查看使用数据对智能体进行落地训练的选项
学习目标
完成本单元后，您将能够：
- 描述可用于将数据集成到 Agentforce 中的四种不同机制。
- 了解 Agentforce 用于连接数据的几种方法。
那么，Agentforce 是如何访问您的数据以进行落地训练的呢？要理解这一点，让我们后退一步，谈谈 AI 智能体的构造块。
智能体的构造块
智能体由三个关键要素构成。
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主题定义了智能体可执行的任务类型。
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指令设定了明确的边界，用于定义智能体如何做出决策。
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操作是智能体可执行的特定任务或活动。
Salesforce 为 Agentforce 提供了标准主题和操作，让您可以快速启动并运行。但您也可以创建自定义主题和自定义操作，为您的 AI 智能体赋予更多能力，使其能够执行特定于您的业务的任务。
使用四种机制将操作连接到数据
在构建智能体操作时，您无需从零开始。您希望在 Agentforce 中使用的现有平台功能之上构建操作，即可调用的或 REST Apex 类、自动启动流、提示模板以及 MuleSoft API。
在 Agentforce 中，这种基本功能称为参考操作，这是让 Salesforce Platform 功能发挥更大作用的一种绝佳方法。参考操作是智能体连接到您的数据并完成工作的机制。让我们来看一下参考操作的类型。
使用 Apex 驱动智能体操作
开发人员可以使用 Apex 构建智能体操作，也可以从 Apex 类中调用 Agentforce 智能体。有关更多信息，请查看使用 Apex 自定义智能体模块。
使用流驱动智能体操作
如果您更倾向于使用低代码或无代码方式执行智能体操作，可以使用 Flow Builder 构建它们。请查看使用流自定义智能体模块，了解如何使用流创建和配置您的智能体操作。
使用提示模板驱动智能体操作
Agentforce 中的提示模板有助于确保 AI 响应是基于提供一种结构化格式，此格式与特定数据及您的业务需求上下文相一致。预定义结构或格式可以指导 AI 智能体生成响应或完成操作。当与 LLM 结合生成输出时，提示模板驱动的操作可帮助智能体处理查询，例如 Knowledge 搜索、摘要、翻译、分类、内容创建等。要开始使用提示模板，请查看使用提示生成器进行服务智能体自定义模块。
使用 MuleSoft API 驱动智能体操作
MuleSoft 通过 API 和连接器将 AI 智能体连接到任何第三方系统。与 Data 360 连接外部数据源的方式相似，MuleSoft API 提供个人规模的连接。在 Agentforce 中，您可以将 API 作为智能体主题和操作公开，其中包含嵌入指令和元数据。这意味着您可以基于 Salesforce 组织之外的数据或其他企业系统（例如企业资源计划或 SaaS 应用程序）对智能体进行落地训练。
不确定在构建智能体操作时使用哪种类型的参考操作？请查看 Agentforce：智能体规划徽章，了解更多关于如何设计您的智能体的信息。
使用 Salesforce 数据模型资源
充分利用您在 Salesforce 中的现有数据，基于您已使用的几乎所有字段的信息对智能体进行落地训练。利用现有的 CRM 数据实现无缝集成和实时准确性。
以下是一些可用的数据类型。
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标准对象：您的智能体操作可以访问标准 Salesforce 对象的结构化数据，例如客户、联系人、个案和业务机会。
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自定义对象：若您已根据业务创建了自定义对象，智能体操作同样能够访问这些对象的数据。
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外部对象：要实现实时数据集成，可以通过 Salesforce Connect 将单个外部数据源直接链接到您的 Salesforce 环境，确保您的智能体始终能访问最新信息。
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数据提取：使用 Salesforce 数据导出服务或 Data Loader 提取所需数据。然后将这些数据格式化，供您的 LLM 提示使用。
然而，使用 Salesforce 数据对智能体进行落地训练并非您唯一的选择。许多企业会使用多种软件服务，这意味着数据可能存储在不同的来源和格式中。借助 Data 360，您可以统一这些数据，使其可供 Agentforce 中的落地训练使用。要了解更多信息，请阅读 Salesforce 副总裁 Erika Ehrli 的博客帖子驱动 Agentforce 的力量：Data 360 如何赋能智能体优先企业。接下来，您可以通过 Trailhead 上的将 Data 360 连接到 Agentforce了解更多信息。
简化与数据库的集成
Agentforce 数据库 (ADL) 简化了落地训练的设置和维护，尤其适用于非结构化数据集。创建数据库时，Data 360 和提示生成器中的多项配置步骤均可自动完成，例如将数据流推送到 Data 360、映射数据对象以及创建搜索索引和检索器。完成这些步骤后，您可以轻松将智能体链接到您的数据。您可以通过 ADL 设置或 Agentforce 生成器来创建并配置库。要了解更多信息，请参阅什么是数据库帮助主题。
结论
对 AI 智能体进行落地训练有助于其根据您的业务提供精确且符合上下文的响应。我们探索了结构化与非结构化数据类型，对比了落地训练与 RAG，并总结了对自定义操作进行落地训练的几种不同方法。了解更多关于 AI 智能体如何运用您的数据的信息，或亲自尝试一下。