Come funziona Agentforce > Video "Come funziona Agentforce"

In questa demo, ti mostrerò come funziona Agentforce attraverso la creazione di un agente d'assistenza AI con il compito di occuparsi dei casi di supporto in entrata rispondendo alle domande dei clienti. Per scoprire come funziona, approfondiamo le capacità di questo agente consentendogli anche di fornire supporto nella pianificazione dell'installazione di questi prodotti. Lo farò aggiungendo un nuovo argomento. Gli argomenti sono lo strumento con cui definire quali lavori i tuoi agenti AI dovranno e non dovranno svolgere e ti aiutano a stabilire limiti di azione per i tuoi agenti AI. Voglio ampliare i limiti di azione del mio agente creando un nuovo argomento.

Se in passato hai già creato un chatbot vecchio stile, questo processo ti apparirà molto diverso. Non ci sono alberi di dialogo, ma solo descrizioni in linguaggio naturale che aiutano l'agente a capire il lavoro da svolgere. In questo caso, il lavoro è la gestione degli appuntamenti, seguita da una descrizione che aiuta l'agente AI a capire quando utilizzare questo argomento. La descrizione include l'ambito del lavoro e le istruzioni che l'agente deve utilizzare nella sua esecuzione, come ad esempio ottenere l'indirizzo e-mail del cliente prima di fissare un appuntamento, raccogliere la preferenza del cliente per la data di installazione, convertire tutte le date in un formato specifico e assicurarsi che la data di installazione non sia precedente alla data di consegna. Infine, l'agente confermerà l'appuntamento del cliente una volta fissato. Con un chatbot tradizionale queste istruzioni comporterebbero un sacco di complicate logiche se-allora-altro, con Agentforce invece bastano semplicemente le descrizioni in linguaggio naturale ad aiutare l'agente AI a capire il lavoro da svolgere.

Il passaggio successivo consiste nell'aggiungere azioni che consentono all'agente di eseguire effettivamente tali attività. Le azioni possono essere basate su flussi, classi Apex o prompt. Per ora, procediamo per concetti semplici. Questo è un flusso che ho creato per recuperare le date e gli orari di installazione disponibili, che fornirà all'agente AI le conoscenze necessarie per svolgere questo lavoro. Questo flusso prenota effettivamente l'appuntamento per l'installazione e dispone di un po' più di logica per stabilire alcuni limiti di azione aggiuntivi e adottare un approccio ultra-prescrittivo su come viene svolto il lavoro. Creati questi due flussi, ora li aggiungo come azioni al mio agente AI. Sembrerà incredibile, ma ora questo agente AI può fissare appuntamenti per l'installazione.

Vediamolo. Inizierò chiedendogli di recuperare di nuovo lo stato di un ordine. Ancora una volta, ricevo una risposta e posso vedere che l'argomento è stato classificato come Gestione degli ordini. Ora, chiederò all'agente di programmare l'installazione per questo ordine. Come puoi vedere, l'agente cambia rotta e riclassifica l'argomento. Poiché gli ho dato un'istruzione, mi chiede quale sia la mia preferenza per la data di installazione. Ora, gli lancio una palla curva e rispondo con "domani", che in realtà è prima della data di consegna. Ma la risposta rientra in un'altra istruzione che ho dato all'agente, che impedisce che ciò accada chiedendomi gentilmente di scegliere una data successiva alla data di consegna.

Ora gli pongo una situazione veramente difficile dicendo: "Eventualmente quel venerdì, ma non la mattina?" Fermiamoci un attimo a considerare il contesto necessario per comprendere un'affermazione come questa. Non solo le mie parole sono state capite, ma ho anche ricevuto una risposta appropriata. Facciamo doppio clic per capire cosa è appena accaduto. Oltre alla classificazione degli argomenti, Agentforce ha utilizzato il contesto dell'intera conversazione per creare un piano dinamico, un piano che prevedeva l'esecuzione del flusso di recupero degli appuntamenti che ho aggiunto come azione. Diamo un'occhiata più da vicino: "quel venerdì" è stato convertito nella data corretta utilizzando il formato richiesto dal flusso. Osserva l'output di quel flusso, che includeva un orario di appuntamento mattutino. Ma poiché ho detto "non la mattina", è stato automaticamente eliminato dalla risposta generata. Questo accade perché Agentforce dà all'intelligenza artificiale la possibilità di ragionare all'interno dei limiti di azione, il che rende questi agenti AI molto più flessibili e in grado di svolgere il lavoro loro assegnato.

Quindi ora hai visto cosa può fare Agentforce entro i limiti di azione. Ma cosa succede se esco da questi limiti chiedendogli di fare qualcosa per cui non è stato progettato? Come puoi vedere, Agentforce ha classificato la risposta come off-topic reindirizzandomi agli argomenti approvati. Agentforce dispone anche di un rilevamento integrato dei danni e della tossicità, ossia se chiedo all'agente AI qualcosa di inappropriato, questo verrà rilevato, classificato come inappropriato e l'agente si rifiuterà di interagire. Se mi spingo oltre e tento qualcosa di dannoso, come un attacco di iniezione di prompt, Agentforce rileva e rifiuta automaticamente questo tentativo di reverse engineering.

Ecco come funziona Agentforce: aiutandoti a creare agenti AI e a implementarli su più canali per rispondere a domande, agire e promuovere il successo con i clienti svolgendo con affidabilità i lavori loro assegnati. Grazie per l'attenzione.