Agentforce 服务代理入门
学习目标
完成本单元后，您将能够：
- 描述 Agentforce 服务代理。
- 解释 Agentforce 服务代理与其他机器人有什么不同。
Agentforce 服务代理是什么？
Agentforce 服务代理是客户服务自动化的一个巨大飞跃。与传统聊天机器人依赖于僵化的声明式对话不同，这些自主代理使用生成式 AI 在自助服务门户和消息传递渠道中全天候运行，以处理任务、做出决策，并提供与公司品牌一致的自然响应。由于 Agentforce 服务代理基于您信任的业务数据和知识库，因此它提供最相关、了解上下文的信息，以满足特定的业务或客户服务目标。Agentforce 服务代理将常见任务自动化，使您的服务团队能够专注于更具战略性、高价值的工作和建立客户关系。
Agentforce 服务代理的主要优势
Agentforce 服务代理提供应对客户服务挑战的灵活解决方案。
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全天候响应：一天中的任何时间，只要您的客户方便，都可以在渠道中回答问题，转移个案，达到服务目标。
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自然地回复：使用生成式 AI 来制作理解上下文并匹配您的品牌声音的对话响应。
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增加清晰度：指示 AI 客服询问特定于您业务的问题，以收集和共享更准确的信息。
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移交给人：让 AI 无缝地将对话转移或升级到可以解决更复杂问题的人工客服。
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快速部署：在几分钟内设置特定于服务的模板和现有工作流。不需要编写对话、确定意图、维护对话树或训练大语言模型 (LLM)。
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通过可信数据进行基础训练：通过可信的来源（如 Knowledge 文章、类似的个案和 CRM 数据）对 AI 客服进行基础训练。所有来自 Agentforce 服务代理的大语言模型 (LLM) 调用都要经过 Einstein 1 Platform 上的信任层，这保证了客户数据的安全。
Agentforce 服务代理与 Einstein Bot 有什么不同
Agentforce 服务代理和 Einstein Bot 之间有些不同。
不同 |
Agentforce 服务代理 |
Einstein Bot |
|---|---|---|
设置 |
在几分钟内设置预先构建的主题和操作。AI 客服由生成式 AI 和大语言模型 (LLM) 提供支持，以提供类似于人的灵活性和对话能力。 |
设置需要您手动训练自然语言模型 (NLM) 来理解客户语言和设计对话。 |
维护 |
更新一些现成的主题、操作和说明，或者在服务请求增加时快速创建自己的主题、操作和说明。通过添加和迭代自然语言指令轻松提高性能。 |
需要高度维护以保持对话和意图的更新，并在服务请求增加时训练新的对话和意图。 |
上下文和异常处理 |
理解人类语言，并能对后续问题和意外情况做出反应——掌握完整对话的上下文。 |
不能理解人类语言，只对最近的问题做出回应——不能掌握完整对话的上下文。 |
尽管 Agentforce 服务代理更高级，但您可能会选择在特定的受监管行业中，即需要额外治理的可解释流程的行业中使用 Einstein Bot，或者当您需要使用对话和意图创建和维护高度特定的、确定性的会话流时使用 Einstein Bot。
Agentforce 代理的类型
由于 Agentforce 代理可以跨销售、服务、营销和商务使用，因此有几种类型的自主代理可供您部署。
类型 |
Agentforce 服务代理 |
Einstein Copilot |
Agentforce SDR 代理（销售开发代表） |
Einstein 销售教练 |
|---|---|---|---|---|
描述 |
通过自然响应，自主地跨渠道解决客户个案。 |
帮助员工半自主地完成日常任务，提高他们的工作效率，让人参与其中。 |
通过使入站潜在客户符合条件以及为销售人员预约会议帮助销售人员实现全天候管道自动化。 |
为每个销售人员提供一个专门的 AI 教练，通过针对每笔交易的按需、现实的角色扮演和个性化反馈，使他们成为您最好的销售代表。 |
Agentforce 代理，包括 Einstein Copilot，在 Agentforce 平台上共享相同的构建块，如信任层和提示生成器。
Agentforce 服务代理设置
设置 Agentforce 服务代理很容易。在 Setup（设置）的 Quick Find（快速查找）框中输入 Agents（代理）或 Agent Builder（代理生成器），单击 New Agent（新建代理）。然后选择要创建的代理类型。
现在，您已经准备好创建多个自主代理，以便让您的团队能够专注于高价值的工作。