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构建正确的解决方案

学习目标

完成本单元后，您将能够：

  • 为您的 Agentforce 项目定义数据策略。
  • 开发用于将 AI 智能体连接到渠道的解决方案。
  • 指定用于将对话从 AI 升级到实时服务代表的标准。
  • 对 Agentforce 项目的安全权限制定计划。
  • 列举可能影响 Agentforce 实施的特定于 Salesforce 的因素。

Trailcast

如果您想收听本模块的录音，请使用以下播放器。听完这段录音后，记得返回每个单元，查看资源，然后完成相关评估。

从目标到解决方案

在上一单元中，Coral Cloud 定义了自主 AI 用例的业务目标，并确定了 AI 智能体将执行的任务及其要完成的工作。设定目标后，Nora 即可启动发现流程，以便组织能够收集并记录项目要求。

关于开发智能体的说明

任何项目的成功都离不开周密的计划，但构建 AI 智能体具有独特性，需要采取更注重实践的方法。与通常需要大量预先规划和探索的传统软件开发不同，AI 智能体的开发则要求原型设计和不断细化。仅凭设计文档和电子表格无法制定 AI 智能体的计划。

在定义项目要求的同时，请在 Sandbox 环境中构建和测试 AI 智能体。尝试不同的方法，找出哪些有效，哪些无效。关键是要使用测试和迭代来指导您的计划和开发工作。

思考用户旅程

无论设计何种技术解决方案，重要的是采取以用户为中心的方法，Agentforce 也不例外。Nora 和她的团队能使智能体和所有与其互动的用户之间的高级交互可视化。

思考用户体验有助于您了解 AI 智能体的项目要求。例如，内部用户通常借助智能体进行更广泛、更复杂的查询，而外部用户的需求通常更具可测性。

Nora 和她的团队绘制了粗略的旅程图，突出显示了预约管理用户体验的各个阶段和接触点。如果您对旅程规划技术尚不熟悉，请参阅旅程规划。

收集技术要求

Coral Cloud 团队在花时间思考了 AI 智能体的理想用户体验后，随即着手收集技术要求。他们主要探索了以下主要因素。

  • 数据
  • 频道
  • 路由和升级
  • 安全控件
  • Salesforce 注意事项

定义数据策略

在上一单元中，Coral Cloud 团队评估了每个用例构想的数据准备情况。团队选择预约管理用例的一个原因是现有数据足以满足需求。这一点至关重要，因为只要拥有合适的数据，就能大幅提升 AI 智能体的准确性和可靠性。

现在，Nora 需要确定项目的数据要求。借助包含自定义对象的数据模型，Coral Cloud 通过 Salesforce 管理其所有度假村的预约业务。因此，她了解到，可以使用这些预约数据以及任何相关外部数据和上载的文件。她确保对 Salesforce 中的预约数据进行审核，以评估这些数据的完整性、质量、可理解性、基数、唯一性、可访问性、时效性、安全性和治理。然后，她定义了项目的数据策略。

如果您不清楚如何为 AI 项目制定数据策略，请参阅 AI + 数据：项目规划。您也可以使用 AppExchange 上的 Cuneiform 等免费工具，通过数据技术分析帮助您印证直觉。

指定渠道

在规划 Agentforce 解决方案时，Coral Cloud 还需考虑 AI 智能体的运行渠道。智能体将如何与内部或外部用户进行互动？如何将智能体呈现给用户？理想的体验应该是什么样的？

一幅展示了 AI 智能体与网站上的最终用户进行交互的风格化插图。

在首个自主 AI 用例中，Coral Cloud 将从消息传递渠道开始：公司网站、WhatsApp、Facebook Messenger。接下来，Coral Cloud 可以添加电话和电子邮件。

Coral Cloud 拥有 Experience Cloud 网站，并且该度假村正在使用适用于应用程序内和 Web 的消息传递。适用于应用程序内和 Web 的消息传递支持所有计划部署 AI 智能体的渠道，因此 Coral Cloud 能够顺利推进 Agentforce 实施。

请谨记，如果您想测试您关于智能体设计的构想，可以在配置渠道之前在 Sandbox 中对 AI 智能体进行原型设计。但在部署到生产前，您需要制定渠道策略，并全面测试智能体在每个渠道上的性能。

何时升级？

Nora 对新 AI 智能体能够在 Coral Cloud 的网站和聊天渠道与客户进行交互感到兴奋。不过，她也理解，在特定情况下，AI 智能体需要将问题升级到实时服务代表。升级到服务代表的原因可能包含公司政策、品牌要求、安全措施、风险管理或法规合规性。

在规划过程中，Coral Cloud 定义了在 AI 智能体工作期间将出现的人类决策和监督的所有方式。关于服务代表应何时及如何介入的明确指南，将使 Nora 和她的团队在对智能体进行原型设计时更容易配置合适的护栏。（您将在下一单元中了解有关护栏的更多信息。）

渠道路由

关于从 AI 智能体到服务代表的路由，Coral Cloud 还需考虑 Agentforce 项目将如何影响度假村现有的渠道路由解决方案。该组织正采用全渠道以实现智能路由与自动化，因此，Nora 已经在考虑团队如何在 AI 智能体和全渠道之间构建集成。

关于集成，Nora 遵循将服务智能体连接到客户渠道文档中的步骤。请谨记，您设置渠道路由解决方案的方式取决于您的用例以及 Salesforce 组织的配置。

建立安全控件

对于业务技术负责人 Nora 而言，安全是重中之重，Coral Cloud 在 Salesforce Platform 上构建技术解决方案时始终遵循安全最佳实践。但这不仅仅是一个技术项目，而是利用生成式 AI 的 Agentforce 项目。

Nora 在线查阅了 Agentforce 如何利用 Salesforce 强大的安全基础设施（包括 Einstein 信任层）的相关信息。Einstein 信任层使用安全网关和零保留协议来保护公司数据。这让她对新 AI 智能体的安全性感到放心。她决定下载 Agentforce and Einstein Generative AI Security（Agentforce 和 Einstein 生成式 AI 安全）白皮书了解更多信息。

接下来，Nora 将考虑为确保 Coral Cloud 的 AI 智能体可靠性而需要设置的安全控件。在开始规划您自己的 AI 智能体时，请考虑管理员、员工、客户以及 AI 智能体的权限和访问权限。

管理员访问权限

要在 Salesforce 中创建和管理 AI 智能体，您需要具备“管理 AI 智能体”用户权限以及智能体类型所需的权限，或者“自定义应用程序”用户权限。

员工访问权限

如果您的用例面向内部，当员工通过 Salesforce 与 AI 智能体交互时，该智能体将在当前登录的 Salesforce 用户的上下文中运行。每位用户可访问的内容取决于标准的 Salesforce 访问控件，如许可证、权限、字段级安全性和共享设置。有关更多信息，请参阅信任和智能体。

客户访问权限

如果您将智能体部署到网站等外部渠道，可能存在您不希望 AI 智能体代表客户执行的一些操作，除非他们已经过验证。例如，任何访问网站的人都可向智能体咨询商品相关问题。但如果需要协助处理订单，用户首先需要进行身份验证。

Agentforce 的身份验证解决方案的设计方式取决于特定用例的安全和身份要求。请参阅 Maintain Trust with Agentforce Actions（通过 Agentforce 操作保持信任）了解更多信息。

智能体访问权限

安全性难题的最后一部分是智能体用户。部分 AI 智能体（如服务智能体）以智能体用户的身份运行，而智能体用户在 Salesforce 中拥有专属的用户简档和角色。AI 智能体可执行的操作取决于其被分配的权限。

默认情况下，智能体用户的权限集是有限的。从安全性角度来看，这符合最小特权原则，很不错。但是，这也意味着在设置 AI 智能体时，您必须明确授予智能体完成工作所需的所有权限。否则，智能体将无法正常运行。请参阅智能体用户权限的最佳实践，了解如何控制 AI 智能体可执行的操作及其可访问的数据。

在 Salesforce 中配置智能体权限时，第一次可能无法正确配置，因此，对智能体进行原型设计时，请务必在 Sandbox 中测试安全控件。要观看智能体访问权限的演示，请参阅 Set Up Agent Permissions（设置智能体权限）视频 (6:03)。

Salesforce 注意事项

如果您是 Salesforce 的现有客户，您并非在真空中孤立地构建 AI 智能体。AI 智能体必须与 Salesforce 的当前配置和架构共存。以下是可能影响 Agentforce 实施的特定于 Salesforce 的因素。

许可和配置

由于每个 Agentforce 项目都是唯一的，因此每个项目所需的 Salesforce 产品和功能也会因用例而异。建议您向 Salesforce 客户主管确认您需要构建的特定 AI 智能体的许可要求。

计费和消费

Agentforce 使用基于消费的定价模型。有关使用量计费的更多信息，请参阅“资源”部分中链接的文档。您也可以参阅合同或咨询客户主管。

要求

要使用 Agentforce，Salesforce 组织中必须启用以下产品和功能。

  • Lightning Experience
  • Einstein 生成式 AI
  • Data 360

组织与环境

关于组织与环境，需考虑以下事项：

  • 有多少 Salesforce 组织受到了 Agentforce 项目的影响？
  • 在 Sandbox 环境中是否启用了 Data 360？
  • 在将 AI 智能体部署到消息传递或应用程序内渠道时，当前使用的聊天解决方案是什么？
  • 您需要在 Sandbox 环境还是生产环境中开始开发智能体？在大多数情况下，在 Sandbox 环境中创建并测试有助于降低成本。

Einstein Bot

您是否已在 Salesforce 组织中实施 Einstein Bot？如果是：

  • 如今，这些机器人是如何使用的？
  • 如何衡量性能？
  • 是否有通过生成式 AI 试图改善的特定业务成果？
  • 是否考虑将机器人转换为 AI 智能体？

现有自动化

在 Agentforce 中，AI 智能体会将智能体操作作为工具来完成特定任务。这些智能体操作基于流、Apex 以及提示模板等现有 Salesforce Platform 技术构建而成。开始整理与您的用例相关的任何现有自动化，这些自动化可能被重新用于您的 AI 智能体。

Nora 已充分考虑了 Coral Cloud 的新 AI 服务智能体的要求。接下来，她的组织将评估与项目相关的风险，并考虑设置护栏和治理。

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