Agenti AI per lo sviluppo di applicazioni e aziende

Gli agenti sono sistemi software di assistenza autonomi. In base agli input dell'utente o alle condizioni ambientali, calcolano, pianificano e agiscono per raggiungere attività od obiettivi specifici. Sono come assistenti digitali intelligenti, dotati di conoscenze ed esperienze aggregate di esperti umani e di accesso a tutti i dati rilevanti.

Gli agenti sono destinati a diventare onnipresenti in ogni ambito della nostra vita e a trasformare profondamente il modo in cui le aziende operano e interagiscono con i clienti. Ad esempio, un agente di assistenza può fungere da rappresentante dell'assistenza tecnica più competente della tua azienda, disponibile 24 ore su 24, 7 giorni su 7, per gestire ogni richiesta. Un agente di marketing, proprio come un'auto a guida autonoma, può utilizzare dei "sensori" (dati in tempo reale) per rilevare i cambiamenti delle condizioni aziendali e rispondere in modo proattivo (adeguare i prezzi, lanciare una campagna e così via).

Questo articolo descrive le innovazioni dell'AI che hanno portato alla nascita degli agenti e spiega in che modo gli agenti non solo stanno trasformando le aziende, ma anche ridisegnando il software e il suo sviluppo.

Gli agenti AI sono resi possibili dall'emergere di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM). Gli LLM forniscono due funzionalità essenziali necessarie per implementare agenti altamente efficaci:

• Comprensione profonda del linguaggio: gli LLM sono bravissimi a comprendere un linguaggio complesso e ricco di sfumature. Si tratta di una capacità fondamentale per gli agenti di tipo chatbot, che consente loro di comprendere le richieste degli utenti a un livello profondo e di formulare risposte utilizzando il linguaggio naturale.
• Ragionamento e capacità decisionale: gli LLM sanno anche ragionare e prendere decisioni. Ciò consente agli agenti di creare un piano e orchestrare i passaggi necessari per risolvere il problema in questione.

Tuttavia, gli LLM da soli non sono sufficienti per implementare gli agenti, poiché presentano una serie di limitazioni, tra cui:

• Mancanza di accesso ai dati privati: gli LLM non hanno accesso ai dati privati su cui non sono stati addestrati. Ad esempio, non possono restituire un elenco delle opportunità di vendita aperte, dei ticket di assistenza in corso o dei risultati delle campagne fino al momento presente.
• Nessuna capacità di azione integrata: ad esempio, non possono aprire un ticket di assistenza, modificare l'indirizzo di spedizione di un ordine, aggiornare un record di opportunità o cambiare il prezzo di un prodotto.

Gli agenti colmano il divario tra le potenti capacità linguistiche e di ragionamento degli LLM e le esigenze pratiche dei casi d'uso aziendali, come l'accesso ai dati privati e l'esecuzione di azioni, aprendo la strada a un nuovo paradigma software.

Con questo nuovo paradigma, il software non viene più costruito come singole applicazioni, ma come un insieme di blocchi di costruzione granulari che incapsulano capacità specifiche e che possono essere orchestrati da agenti che utilizzano le capacità di ragionamento dell'LLM. In Salesforce, questi blocchi sono denominati azioni (ad esempio, "Localizza ordine" e "Modifica indirizzo dell'ordine") e sono organizzati in aree funzionali chiamate argomenti (ad esempio, "Gestione ordini").

In altre parole, un agente è un sistema software che utilizza il linguaggio e le capacità di ragionamento di un LLM per orchestrare una raccolta di azioni all'interno di un dominio specifico. A livello generale, un agente funziona come segue:

1. Comprende l'attività: l'agente utilizza le capacità linguistiche dell'LLM per acquisire una profonda comprensione dell'attività da svolgere.
2. Pianifica ed esegue azioni in modo iterativo: in base alla sua comprensione dell'attività, l'agente ragiona sulle azioni disponibili e identifica le operazioni successive. Ciò può includere l'esecuzione di azioni o la formulazione di domande chiarificatrici. L'agente ragiona quindi sull'esito del passaggio precedente e identifica nuovamente cosa fare dopo, quindi ripete il processo iterativo fino a quando non è soddisfatto di aver risolto l'attività originale.
3. Fornisce una risposta: l'agente produce la risposta all'input.

L'aspetto più innovativo di questo nuovo paradigma software è che consente agli agenti di gestire richieste impreviste senza requisiti predefiniti. Immagina un agente dotato di decine o addirittura centinaia di azioni: potrebbe combinarle in un numero virtualmente infinito di modi, anche con modalità mai pianificate, permettendogli di risolvere nuovi problemi al volo. Si tratta della forma più avanzata di combinazione delle applicazioni.

Ad esempio, le applicazioni leader di settore di Salesforce (tra cui Sales Cloud, Service Cloud, Marketing Cloud, Commerce Cloud e Settori) sono suddivise in azioni granulari che possono mettere immediatamente a disposizione degli agenti Agentforce di Salesforce un'ampia gamma di funzionalità su vari argomenti. Gli agenti Agentforce possono combinare e orchestrare queste azioni in diversi modi, fornendo agli utenti un'esperienza fluida e unificata in tutta l'azienda. Inoltre, gli sviluppatori possono estendere le funzionalità standard degli agenti Agentforce con azioni personalizzate basate su codice, API, flussi Salesforce o modelli di prompt. Infine, puoi implementare i tuoi agenti in "Gestione ordini" e chattare con loro come faresti con un collega.

Le azioni permettono agli agenti di disporre delle seguenti capacità fondamentali:

1. Accesso ai dati aziendali privati: le azioni forniscono agli agenti l'accesso ai dati dei clienti e dell'azienda. Quando si concede a un agente l'accesso ai dati, è importante assicurarsi che questo non divulghi i dati a utenti non autorizzati. Utilizzando agenti Agentforce, l'accesso ai dati è regolato da autorizzazioni e modelli di condivisione. Le stesse autorizzazioni e gli stessi modelli di condivisione si applicano indipendentemente da dove si accede ai dati: applicazioni tradizionali o agenti.
2. Capacità di agire: le azioni consentono agli agenti di applicare la logica e di integrarsi con i sistemi esterni. Le azioni Agentforce standard hanno questa capacità integrata: possono agire sulle vendite, sull'assistenza, sul marketing, sull'e-commerce e sui settori. Inoltre, gli sviluppatori possono creare azioni personalizzate in grado di agire su sistemi Salesforce o esterni tramite codici, API, flussi e modelli di prompt.

Gli agenti possono avere diversi livelli di autonomia. Ad esempio:

• Gli agenti di assistenza (a volte indicati come copiloti) collaborano con gli esseri umani, migliorando le capacità piuttosto che agire da soli. I copiloti spesso richiedono input e feedback umani per perfezionare suggerimenti o azioni.
• Gli agenti autonomi operano in modo indipendente, senza alcuna supervisione umana diretta. Gli agenti Agentforce, a differenza di altri agenti autonomi, hanno la capacità di passare attività agli esseri umani senza interruzioni, a seconda delle necessità.

Indipendentemente dal livello di autonomia di un agente, è fondamentale stabilire dei paletti adeguati per garantire l'affidabilità, l'aderenza alle pratiche commerciali, la sicurezza e la privacy dei dati, nonché per prevenire fenomeni di allucinazione, tossicità e contenuti dannosi.

Agentforce Gli agenti utilizzano un approccio a più livelli per far rispettare i limiti:

• Einstein Trust Layer: Einstein Trust Layer consente agli agenti di utilizzare gli LLM in modo affidabile, senza compromettere i dati aziendali. Utilizza un gateway sicuro, il mascheramento dei dati, il rilevamento della tossicità, percorsi di audit e molto altro ancora per controllare le interazioni con l'LLM.
• Istruzioni: quando definisci un agente Agentforce, puoi utilizzare il linguaggio naturale per fornire istruzioni chiare, tra cui cosa fare e cosa evitare, stabilendo in modo efficace i limiti del suo comportamento.
• Metadati condivisi: i metadati di Salesforce definiscono regole generali che vengono applicate indipendentemente dal fatto che si acceda ai dati da applicazioni tradizionali o da agenti. Questo include autorizzazioni, modelli di condivisione, regole di convalida e automazione del workflow per garantire la sicurezza dei dati e il rispetto delle pratiche aziendali.
• Agent Analytics: questo strumento di osservabilità fornisce informazioni approfondite sulle prestazioni, l'usabilità e l'affidabilità degli agenti e delle azioni, consentendo di identificare le aree di miglioramento.
• AI Test Center: come framework di test unificato, AI Test Center supporta test in batch per agenti, modelli di prompt, generazione aumentata di recupero (RAG) e modelli di casi d'uso.

Salesforce ha recentemente annunciato agenti per le vendite e l'assistenza:

• L'agente di assistenza Agentforce rivoluziona il servizio clienti grazie alla sua capacità di comprendere e intervenire su un'ampia gamma di problemi di assistenza senza scenari preprogrammati, contribuendo a rendere il servizio clienti molto più efficiente.
• L'agente Agentforce SDR interagisce autonomamente con i lead utilizzando il linguaggio naturale per rispondere alle domande, gestire le obiezioni e prenotare riunioni per conto degli addetti alle vendite reali.
• L'agente sales coach Agentforce svolge autonomamente giochi di ruolo con i venditori, simulando un acquirente durante le chiamate di scoperta, presentazione o negoziazione.

È possibile utilizzare questi agenti in modo predefinito, ma Agentforce consente anche di personalizzarli, estenderli e creare agenti customizzati.

Salesforce Agentforce riunisce gli esseri umani con agenti autonomi basati su AI, dati e azioni. Fornisce le funzioni e gli strumenti necessari per creare, personalizzare e distribuire agenti di fiducia e altre applicazioni AI innovative, con le giuste protezioni e supervisioni. Esaminiamolo più da vicino e analizziamone i componenti chiave.

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I metadati di Salesforce definiscono regole generali che vengono applicate indipendentemente dal fatto che si acceda ai dati da applicazioni tradizionali o da agenti. Questo include autorizzazioni, modelli di condivisione, regole di convalida e automazione del workflow per garantire la sicurezza dei dati e il rispetto delle pratiche aziendali. I metadati consentono inoltre agli LLM di comprendere meglio il contesto e il significato dei dati, generando risposte più accurate. Ad esempio, un LLM potrebbe utilizzare i metadati per presentare all'utente i dati del CRM in modo più utile e fruibile (UI ad hoc).

Per ottenere un'AI di alto livello è necessario disporre di dati unificati e di qualità. Data Cloud di Salesforce riunisce e unifica tutti i tuoi dati, sia Salesforce che esterni, strutturati e non strutturati, per dotare l'AI di informazioni di alta qualità, pertinenti e utili. Con oltre 200 connettori disponibili e la possibilità di crearne facilmente di personalizzati, Data Cloud offre una connettività senza pari.

Una volta che i tuoi dati sono connessi, unificati e armonizzati, Data Cloud ti permette di attivarli su larga scala in piattaforme di agenti AI, statistiche e altre applicazioni, offrendo dati preziosi ed esperienze personalizzate. Sono finiti i tempi in cui le esperienze erano limitate da dati compartimentati. Gli utenti, siano essi collaboratori o clienti, si aspettano esperienze connesse che riuniscano e diano un senso a tutti i dati rilevanti.

Agentforce offre un'architettura del modello configurabile che ti permette di inserire e comporre facilmente i modelli. Un modello di base in hosting offre spesso il percorso più rapido verso l'innovazione dell'AI, ma puoi anche utilizzare modelli perfezionati o personalizzati costruiti con i tuoi dati.

L'agente di assistenza Agentforce ti permette di utilizzare i modelli esistenti in modo affidabile, senza compromettere i dati aziendali. Vediamo quali sono le loro principiali funzionalità:

1. Gateway sicuro: Agentforce accede ai modelli tramite un gateway sicuro che applica le policy sulla privacy e la sicurezza in modo coerente tra i diversi provider di modelli.
2. Mascheramento dei dati e conformità: prima di essere inviata al provider di modelli, la richiesta viene sottoposta a una serie di passaggi, tra cui il mascheramento dei dati, che sostituisce i dati di identificazione personale (PII) con dati anonimizzati per garantirne la privacy e la compliance.
3. Zero retention: per proteggere ulteriormente i tuoi dati, Salesforce ha stipulato accordi di zero retention con i provider di modelli, il che significa che i provider non alimenteranno né addestreranno ulteriormente i propri modelli con i dati inviati da Salesforce.
4. Demasking, rilevamento della tossicità e audit trail: quando il modello riceve l'output, questo passa attraverso un'altra serie di passaggi, tra cui il demasking, il rilevamento della tossicità e la registrazione dell'audit trail. Il demasking ripristina i dati reali che sono stati sostituiti da dati falsi per la privacy. Il rilevamento della tossicità verifica la presenza di contenuti dannosi o offensivi nell'output. I record dell'audit trail registrano l'intero processo a fini di verifica.

Le azioni forniscono agli agenti la capacità di eseguire la logica e di integrarsi con sistemi esterni. Le azioni Agentforce standard possono agire su vendite, assistenza, marketing, e-commerce e settori. Inoltre, gli sviluppatori possono creare azioni personalizzate in grado di agire su sistemi Salesforce o esterni tramite codici personalizzati, API, flussi e modelli di prompt.

Un argomento è un raggruppamento logico di azioni che rappresenta una specifica area di interesse che un agente è progettato per comprendere, elaborare o risolvere. Alcuni esempi includono la gestione ordini, le garanzie, i prezzi, le FAQ e così via.

Gli agenti Agentforce sono sistemi software autonomi in grado di analizzare gli input dell'utente o dell'ambiente, identificare attività, ragionare sulle soluzioni e orchestrare le azioni per completarle. Gli agenti hanno diversi livelli di autonomia. Gli agenti di assistenza (parzialmente autonomi) collaborano con gli esseri umani per svolgere le attività pertinenti. Gli agenti autonomi operano in modo indipendente senza alcuna supervisione umana diretta, ma con i solidi limiti descritti in precedenza in questo post e la capacità di trasferire le attività agli esseri umani, se necessario.

Agentforce offre una serie di strumenti low-code per sviluppare agenti e altre applicazioni AI.

Prompt Builder è un generatore di Salesforce che consente di creare modelli di prompt riutilizzabili in un ambiente grafico e di integrarli con dati dinamici resi disponibili tramite pagine di record, Data Cloud, chiamate API, flussi e Apex.

Il Generatore di agenti è un altro generatore visivo che consente di configurare agenti e copilot. Puoi selezionare le azioni disponibili al tuo agente e provarlo in un ambiente di collaudo.

Gli agenti sono destinati a diventare onnipresenti in ogni area della nostra vita. Sono in grado di ragionare, orchestrare attività e agire, offrendo esperienze personalizzate su vasta scala. Combinando le capacità linguistiche e di ragionamento degli LLM con i blocchi del software, stanno trasformando il modo di operare delle aziende e la compilazione di software.

Gli agenti Agentforce dirigono questa trasformazione grazie a caratteristiche chiave che li differenziano, tra cui:

• Affidabilità. Agentforce protegge i tuoi dati tramite Einstein Trust Layer e gli stessi metadati, le autorizzazioni e i modelli di condivisione delle applicazioni Salesforce tradizionali.
• Potenza. Gli agenti Agentforce utilizzano applicazioni Salesforce leader del settore per offrire esperienze trasformative nelle vendite, nell'assistenza, nell'e-commerce, nel marketing e nei settori.
• Dati unificati di base. Gli agenti Agentforce offrono risultati più accurati e pertinenti radicando l'AI nel contesto di tutti i dati applicabili resi disponibili e unificati da Data Cloud.
• Strumenti low-code. Gli agenti Agentforce possono essere integrati, personalizzati, testati e gestiti utilizzando una serie di strumenti low-code, tra cui Generatore di agenti, Prompt Builder, Model Builder, Flow Builder e molti altri.