代理開發生命週期

用於建置、執行及改善AI智慧代理的完整系統:從撰寫第一個提示詞到建立代理團隊,代理開發生命週期(ADLC)可協助企業將AI潛力轉化為實際的企業績效。

依您偏好的方式進行建置。部署至任何介面。確保每項成果都值得信賴。

一張Agentforce Builder的設計示意圖,上方為自然語言輸入框,下方為範本。這張圖片取自Builder產品詳細頁,展示其自然語言功能。
階段1

設計與建置

任何成功的代理部署,其基礎都在於代理的設計與建置。Agentforce Builder是一個直覺易用的工作空間,可讓AI智慧代理更強大、更可預測,且更能依照明確設計運作。自然語言建立、引導式代理協助,以及Agent Script的結構化邏輯可相互配合,讓您快速定義正確行為、排除問題,並部署可用於正式環境的代理。這讓您擁有所需的完整工具,可進一步擴展至更複雜、價值更高的使用案例。您甚至可以透過Agentforce Development Skill ,在自己選用的IDE中建置代理。

一張展示Agentforce Studio內批次測試功能的設計示意圖
階段2

測試與評估

測試與評估階段對代理開發至關重要,而Agentforce Studio可提供您所需的一切,在代理接觸客戶之前先驗證其行為表現。從逼真的多輪對話模擬,到彈性自訂的評分評估,您都可以在既有流程中完成自動化測試、大規模模擬對話,以及評估具機率性的代理行為。您也可以透過Agentforce Testing Skill ,批次測試您的代理。

結果是什麼?迭代速度更快、正式環境中的意外更少,而且您可以信任代理會以正確方式運作。

一個代理圖示搭配指向4個通路的箭頭,表示您建立的代理可部署至以下任一通路: 網頁、電話、行動裝置、WhatsApp標誌(代表「其他」)
階段3

部署與實驗

將代理部署到客戶所在的地方,如今比以往任何時候都更容易。Agentforce Voice現在可讓您在電話、行動裝置與網頁等通路上,提供快速且自然的對話體驗。此外,您也可以在正式環境中,針對代理設定進行受控實驗,透過彈性的流量分配與內建指標,比較指示、主題與動作,讓每一次迭代都有真實數據作為依據。這讓您能把代理部署到客戶所在之處,同時降低憑感覺判斷的不確定性。

一張取自Observability產品詳細頁的Agent Analytics設計示意圖,以方塊方式顯示效能總覽指標
階段4

觀測與監控

這段歷程不會在部署後就結束。Agentforce Observability可呈現整體分析、互動趨勢、對話層級的工作階段洞察,以及近乎即時的健康監控,讓您全面掌握代理的執行表現。此外,Session Trace Data Model讓可觀測性全面程式化,為團隊提供完整的代理追蹤資料,並可直接整合至您現有的監控與DevOps工具 。這會形成持續運作的回饋循環,讓每一次代理互動都成為改善的依據,協助您快速發現問題、放心進行調整,並在大規模部署下持續建立對代理的信任。

一張Salesforce網頁代理的設計示意圖,透過箭頭顯示其流程導向支援代理與活動代理。其中各自的子流程包括搜尋技術文件、回答支援問題、提供會議詳細資訊,以及建立我的議程。這展示了您如何在單一位置監控所有代理。
階段5

控制與協調

無論供應商、模型或平台為何,您都能在單一位置管理整個組織中的每一個代理。Agent Fabric 2.0 透過Agent Script帶來具決定性的協調能力,並將多雲代理探索功能擴展至Amazon Bedrock、Google Vertex、Copilot Studio等平台。此外,集中式LLM治理與MCP Bridge可讓現有API無需修改任何程式碼,即可立即支援代理。這將打造一個可治理、可擴展的AI環境,讓您能消除代理零散擴張的情況、落實一致政策,並在整個企業內安心協調複雜的多代理工作流程。

一張取自Observability產品詳細頁的Agent Analytics設計示意圖,以方塊方式顯示效能總覽指標
Headless 360

以任何您想要的方式建置。部署至任何地方。

Salesforce Headless 360將Salesforce平台的每一層全面開放給任何代理、模型或工具使用,包括資料、業務邏輯、協調機制與互動能力,而且無需透過瀏覽器。API本身就是UI。

對ADLC實務工作者而言,這代表:

  • 可從任何IDE、終端機或程式開發代理進行建置,無需登入Salesforce
  • 可透過MCP工具直接呼叫Flows、Apex、Data Cloud與代理邏輯
  • 部署以無介面方式執行的代理,作為背景工作者,並在Slack、電子郵件、語音或任何通路中與人員協作
  • 可透過開放標準與Claude、Cursor、Databricks及第三方AI技術堆疊整合