探索 Atlas Reasoning Engine
学习目标
完成本单元后，您将能够：
- 列举 Atlas Reasoning Engine 提升 AI 的 4 个核心概念。
- 描述 Atlas Reasoning Engine 的 3 项关键能力。
认识 Atlas
Atlas Reasoning Engine 是 Salesforce Platform 智能体层 Agentforce 背后的“大脑”。基于模拟人类思考与规划的专有系统构建，它运用包括高级检索增强生成 (RAG) 在内的多项技术分析信息，为完成简单或复杂任务确定最优后续行动。与其他推理引擎类似，它确保 AI 智能体不仅能遵循指令，更能主动思考如何将指令转化为可执行目标。
Trailhead 的工作原理是？
为提供可靠协助，Atlas 依托几大核心理念。
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推理-行动-观察循环 (ReAct)：Atlas 采用推理、行动、观察的循环机制。它会逐步思考、采取行动、验证结果，循环往复直至达成用户目标。必要时甚至会在任务中途请求澄清。这使得对话保持自然准确。
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主题分类：每个请求都会被映射到特定主题，作为 AI 当前的任务描述。主题定义了有效操作范围及适用策略。这帮助 Atlas 安全扩展到数千种场景。
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更丰富的对话：与早期机器人不同，Atlas 使 Agentforce 能以自然语言响应，处理后续问题，并调用历史对话上下文。结果如何呢？实现了更流畅、更类似于人与人之间的交互体验。
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可视化推理：Atlas 会分享其“思考过程”，即采取特定行动背后的逻辑，让管理员可审查决策、预防错误并建立信任。这些洞察可在智能体生成器中查看。
Atlas 的独特之处？
那么，是什么让 Atlas 成为 Agentforce 的强大支柱呢？Atlas 的设计理念是重视那些在整个体验过程中赋能并支持用户的要素。
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主动行动：智能体不会被动等待，它们能在 CRM 数据变更、邮件到达或会议临近时触发行动。
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动态信息检索：Atlas 会从 Salesforce Data Cloud、网络搜索或内部文档中提取最相关的结构化和非结构化数据。这意味着 AI 智能体能给出更精准的响应和更丰富的行动。
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无缝人工交接：当 Atlas 遇到棘手问题或严格业务规则时，会流畅地将对话转接给真人客服，确保客户体验不受影响。
Atlas Reasoning Engine 让 AI 从被动响应转换为主动思考。它能倾听、思考、决策并目标明确地采取行动。它能调取智能数据，适应变化，必要时引入用户参与，并解释其决策依据。Atlas 让 AI 变得可靠、可信且真正实用，助您用举重若轻的类人智能扩展团队。结果如何呢？人类与 AI 智能体协作可实现规模化高效智能作业。
由于 Atlas 以目标为导向，它不止于应答，更致力于达成成功结果，即便路径并非直线。这使其完美适配现实商业场景，在这些场景中，跟进、澄清或例外处理都是常态。Atlas 让您的客服不止于对话：他们能协作、能解决问题、能交付成果。