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代理和 Agentforce 入门

学习目标

完成本单元后,您将能够:

  • 说明 Agentforce 是什么。
  • 识别 Agentforce 的主要特点。
  • 列出 Agentforce 的一些用例。
  • 描述 Agentforce 如何帮助您构建一个值得信赖的 AI 代理。

开始之前

我们知道您迫不及待地想要开始,但我们建议您考虑先完成这些模块,以便熟悉 LLM、提示、基础训练等术语。

生成式 AI 革命

2025 年即将到来,21 世纪并没有完全满足我们对未来的期望:我们没有去月球基地阿尔法度假,也没有开着飞行汽车飞来飞去。

不过,尽管我们无法前往其他世界,但我们确实生活在一个可以与人工智能机器进行复杂的、类似人类对话的时代。

不久前,一种全新的强大 AI 模型凭借其执行语言任务的能力吸引了全世界的目光。在许多人看来,科幻小说中的元素似乎终于变成了现实。这项技术引发了人们对生成式 AI 所能带来的惊人生产力提升的热切期盼。

AI 助手的兴起

生成式 AI 工具突飞猛进,我们已经看到这项技术将如何改变未来的工作。其中一项进步就是 AI 助手(也称为 AI 代理)的兴起。

最新型的 AI 代理是值得信赖的智能顾问,它们利用大语言模型 (LLM) 的强大功能,使用自然语言与人类进行交流。它们旨在与用户并肩工作,通过自动执行琐碎任务、分析数据、回答问题、提供上下文帮助等方式提高生产力。

听起来很棒,对吧?但是,如何利用这项技术,兑现提高生产力的承诺呢?如何构建安全的 AI 代理并将其融入用户的工作流中?

了解 Agentforce

我们想向您介绍 Agentforce,这是一个全新、值得信赖的 CRM 对话式 AI 代理,可无缝内置到 Salesforce 界面中。它可以处理以自然语言提出的问题和请求,并提供从安全的公司专有数据中提取的相关答案。它的设计初衷是通过协助员工处理日常业务互动,以安全的方式提高效率。它还能帮助员工在台式机和移动设备上完成各种工作流程和任务。

在对话式用户界面中,Salesforce Desktop 用户要求 Einstein 汇总一笔交易,助手即会返回一个业务机会汇总。

最重要的是,您完全不需要掌握任何代码就能在 Salesforce 中设置助手。您只需启用 Agentforce,您的助手就可以帮助用户完成 Salesforce 中的常见任务。您的助手可以:

  • 汇总 Salesforce 记录,例如业务机会、客户、个案。
  • 起草或修改销售电子邮件。
  • 查找 Salesforce 记录。
  • 聚合 Salesforce 数据。
  • 用知识库中的信息回答问题。
  • 等等!

此外,您还可以使用现有的 Salesforce Platform 功能轻松扩展您的助手。例如,如果您在 Salesforce 中已经有了一个可以进行产品推荐的流,您只需点击几下就可以将该功能添加到您的助手中。

Agentforce 的特性

Agentforce 是一款值得信赖的自然语言对话式 AI 代理。让我们来详细了解一下这些特点,以便您更熟悉这个新的数码搭档。

值得信赖

Agentforce 可以根据用户请求在 Salesforce 组织中采取行动。助手将用户的请求发送给 LLM,LLM 生成并执行一个计划来执行该请求。

您的助手遵守标准的 Salesforce 访问控制(如许可证和权限),因此它将始终安全地运行。Agentforce 还与 Einstein 信任层集成,后者是一种安全的 AI 架构,原生内置在 Salesforce Platform 中。

信任层专为企业安全标准而设计,可让您从生成式 AI 中获益,而不会损害您的客户数据。同时,它还能让您使用可信数据来改进生成式 AI 响应。

  • 数据基础训练:信任层利用值得信赖的公司数据对生成性提示进行基础训练和增强。
  • 零数据留存:第三方 LLM 提供商绝不会保留您的数据。
  • AI 监控:AI 互动会被记录在事件日志中,让您了解每次用户交互的结果。

在 Salesforce,信任是我们的首要价值观。正因为如此,当我们打造 Agentforce 这样的生成式 AI 工具时,我们也秉持着信任这一价值观。

自然语言

Agentforce 是一个对话式界面,因此员工可以用自然语言表达他们的问题或指令,就像在与人交谈一样。

例如,销售代表无需在 Salesforce UI 上到处点击来查找记录,只需启动 Agentforce 并键入“显示我的 Acme 交易”即可。由 LLM 提供支持的助手可解读该请求,用自然语言回复用户,并显示匹配的业务机会列表。这种交互感觉就像与值得信赖的同事交谈一样熟悉。

在对话式用户界面中,Salesforce 移动用户向 Einstein 询问他们的首要业务机会,助手就会显示该机会。

Einstein 面板是一个对话式界面,目前可在 Lightning Experience 和 Salesforce Mobile 中使用。

说到自然的交互,您的移动员工还可以使用语音命令向 Agentforce 提问或下达指令。这使得用户在外出时更容易完成业务任务。

对话式

最后,Agentforce 是一个对话式代理,因此用户的每个请求或指令都能在持续对话的上下文中得到理解。有些 AI 助手只能与用户进行单次来回互动。但利用 Agentforce,用户可以提出后续问题或相关请求,而且会保留上下文。

在上一个例子中,一位销售代表要求查看其 Acme 交易。在同一次对话中,该代表还可以问:“让我看看他们的未处理个案”。Agentforce 会记住对话历史记录,并知道这里的“他们”指的是 Acme,因此能够与用户进行多次来回互动。

备注

Agentforce 对比 Einstein Bot

不清楚 Agentforce 和 Einstein Bot 之前的区别?机器人需要大量的专业知识和时间来设置,而且它们基于复杂、严格定义的对话规则。

Agentforce 由 LLM 支持,因此更加灵活,所需的配置也更少。更多信息,请参阅“资源”部分的博文。

我们旅程中的英雄

对各种可能性感到兴奋?准备好进一步了解 Agentforce?太棒了。在本模块中,我们将结合实际场景探索 Agentforce。让我们来认识一下 Cloud Kicks 的 Salesforce 管理员 Linda Rosenberg。

Linda Rosenberg 的肖像。

Cloud Kicks 销售时尚舒适的定制运动鞋,公司发展迅速。Linda 一直在寻找方法让她的最终用户更轻松地工作,她对 Agentforce 这样的 AI 代理所能提供的价值感到兴奋。她的目标是通过将耗时的重复性业务任务自动化来提高员工的工作效率,从而将员工解放出来,从事更具战略性的活动。

在本模块中,您将学习 Linda 如何在 Salesforce 中自定义、测试、激活和监控助手。话不多说,让我们进入下一个单元,在这个单元中,Linda 将探索 Agentforce 的不同组件,并进一步了解该功能的工作原理。

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