Descobrir o Agentforce
Objetivos de aprendizagem
Após concluir esta unidade, você estará apto a:
- Definir um agente autônomo.
- Explicar como o Agentforce ajuda a realizar o trabalho.
Conheça o Agentforce
Os agentes são aplicativos autônomos e proativos projetados para executar tarefas especializadas que ajudem funcionários e clientes. Os agentes usam modelos de linguagem grandes (LLMs) para analisar e entender o contexto completo das interações com clientes ou de um acionador automatizado e, em seguida, raciocinar de forma autônoma sobre as decisões das próximas etapas.
Esses agentes geram respostas consistentes com a voz e as diretrizes da marca de sua empresa usando dados comerciais confiáveis, incluindo dados do Salesforce CRM, dados externos do Data 360 e muito mais. Esses agentes são capazes de operar 24 horas por dia, 7 dias por semana, em várias plataformas, como portais de autoatendimento e canais de mensagens, lidando com tarefas de forma proativa, de acordo com as proteções definidas. Quando se deparam com problemas complexos que estão fora de seu escopo, eles podem encaminhar a questão para agentes humanos, garantindo que as consultas sejam resolvidas de forma eficiente e precisa.
Os agentes prontos para uso do Agentforce são fáceis de personalizar e implantar com cliques, não com código. Eles podem ser configurados em poucos minutos, são facilmente adaptáveis e funcionam continuamente em qualquer canal.
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Agente de atendimento substitui os chatbots tradicionais por IA com capacidade para lidar com vários problemas de atendimento sem cenários pré-programados, melhorando a eficiência no atendimento ao cliente.
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Representante de desenvolvimento de vendas (SDR) interage com clientes potenciais 24 horas por dia, 7 dias por semana, respondendo a perguntas, gerenciando objeções e agendando reuniões com base no CRM e em dados externos, permitindo que seus vendedores se concentrem na construção de relacionamentos mais profundos com os clientes.
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Coach de vendas fornece sessões de demonstração personalizadas para sua equipe de vendas, usando dados do Salesforce e IA generativa para ajudar os vendedores a praticar apresentações de vendas e objeções adaptadas a negócios específicos.
- O operador comercial ajuda seus operadores comerciais de comércio eletrônico com a configuração do site, definição de metas, promoções personalizadas, descrições de produtos e insights orientados por dados, simplificando as tarefas diárias.
- O agente de compras melhora a experiência de compra B2B, ajudando seus compradores a encontrar produtos, fazer compras e rastrear pedidos via bate-papo ou em portais de vendas.
- O comprador pessoal atua como um concierge digital em seus sites de comércio eletrônico ou aplicativos de mensagens, oferecendo recomendações personalizadas de produtos e ajudando nas consultas de pesquisa.
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Otimizador de campanhas automatiza o ciclo de vida completo da campanha, usando IA para analisar, gerar, personalizar e otimizar campanhas de marketing com base nas metas de negócios.
- O Agentforce dá suporte aos funcionários no fluxo de trabalho com tarefas específicas, pesquisando dados, criando planos de ação e executando-os, para aumentar a eficiência no local de trabalho.
Componentes principais de um agente
Cada agente tem parâmetros que definem o trabalho que ele pode fazer e as ações que pode realizar.
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Papel: o objetivo de um agente. Esse parâmetro define o trabalho a ser feito e as metas gerais que o agente deve atingir em sua equipe.
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Conhecimento: os dados que um agente precisa para ser bem-sucedido. Eles podem incluir artigos de conhecimento da empresa, dados de CRM, dados externos via Data 360, sites públicos, entre outros.
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Ações: as metas que um agente pode cumprir. Essa é a tarefa predefinida que um agente pode executar para fazer seu trabalho com base em um acionador ou instrução. Pode ser, por exemplo, executar um fluxo, modelo de prompt ou Apex.
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Proteções: as diretrizes que um agente pode seguir. Elas podem ser instruções em linguagem natural que indicam ao agente o que pode e o que não pode fazer, quando encaminhar a questão para um agente humano, ou podem vir de recursos de segurança integrados na camada de confiança do Einstein.
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Canais: os aplicativos em que um agente trabalha. Eles podem ser seu site, CRM, aplicativo móvel, Slack, entre outros.
Mecanismo de raciocínio do Agentforce, o cérebro de um agente
O mecanismo de raciocínio do Agentforce foi projetado para melhorar a interação com o usuário por meio de conversas mais rápidas, mais capazes e mais frequentes. Eis uma descrição geral dos principais recursos.
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Bate-papo com vários turnos: o mecanismo de raciocínio facilita a comunicação interativa com os usuários ao considerar e adaptar-se ao contexto de conversação adicionado, aumentando a precisão do atendimento fornecido.
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Classificação de tópicos: o mecanismo de raciocínio classifica as declarações do usuário em tópicos com base em descrições predefinidas, garantindo respostas relevantes.
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Instruções e ações: cada tópico inclui instruções e ações específicas, como verificar os detalhes de um pedido ou obter informações adicionais, para atender os usuários de forma precisa e eficiente.
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Recuperação de conhecimento: o mecanismo de raciocínio aplica várias técnicas, incluindo a geração de aumento de recuperação (RAG) avançada, que usa seletivamente vários modelos de linguagem para aperfeiçoar iterativamente a qualidade das consultas, recuperando os blocos de conhecimento mais relevantes e, ao mesmo tempo, avaliando a qualidade da resposta.
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Dados públicos pesquisáveis: os agentes podem agora acessar dados públicos com segurança por meio da camada de confiança do Einstein, expandindo sua base de conhecimento.
Como atua um agente
Os agentes atuam e aderem às proteções usando descrições de linguagem natural que determinam as tarefas e os limites operacionais. Veja um resumo de como eles atuam.
- O agente primeiro recebe um acionador, que pode ser uma conversa com um funcionário ou cliente, uma alteração nos dados ou uma automação.
- O agente usa o LLM e as descrições de linguagem natural para identificar o contexto e selecionar um tópico que melhor se adeque ao trabalho a ser feito, incluindo o escopo, os dados necessários e as condições necessárias.
- Dependendo da tarefa, um agente seleciona e encadeia ações. Essas ações são executadas usando fluxos, classes do Apex, APIs ou prompts diretos.
- Os agentes planejam e executam tarefas de forma dinâmica, seguindo rigorosamente as proteções predefinidas. Eles também têm mecanismos integrados para detecção de danos e toxicidade, usando a camada de confiança do Einstein e garantindo assim que não haja envolvimento em atividades inadequadas ou prejudiciais.
Agora você já conhece um pouco melhor os agentes, o que eles fazem e como o fazem. Para saber mais, consulte o conteúdo do Trailhead apresentado em Recursos, que inclui uma oportunidade de pratica e de criar um agente.