了解推理引擎
学习目标
完成本单元后，您将能够：
- 定义什么是推理引擎。
- 解释推理引擎的工作原理。
- 从 Agentforce Studio 应用程序导航至 Agentforce 生成器。
- 描述 Agentforce 生成器的主要特点。
整合到一起
子智能体和操作是智能体的构造块，而且它们非常强大，对吧？但是，在对话时，智能体如何知道何时启动这些子智能体呢？让我们来认识一下 Agentforce 背后的推理引擎。
什么是推理引擎？
推理引擎就像交响乐团的指挥一样。就像指挥掌控节奏和引导乐手一样，推理引擎可以协调如何利用子智能体和操作处理用户的请求。
驱动 Agentforce 的推理引擎名为 Atlas 推理引擎，它基于图形。可将其视为一个包含节点、变量和转换的流程图，这样智能体就能遵循特定且可预测的路径。
与严格基于提示的推理引擎不同，Atlas 将智能体的整体工作流程与其对话技能区分开来。它使用智能体脚本（一种用于构建智能体的语言），将编程表达式与自然语言指令相结合。其结果是混合推理，既能满足企业对可预测性和可控性的需求，又能发挥大语言模型 (LLM) 所赋予的灵活性与创造力。
工作原理
让我们跟随用户消息通过 Atlas 推理引擎的路径，了解 Agentforce 智能体如何进行推理、采取行动并生成响应。
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步骤 1：当用户输入问题或请求时，流程即开始。
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步骤 2：智能体路由到定义为起始子智能体的子智能体。
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步骤 3：智能体选定子智能体后，便会按照推理指令的书写顺序开始解析这些指令。这部分具有确定性，这意味着智能体在与 LLM 进行交互之前，就已经解析了编程表达式。如果智能体在处理过程中转换到不同的子智能体，会立即将对话进行重定向。
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步骤 4：完成所有推理后，智能体会使用生成的指令构建提示，并将其发送给 LLM。该提示包含：智能体级别指令、最近的对话历史记录、已处理的指令，以及子智能体可执行的操作。
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步骤 5：智能体将提示发送给 LLM，以启动推理过程并采取操作。智能体使用 LLM 分析提示中的可用信息，并据此决定后续步骤。LLM 既可以响应用户，也可以调用操作。如果 LLM 选择响应用户，则将完成推理并生成响应。如果 LLM 选择执行操作，则将触发该操作以及与该操作相关的任何后续操作逻辑。
但过程可能不会就此结束。如果 LLM 响应用户，用户可以通过询问跟进问题或转换话题来继续对话，而智能体也会做出相应的响应。在幕后，用户的响应会重新启动这一过程。观看下方的视频，了解该流程的逐步解说。
奇迹发生的地方
既然 Linda 已经熟悉了 Agentforce 智能体的所有组成部分，即可着手开始构建一个智能体。因此，让我们了解一下 Agentforce 生成器，这是您创建、自定义和测试可预测且具备上下文感知能力的智能体的一站式商店。
要访问生成器，Linda 需要前往 Salesforce 中的 Agentforce Studio：
- 单击
打开应用程序启动器。
- 搜索并选择 Agentforce Studio。
- 如果未看到 All Agents（所有智能体）页面，则单击 Agents（智能体）。
Agentforce Studio 是您创建和管理 AI 智能体的中心枢纽。它提供构建、自定义、测试和监测 AI 智能体所需的所有工具。
要开始使用，Linda 单击 New Agent（新建智能体）。她只需用自然语言描述她希望智能体做什么即可。This is an AI agent for Cloud Kicks, which is a retailer that sells stylish and comfortable custom sneakers. This AI agent assists Cloud Kicks customers with various issues. The AI agent can answer general questions and handle order management, shipping management, and product recommendations. It can locate nearby stores. And because Cloud Kicks is a shoe company, the AI agent can also give trail recommendations to hikers and runners for a specific geographic area.（这是用于 Cloud Kicks 的 AI 智能体，Cloud Kicks 是一家销售时尚舒适的定制运动鞋的零售商。此 AI 智能体协助 Cloud Kicks 客户解决各类问题。该 AI 智能体能够回答常见问题，并处理订单管理、送货管理及产品推荐。它可以定位附近门店。因为 Cloud Kicks 是一家鞋类公司，该 AI 智能体还能针对特定地理区域，为徒步者和跑步者提供路线推荐。）
随后，Agentforce 在生成器中快速创建新的智能体，这让 Linda 在智能体开发过程中取得巨大的领先优势。
生成器简介
既然 Linda 已经创建了第一个智能体，我们来帮助她熟悉 Agentforce 生成器。以下是生成器的主要功能及其作用。
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Explorer (1)：在单一位置查看并浏览智能体的所有资源和组件。其中包括智能体的设置、子智能体及其操作、智能体的数据源和连接等。
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画布 (2)：使用此文档式编辑器，以修改您的智能体或查看其详细信息。您既可以在画布视图中以自然语言进行构建，也可以切换到脚本视图，使用带语法高亮和实时验证功能的脚本语言。
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预览 (3)：通过输入话语测试智能体。在 Agentforce 生成器中预览对话时，您可以查看智能体针对每条消息的推理和行为摘要。
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画布/脚本 (4)：在基于自然语言的“画布”视图和基于代码的“脚本”视图之间切换。
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Agentforce 助手 (5)：使用内置的 AI 助手，帮助您构建、调试和优化智能体。
要了解有关 Agentforce 生成器的更多信息，请查看全新 Agentforce 生成器：快速了解徽章。
操作时间
Linda 现在了解了 Agentforce 的工作原理，因此感到更有信心了。猜猜怎么着？现在轮到您进行试用了！通过完成快速入门：使用 Agentforce 构建第一个智能体徽章，亲自实践 Agentforce。随后，通过完成 Agentforce 实施指南，以深入了解整个智能体开发流程。
当您的大脑中充满新学到的知识，即可利用 Agentforce 规划、构建和自定义您自己的 AI 智能体。开始构建一些真正出色的智能体！