래스, API 또는 직접 프롬프트를 통해 실행됩니다.
- 에이전트는 사전 정의된 가드레일을 엄격하게 따르면서 작업을 동적으로 계획하고 실행합니다. 또한 Einstein Trust Layer를 사용하는 위해 및 유해성 탐지 체계가 내장되어 있어 부적절하거나 유해한 활동에 관여하지 않도록 합니다.
이제 Agentforce 에이전트의 역할, 기능, 작동 방식에 대해 조금 알게 되었습니다. 자세히 알아보려면 리소스에 나열된 Trailhead 콘텐츠를 참조하세요. 여기에는 에이전트를 직접 경험하고 구축해볼 수 있는 기회가 있습니다.