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。
整合到一起
主题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主题呢？让我们来认识一下 Agentforce 背后的推理引擎。
什么是推理引擎？
您可以把推理引擎想象成管弦乐队的指挥。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主题和操作处理用户的请求。
以下是分步详细说明。
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解释用户请求。当用户开始一场对话时，推理引擎将解释请求并将其分类到具体主题中。例如，如果您询问：“我的订单什么时候能送到？”，引擎会将其分入订单管理主题。
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制定实现目标的计划。然后，推理引擎处理每个步骤，以实现目标。在分解问题时，推理引擎会考虑上下文、以前的交互和可用数据。
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利用数据来改变行为并响应用户。当智能体从主题和操作中查找并审查数据时，结果可以提供大量其他信息。这使智能体能够动态响应并做出更好的决策。智能体获得的见解可以显示潜在路径并对计划的下一个步骤产生重大影响。
还记得本模块开头关于 Alex 和 Agentforce 的场景吗？让我们来分析一下，看看推理引擎是如何运作的。
客户 (Alex)：“嗨，我刚刚订购了一双定制运动鞋。能告诉我什么时候能送达吗？”
Agentforce：“您好，Alex！您的订单将在接下来的 2 至 3 个工作日内发货，发货后 5 至 7 个工作日内送达您的地址。关于您的订单，您还有什么想了解的吗？”
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解释用户的请求：推理引擎将其归类为订单管理主题。
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制定实现目标的计划：查询订单数据库以确认送货时间表并提供明确的回复。
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查找并启动正确的主题和操作：智能体检索送货信息并提供详细的回复。
Alex：“谢谢！你们在纽约市有实体店吗？”
Agentforce：“我们在纽约市没有实体店，但下个月 10 月 1 日至 10 月 15 日，我们将在时尚大道 123 号开设一家快闪店。您也可以在网上购买最新款式。”
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解释用户的请求：推理引擎将其归类为实体店位置自定义主题。
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制定实现目标的计划：下一步是搜索公司的实体店位置和活动预告，以解决请求。
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查找并启动正确的主题和操作：鉴于实体店数量不足，智能体提供关于快闪店和在线购物选项的替代信息。
Alex：“太棒了，谢谢！还有一件事——你能给我推荐一下纽约市适合跑步的路线吗？”
Agentforce：“当然！关于适合跑步的路线，我推荐中央公园 (Central Park) 的 Reservoir Loop，全长 1.58 英里，景色优美。如果想长跑，可以试试哈德逊河绿道 (Hudson River Greenway)，全长约 13 英里。祝您跑步愉快！”
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解释用户的请求：推理引擎将其分类为 Local Recommendations（本地建议）自定义主题。
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制定实现目标的计划：访问本地建议数据库，并选择最相关的选项。
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查找并启动正确的主题和操作：智能体提供有关纽约市跑步路线的详细建议。
Alex：“太好了，非常感谢你提供的所有信息！”
Agentforce：“不客气，Alex！如果您还有其他问题，请随时联系我们。祝您愉快！”
在这个场景中，推理引擎处理关于订单交付的初始请求，然后无缝过渡到其他主题，如实体店位置和本地建议。推理引擎可以应对主题转换和复杂情况，确保为客户提供顺畅和满意的体验。
操作时间
Linda 现在更有信心了，因为她知道 Agentforce 是如何工作的，而且已经准备好使用 Agentforce 了。我们建议您也这么做！以下是一些建议的 Trailhead 徽章，可帮助您继续了解 Agentforce。
现在您已经牢固地掌握了标准和自定义主题和操作以及推理引擎，您可以准备好使用 Agentforce 来计划、构建和自定义自己的智能体了。探索我们的资源，了解更多关于 Agentforce 的信息，并获得 Trailhead 徽章。