Lebenszyklus der Agent-Entwicklung

Das Komplettsystem zum Erstellen, Betreiben und Optimieren Ihrer KI-Agents: Vom Verfassen Ihres ersten Prompts bis hin zum Aufbau eines Teams von Agents – der Lebenszyklus der Agent-Entwicklung (Agent Development Lifecycle, ADLC) ist der Weg, auf dem Unternehmen das Potenzial der KI in unternehmensweite Leistungssteigerung umsetzen.

Ganz nach Ihren Wünschen Auf jeder Oberfläche einsetzbar. Allen Ergebnissen vertrauen.

Eine grafische Darstellung von Agentforce-Generator mit dem Eingabefeld für natürliche Sprache oben und den Vorlagen darunter. Dieses Bild stammt aus dem Generator-PDP und veranschaulicht die Funktionen zur Verarbeitung natürlicher Sprache.
Phase 1:

Design und Entwicklung

Die Grundlage für jede erfolgreiche Bereitstellung von Agents ist die Konzeption und Entwicklung der Agents. Agentforce-Generator ist eine intuitive Arbeitsumgebung, die KI-Agents leistungsfähiger, berechenbarer und zielgerichteter macht. Die Erstellung in natürlicher Sprache, die agentengesteuerte Unterstützung und die strukturierte Logik von Agentenskript ergänzen sich gegenseitig, sodass Sie schnell das richtige Verhalten definieren, Probleme beheben und produktionsreife Agenten bereitstellen können. Damit stehen Ihnen alle erforderlichen Tools zur Verfügung, damit Sie auf komplexere, hochwertige Kundenvorgänge ausweiten können. Mit der Agentforce-Entwicklungsfähigkeit können Sie Agents sogar in Ihrer bevorzugten IDE erstellen.

Eine grafische Darstellung der Stapelprüfung in Agentforce Studio
Phase 2:

Testen und Bewerten

Die Test- und Evaluierungsphase ist für die Entwicklung von Agents von entscheidender Bedeutung. Agentforce Studio bietet Ihnen alles, was Sie benötigen, um das Verhalten der Agents zu überprüfen, bevor diese überhaupt mit Kund:innen in Kontakt kommen. Von realistischen Simulationen von Unterhaltungen mit mehreren Durchgängen bis hin zu flexiblen, maßgeschneiderten Bewertungsverfahren können Sie Tests automatisieren, Unterhaltungen in großem Umfang simulieren und das probabilistische Verhalten von Agents bewerten – und das alles, ohne Ihre bestehende Pipeline zu verlassen. Sie können Ihre Agents auch mithilfe der Agentforce-Testfähigkeit im Stapelverfahren prüfen.

Das Ergebnis? Schnellere Iteration, weniger Überraschungen in der Produktion und Agents, auf deren korrektes Verhalten Sie sich verlassen können.

Ein Agent mit Pfeilen, die zu vier Kanälen führen, zeigt an, dass die von Ihnen erstellten Agenten in jedem der folgenden Kanäle eingesetzt werden können:  Web, Telefon, Handy, WhatsApp-Logo (als Symbol für „Sonstiges“)
Phase 3:

Bereitstellen und Testen

Es ist einfacher denn je, Ihre Agents dort einzusetzen, wo sich Ihre Kund:innen aufhalten. Mit Agentforce Voice können Sie nun schnelle und natürliche Unterhaltungen über Telefon-, Mobilfunk- und Webkanäle führen. Zudem können Sie kontrollierte Experimente zu Agent-Konfigurationen in der Produktionsumgebung durchführen und dabei Anweisungen, Themen und Aktionen mithilfe flexibler Traffic-Aufteilungen und integrierter Metriken vergleichen, sodass jede Iteration auf realen Daten basiert. Auf diese Weise können Sie Ihre Agents genau dort einsetzen, wo sich Ihre Kund:innen befinden, und müssen nicht mehr raten.

Eine speziell gestaltete Version von „Agent Analytics“, die aus dem Observability-PDP stammt und Leistungsübersichtskennzahlen in Kästchen anzeigt
Phase 4:

Beobachten und Überwachen

Die Reise endet nicht mit der Bereitstellung. Agentforce Observability bietet Ihnen übergreifende Analysen, Trends zur Kundenbindung, Statistiken zu einzelnen Sitzungen auf Ebene der Unterhaltungen sowie eine Zustandsüberwachung nahezu in Echtzeit, um Ihnen einen umfassenden Überblick über die Leistung Ihrer Agenten zu verschaffen. Darüber hinaus ermöglicht das Session-Trace-Datenmodell eine vollständig programmatische Observability und bietet den Teams einen vollständigen Agent-Trace, der sich direkt in Ihre bestehenden Überwachungs- und DevOps-Tools integrieren lässt . Dadurch entsteht eine kontinuierliche Feedbackschleife, in der jede Interaktion eines Agents zu einem Anstoß für Verbesserungen wird, sodass Sie Probleme schnell erkennen, zielgerichtet optimieren und in großem Maßstab dauerhaftes Vertrauen in Ihre Agents aufbauen können.

Eine grafische Darstellung des Salesforce-Web-Agents mit Pfeilen, die den Flow zu einem Hilfe- und einem Veranstaltungs-Agent veranschaulichen. Zu den Flows innerhalb der einzelnen Bereiche gehören das Durchsuchen technischer Dokumente, das Beantworten von Supportfragen, das Bereitstellen von Sitzungsdetails und das Erstellen meiner Tagesordnung. Hier sehen Sie, wie Sie Ihre Agents an einem Ort überwachen können.
Phase 5:

Steuern und Koordinieren

Verwalten Sie alle Agents in Ihrem gesamten Unternehmen – unabhängig von Anbieter, Modell oder Plattform – an einem einzigen Ort. Agent Fabric 2.0 bietet deterministische Orchestrierung über Agentenskript sowie eine erweiterte Multi-Cloud-Agent-Erkennung für Amazon Bedrock, Google Vertex, Copilot Studio und weitere Plattformen. Darüber hinaus sorgen eine zentralisierte LLM-Verwaltung und eine MCP-Brücke dafür, dass bestehende APIs ohne jegliche Codeänderungen sofort für den Einsatz mit Agents bereit sind. Dadurch entsteht eine der Governance unterliegende, skalierbare KI-Landschaft, in der Sie die unkontrollierte Ausbreitung von Agents verhindern, einheitliche Richtlinien durchsetzen und komplexe Workflows mit mehreren Agents unternehmensweit sicher koordinieren können.

Eine speziell gestaltete Version von „Agent Analytics“, die aus dem Observability-PDP stammt und Leistungsübersichtskennzahlen in Kästchen anzeigt
Headless 360

Ganz nach Ihren Wünschen. Überall bereitstellen.

Salesforce Headless 360 macht jede Ebene der Salesforce-Plattform – Daten, Geschäftslogik, Orchestrierung und Interaktion – für jeden Agent, jedes Modell und jedes Tool zugänglich, ohne dass ein Browser erforderlich ist. Die API selbst ist die Benutzeroberfläche.

Für ADLC-Anwender:innen bedeutet dies:

  • Erstellen über eine beliebige IDE, ein Terminal oder einen Programmier-Agent – keine Salesforce-Anmeldung erforderlich
  • Aufruf von Flows, Apex, Data Cloud und Agentenlogik direkt über MCP-Tools
  • Bereitstellung von Agents, die als Headless-Hintergrundprozesse ausgeführt werden und über Slack, E-Mail, Sprache oder einen beliebigen anderen Kanal mit Menschen zusammenarbeiten
  • Integration mit Claude, Cursor, Databricks und KI-Lösungen von Drittanbietern über offene Standards