Criar o protótipo do agente
Objetivos de aprendizagem
Após concluir esta unidade, você estará apto a:
- Criar um subagente personalizado para seu caso de uso do Agentforce.
- Planejar os fluxos, Apex e modelos de prompt para as ações do agente.
- Explicar algumas considerações para criar ações de referência.
Trailcast
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Como criar um protótipo
Nora e sua equipe de projetos têm desenvolvido o agente de IA e feito experiências no ambiente de sandbox enquanto realizam atividades de planejamento para o projeto do Agentforce. Nessa unidade, acompanhamos a abordagem da equipe para que você possa iniciar a iteração da sua própria solução.
Primeiro, vamos ver como Nora aborda a criação do subagente que a Coral Cloud criou para o caso de uso de gerenciamento de reservas.
Preparar o palco para a conversa
Os subagentes são um componente importante do Agentforce porque o subagente define o objetivo do agente de IA e apresenta o contexto e a direção necessários para atingir esse objetivo.
Quando um usuário começa a conversar com um agente de IA, o cérebro do Agentforce (seu mecanismo de raciocínio) trabalha com o grande modelo de linguagem (LLM) em segundo plano para resolver ambiguidades da conversa e estabelecer a intenção do usuário. Em seguida, o agente passa para o subagente definido como o subagente inicial. Por padrão, este é o Roteador de agentes, um subagente especial que orienta o agente na seleção de um subagente baseado no histórico de conversas recentes e nos subagentes disponíveis para o agente.
Criar o subagente
O Agentforce tem ferramentas integradas para ajudar você a criar seu subagente, mas Nora também pode escolher entre subagentes prontos para uso e editar subagentes existentes. Ao analisar as diferentes partes de um subagente, Nora pode facilmente criar um nome, a descrição e as instruções desse subagente.
Nome
O nome do subagente deve refletir o trabalho que deve ser feito. Para o caso de uso da Coral Cloud, o gerenciamento de reservas foi identificado como um trabalho a ser feito. Portanto, o nome do novo subagente é Gerenciamento de reservas. Quando um agente tiver vários subagentes, verifique se os nomes não são muito semelhantes, para o mecanismo de raciocínio conseguir diferenciá-los.
Descrição
A descrição é composta por uma a três frases que descreve o que um subagente faz e os tipos de solicitações do usuário que devem ser classificadas nele. Em outras palavras, a descrição descreve quais mensagens do usuário devem acionar esse subagente.
Veja a primeira iteração da descrição da Coral Cloud: “Responde a perguntas e atende a solicitações relacionadas à reserva do hotel, confirmação ou itinerário de viagem de um hóspede.”
Por padrão, os campos de nome e descrição são usados juntamente com o Roteador de agentes para determinar o momento de usar um subagente em uma conversa. O agente compara os nomes e descrições de todos os subagentes atribuídos a ele com a pergunta ou solicitação do usuário e o histórico recente de conversas. Com base nesse contexto e nas instruções do Roteador de agentes, o agente seleciona a melhor correspondência.
Lembre-se que o comportamento do roteamento de subagentes pode ser personalizado, portanto, informe-se melhor na ajuda online.
Quando a Coral Cloud expande os recursos do agente na segunda versão do subagente, a equipe de projetos pode atualizar a descrição para incluir outros trabalhos a serem feitos: a modificação e a criação de reservas.
Instruções
As instruções (às vezes chamadas de instruções de raciocínio) são as diretrizes que orientam seu agente sobre como lidar com conversas no contexto do subagente.
As instruções têm uma combinação de lógica programática (escrita em Agent Script) e prompts em linguagem natural. A lógica programática define rigorosamente o fluxo de trabalho e as regras de negócios do seu agente para que ele possa seguir um caminho definido e previsível quando necessário. Os prompts em linguagem natural orientam as habilidades de conversa do seu agente de forma mais flexível.
Um exemplo de uma instrução em linguagem natural para o subagente da Coral Cloud poderia ser: “Sempre confirme os detalhes de uma modificação de reserva com o hóspede antes de finalizar qualquer alteração.”
Mas há momentos em que a Coral Cloud não quer dar ao LLM a oportunidade de interpretar uma instrução de forma equivocada. Por exemplo, em vez de adicionar o prompt “Não reembolse uma reserva a menos que ela tenha sido cancelada até 2 dias após a data de check-in”, a Coral Cloud pode escrever uma expressão programática nas instruções que avaliam os critérios para emitir um reembolso.
Ao criar o protótipo do seu agente, sugerimos que as instruções do subagente sejam criadas por último. Não é possível escrever instruções eficazes sem saber quanta lógica foi incorporada às ações e quantas decisões estão sendo tomadas pelo agente.
Hora de agir
Agora que a Coral Cloud desenvolveu seu subagente de Gerenciamento de reservas, eles começam a pensar nas ações personalizadas certas para adicionar ao subagente. Felizmente, a Coral Cloud já definiu seus processos de negócios relacionados a reservas de hotéis na unidade anterior, e muitos desses processos serão traduzidos em ações personalizadas. Mas como eles vão criar essas ações personalizadas?
A boa notícia em relação a ações personalizadas é que você não precisa criá-las do nada. Na verdade, as ações personalizadas se baseiam em tecnologias do Salesforce que você já conhece e ama. Quando você cria uma ação personalizada, ela é criada sobre uma funcionalidade existente da plataforma que você deseja disponibilizar no Agentforce: classes invocáveis e de REST do Apex, fluxos iniciados automaticamente, modelos de prompt, serviços externos e APIs do MuleSoft.
No Agentforce, chamamos essa funcionalidade subjacente de ação de referência. Ela oferece uma maneira incrível de aproveitar melhor os recursos da Salesforce Platform.
Considerações sobre o design para ações de referência
Qual é a abordagem da Coral Cloud para a criação de ações de referência subjacentes para as ações do agente? Veja a seguir alguns fatores considerados pela equipe.
Determinística ou baseada em prompt
Ao desenvolver a funcionalidade da plataforma subjacente para as ações do agente, comece analisando as tarefas e os processos de negócios relacionados ao seu caso de uso. Em seguida, decida se o processo ou tarefa deve ser determinística ou baseada em prompts.
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Determinística: usa uma classe invocável ou REST do Apex, ou um fluxo iniciado automaticamente para gerar resultados. As ações baseadas em fluxos ou no Apex são determinísticas e usam lógica e regras comerciais para gerar um resultado consistente.
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Baseada em prompt: Usa um ou mais modelos de prompt para gerar resultados. Uma ação baseada em prompt permite que você controle como uma resposta é escrita ou use recursos de raciocínio e geração de um LLM. Por exemplo, para gerar um resumo ou realizar uma análise de sentimento, é necessário usar um modelo de prompt como uma ação de referência. Os modelos de prompt também são usados para basear um agente em dados, como conhecimento ou dados de sistemas externos.
É importante considerar que uma ação pode combinar abordagens determinísticas e baseadas em prompts. Por exemplo, digamos que quando um hóspede cancela a reserva, uma ação baseada em fluxo é acionada para concluir o cancelamento. Em algum momento durante esse fluxo, o agente também pode seguir uma solicitação para pedir ao cliente informações sobre o motivo do cancelamento. O agente poderá até resumir a resposta do cliente e apresentar esse resumo para análise se o cliente indicar um motivo específico para o cancelamento. Com o tempo, a Coral Cloud pode usar essa abordagem combinada para entender melhor e responder aos problemas que afetam os clientes. Ela poderia chamar um modelo de prompt que envia um email de confirmação de cancelamento com ofertas personalizadas para atrair esse cliente específico a fazer uma reserva futura.
Atômica ou composta
Outro fator a ser considerado é se a ação de referência é atômica ou composta.
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Atomicidade: Uma tarefa pequena e simples. Uma abordagem modular dá ao agente a liberdade de combinar ações de diferentes formas para atingir um objetivo mais sofisticado. Também tende a proporcionar mais oportunidades de reutilização de ações em diferentes subagentes.
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Composta: Uma tarefa complexa composta por várias subtarefas. A vantagem de uma ação composta é que o usuário controla a sequência exata de etapas que o agente executa para concluir uma tarefa.
Entradas e resultados
No Agentforce, cada ação do agente deve ter pelo menos uma entrada, ou seja, o fluxo subjacente, o Apex ou o modelo de prompt também deve ter pelo menos uma entrada. Por exemplo, para procurar uma reserva de hotel, a entrada pode ser o email do hóspede ou o número da reserva. Durante uma conversa, o agente de IA tem autonomia para recolher informações e decidir se tem todos os detalhes necessários para acionar a ação e aprovar a entrada.
Cada ação também deve ter pelo menos um resultado. A forma como você cria a ação determina o resultado, como ele é usado e se e como ele é exibido aos usuários na conversa. Não tenha medo de experimentar ações de teste que não estejam totalmente implementadas. Elas podem ser uma ótima maneira de ver como suas ideias funcionam quando executadas.
Ações de referência da Coral Cloud
Depois de considerar os processos de negócios e as diferentes maneiras de criar o Apex, fluxos e modelos de prompt, a equipe de projetos da Coral Cloud propôs essas ações de referência para o subagente Gerenciamento de reservas.
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Obter reserva por email: Um fluxo que procura uma reserva existente usando o endereço de email do hóspede.
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Obter reserva por número: Um fluxo que procura uma reserva existente usando o número da reserva.
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Enviar confirmação de reserva: Uma classe do Apex que envia ao hóspede um email de confirmação com os detalhes da reserva.
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Criar ou atualizar reserva: Um fluxo que cria uma nova reserva caso não haja uma. Se a reserva existir, ele atualiza o registro.
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Cancelar reserva: Um fluxo que cancela uma reserva existente. O fluxo chama um modelo de prompt que envia um email de confirmação de cancelamento com ofertas personalizadas para promover reservas futuras.
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Iniciar reembolso: Um fluxo que processa um reembolso pelo cancelamento de uma reserva se determinadas condições forem atendidas.
De ações de referência a ações de agentes
A criação de todos os fluxos, o Apex ou os modelos de prompt necessários para seu caso de uso pode levar algum tempo. Porém, transformá-los em ações personalizadas de agentes é muito fácil!
Quando você cria uma ação personalizada, o rótulo da ação e o nome da API são preenchidos com o nome da ação de referência existente e o nome da API. As instruções para a ação personalizada e cada entrada e resultado também são preenchidas com as descrições da ação de referência.
As instruções da ação dizem ao agente de IA o que uma ação específica faz e quando ela deve ser acionada. Instruções bem escritas garantem que as ações sejam usadas de forma consistente e precisa. Para saber mais sobre como otimizar as instruções de ações, confira as melhores práticas para instruções de ações.
A Coral Cloud tem agora um conjunto de ações para seu caso de uso, portanto, a equipe de projetos atribui-as a um subagente. Agora eles estão prontos para testar o protótipo e refinar os blocos de construção.
Avaliar o desempenho
Depois de configurar um protótipo no Agentforce, é importante testar e observar o desempenho do agente de IA. Há duas opções para testar o agente de IA.
- Teste manual no Criador do Agentforce
- Teste em lote no Centro de testes
A equipe da Coral Cloud testa o agente de IA com perguntas e solicitações que os usuários podem fazer sobre reservas de hotéis. Em seguida, eles respondem a estas perguntas.
- O agente interpreta com precisão a entrada do usuário?
- Ele inicia as ações certas?
- Ele oferece respostas úteis e precisas?
- O agente executa corretamente os processos de negócios e cumpre as políticas e regras da empresa?
Com base nos resultados do teste, a equipe da Coral Cloud refina as instruções do subagente e continua a iterar no agente de IA. E lembre-se: se você estiver recebendo erros durante o processo de teste, verifique as permissões do seu agente de IA.
Últimos retoques
Há alguns outros itens que a equipe da Coral Cloud precisa eliminar da lista de tarefas enquanto aperfeiçoa o protótipo.
- Personalize o subagente de escalação padrão para que ele possa encaminhar as conversas para representantes de serviço em tempo real quando necessário.
- Crie uma solução de autenticação para verificar os usuários que interagem com o agente de IA.
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Conecte o agente de IA aos canais do cliente.
Quando Nora e sua equipe chegam ao ponto em que o agente de IA funciona de forma confiável e precisa no ambiente de sandbox da Coral Cloud, eles criam o plano de implantação para lançar o agente de IA na produção. Em seguida, eles monitoram o agente e isso ajuda-os a melhorar e a iterar continuamente na criação do agente.
Uma base sólida
Agora você já sabe que o planejamento e a criação de um agente de IA envolve o estabelecimento de uma base sólida. É preciso identificar o caso de uso e os objetivos, pensar na estratégia de dados, considerar a experiência do usuário e definir os requisitos técnicos do projeto. Aborde os riscos potenciais e defina seus processos de negócios para garantir que o agente de IA esteja em conformidade com os requisitos operacionais, de segurança, legais, éticos e regulamentares da sua organização.
Não cometa o erro de adotar uma abordagem em cascata na criação de agentes. Ou seja, não é necessário desenvolver e implantar com um plano linear e em fases. À medida que você analisa sua solução do Agentforce de todos os ângulos necessários, pratique e comece a criar protótipos do agente de IA em seu ambiente de sandbox. Dessa forma, você não perderá muito tempo com um plano que poderá não funcionar no final. Ao combinar um planejamento minucioso com a experimentação contínua, você poderá implantar um agente de IA confiável capaz de gerar valores transformadores para sua organização.