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用於業務和應用開發的 AI 代理程式

AI 代理將在我們日常生活中無處不在。 以下是他們的工作方式以及如何改變業務和應用程式開發。

克里斯托夫·科恩雷茨

代理程式是輔助和自主的軟體系統。 根據用戶的意見或環境條件,他們推理、計劃和採取行動以實現給定的任務或目標。 他們就像智能數字助手,配備了人類專家的綜合知識和經驗,並可訪問所有相關數據。

代理人將在我們生活中的每個領域變得無處不在,並徹底改變企業運營和與客戶互動的方式。 例如,服務代理可以擔任您公司最知識的技術支持代表,24/7 可以處理每個請求。 行銷代理商就像自動駕駛汽車一樣,可以使用「感測器」(即時數據)來檢測不斷變化的業務條件並主動響應(調整定價格,啟動活動等)。

本文介紹了推動代理程式的出現的 AI 創新,並探討代理程式如何不僅改變企業,而且還重塑軟體和軟體開發。

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由大型語言模型提供支援

大 型 語言模型 (LLM)的出現,人工智能代 理是可能的。LLM 提供兩種實施高效代理程式所需的基本功能:

  • 深入的語言理解:LLM 擅長理解複雜和細微的語言。 對於 chatbot 類型代理程式來說,這是一項重要的功能,使他們能夠深入地理解使用者請求,並使用自然語言制定回應。
  • 推理和決策:LLM 也可以理論和做出決定。 這可讓代理程式建立計劃並編排解決目前問題所需的步驟。

但是單獨的 LLM 並不足以實現代理程式。 它們有許多限制,包括:

  • 缺乏對私人數據的訪問權限:LLM 無法訪問他們沒有受過培訓的私人數據。 例如,他們無法返回目前為止開放的銷售機會、開放的支持票證或促銷活動結果的清單。
  • 沒有採取行動的內建功能:例如,他們無法開啟支援單、變更訂單的運送地址、更新商機記錄或變更產品價格。

一個新的軟體模式

代理程式可彌合 LLM 的強大語言和推理能力,以及企業使用案例(例如私人資料存取和動作執行)的實際需求之間的差距,為新的軟體模式鋪平道路。

借助這種新模式,軟件不再是作為完整的應用程序構建,而是為一個精細的構建塊集合,可以封裝特定功能,並可由代理程序使用 LLM 的推理能力進行協調。 在 Salesforce 中,這些建構塊被稱為動(例如,「尋找訂單」和「變更訂單位址」),並且在稱為主題的功能區域(例如,「訂單管理」)下組織。

換句話說,代理程式是一種軟體系統,它使用 LLM 的語言和推理能力來協調特定領域內的一系列動作。 在高水平上,代理程式的工作方式如下:

  1. 了解任務:代理程式使用 LLM 的語言功能,深入了解目前的任務。
  2. 循序規劃和執行:根據其對任務的了解,代理程式會根據可用的動作進行原因,並識別下一步該做什麼。 這可以包括執行動作或提出澄清問題。 然後,代理程式會對上一步驟的結果進行理解,並再次識別下一步該做什麼。 代理程式會重複該迭代處理程序,直到確定已解決原始工作為止。
  3. 提供回應:代理程式會對輸入產生回應。
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終極應用程式組成平台

這個新軟體模式的最具轉型性的方面是,它使代理程式能夠在沒有預先定義的需求的情況下處理未預期的請求。 想像一個具備數十甚至數百種操作的代理人。 它可以通過幾乎無限的方式構成它們,包括以從未預期的方式來構成它們,使其能夠迅速解決新的問題。 這是應用成分的終極形式。

例如,在 Salesforce,我們領先業界的應用程序(包括 Sales CloudService CloudMarketing CloudCommerce Cloud 和產)分為細微動作,可以立即啟用 Salesforce 的 Agentforce 代理程式使用在各個主題上擁有豐富的能力。 Agentforce 代理程式可以透過多種方式撰寫和編排這些動作,從而為使用者提供整個業務中的順暢統一體驗。 此外,開發人員可以透過程式碼、API、Salesforce 流程或提示範本支援的自訂動作來擴充標準 Agentforce 代理程式的功能。

動作可讓代理程式具備下列基本功能:

  1. 存取私人公司資料:「動作」可讓代理程式存取您的客戶和企業資料。 允許任何代理程式存取資料時,確保代理程式不會向未經授權的使用者披露資料非常重要。 使用 Agentforce 代理程式,對資料的存取受權限和共用模型的管理。 無論從何處存取資料:傳統應用程式或代理程式,都會套用相同的權限和共用模型。
  2. 採取行動的能力:動作可讓代理程式執行邏輯並與外部系統整合。 標準 Agentforce 動作具有內建的能力:它們可以對銷售、服務、行銷、商務和產業進行行動。 此外,開發人員可以建立自訂動作,這些動作可以使用程式碼、API、流程和提示範本在 Salesforce 或外部系統上執行。

不同級別的自主

代理程式可以具有不同級別的自主性。 例如:

  • 輔助劑(有時稱為副駕駛)與人類合作,增強能力,而不是單獨行動。 副駕駛通常需要人類的意見和反饋來改進建議或行動。
  • 自主代理在沒有人類直接監督的情況下獨立運作 Agentforce 代理人與其他自主代理不同,具有能力根據需要無縫地將任務交給人類。

無論代理人的自主程度如何,建立適當的護欄對於確保可靠性、遵守業務實務以及資料安全性和隱私,以及防止幻覺、毒性和有害內容至關重要。

Agentforce 代理程式使用多層方法強制護欄:

  • Einstein Trust LayerEinstein Trust Layer 使代理程式能夠以受信任的方式使用 LLM,而不會影響公司資料。 它使用安全閘道、資料遮罩、毒性檢測、稽核記錄等來控制 LLM 互動。
  • 說明:定義 Agentforce 代理程式時,您可以使用自然語言來提供清晰的指示,包括該做什麼和避免的事項,以有效地為其行為設置護欄。
  • 共用中繼資料:Salesforce 中繼資料定義了強制執行的全面規則,無論資料是從傳統應用程式還是代理程式存取。 這包括權限、共用模型、驗證規則和工作流程自動化,以確保資料安全性和遵守業務實務。
  • 代理程式分析:此可觀察性工具提供關於代理程式和行動效能、可用性和可靠性的深入見解,使您能夠找出需要改進的領域。
  • AI 測試中心:AI 測試中心是一個統一的測試框架,支持代理程序的批量測試,提示範本,檢索增強生成 (RAG) 和模型使用案例。

即用的銷售和服務代理

Salesforce 最近宣布銷售服務代理:

  • Agentforce Service Agent 能夠理解和處理各種服務問題的能力,而無需預先編程案例的情況下,改變了客戶服務,從而使客戶服務更有效率。
  • Einstein SDR Agent會自主性地以自然語言和潛在客戶進行互動、回答問題、處理各類事項,並且為人類銷售方排定會議時間。
  • Agentforce 銷售教練代理會自主與賣家進行角色扮演,在發現、推廣或談判通話期間模擬買家。

您可以立即使用這些代理程式,但 Agentforce 還可讓您自訂、擴充它們,以及建立自己的代理程式。

使用 Agentforce 建立和自訂代理程式

Salesforce Agentforce 將人類與由人工智慧、資料和動作驅動的自主代理程式結合在一起。 它提供您建立、自訂和部署值得信賴的代理程式和其他創新 AI 應用程式所需的功能和工具,並配合適的護欄和監督。 讓我們仔細看看並瀏覽關鍵組件。

深入瞭解人工智慧

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中繼資料

Salesforce 中繼資料都會建立通用規則,無論資料是從傳統應用程式還是代理程式存取,都會強制執行的。 這包括權限、共用模型、驗證規則和工作流程自動化,以確保資料安全性和遵守業務實務。 中繼資料還允許 LLM 更好地了解數據的上下文和含義,從而導致更準確的回應。 例如,LLM 可以使用中繼資料以更有用且可行的方式向使用者呈現 CRM 資料 (ad hoc UI)。

Data Cloud

要獲得良好的 AI,您需要高質量且統一的數據。 Salesforce 資料雲集結並統一您的所有資料 (Salesforce 和外部、結構化和非結構化),以利用高品質、相關和可行動的資訊來實現 AI。 Data Cloud 擁有超過 200 個可用的連接器,以及輕鬆建立自訂連接器的能力,提供無與倫比的連接器。

一旦您的資料連接、統一和協調,Data Cloud 就能夠在 AI 代理程式、分析和其他應用程式中大規模激活資料,從而提供寶貴的見解和個人化體驗。 被隱藏數據限制的孤立體驗的日子已經過去了。 無論使用者是員工還是客戶,都希望能夠將所有相關資料整合並具有意義的互聯體驗。

Einstein Trust Layer

Agentforce 服務代理程式可讓您以受信任的方式使用現有模型,而不會影響公司資料。 以下是它的工作方式:

  1. 安全閘道:Agentforce 透過安全閘道存取模型,該閘道可在不同模型提供者之間一致地執行安全性和隱私政策。
  2. 資料遮罩與合規性:在將請求傳送給模型提供商之前,它會經過多個步驟,包括資料遮罩,以匿名資料取代個人識別資訊 (PII) 資料,以確保資料隱私和合規性。
  3. 零保留:為了進一步保護您的資料,Salesforce 與模型供應商簽訂零保留協議,這意味著提供商不會使用 Salesforce 傳送的資料保留或進一步訓練其模型。
  4. 解壓、毒性檢測和稽核記錄:從模型接收輸出時,它會經過另一系列步驟,包括去除測試、毒性檢測和稽核記錄記錄。 解除安全可以恢復了被假數據取代的真實數據以確保隱私。 毒性檢測檢查輸出中是否有任何有害或令人反感的內容。 稽核記錄記錄會記錄整個程序,以供稽核目的。

行動

動作為代理程式提供執行邏輯並與外部系統整合的能力。 標準 Agentforce 動作可以對銷售、服務、行銷、商務和產業進行作用。 此外,開發人員可以建立自訂動作,使用自訂程式碼、API、流程和提示範本在 Salesforce 或外部系統上執行行動。

主題

主題是代理程式旨在理解、處理或回應的特定焦點領域的動作邏輯分組。 範例包括訂單管理、保固、定價、常見問題等。

的服務專員

Agentforce 代理程式是自主的軟體系統,可以分析使用者或環境輸入、識別任務、透過解決方案理由,並協調動作來完成它們。 代理人具有不同級別的自主權。 輔助(部分自主)代理與人類合作來執行手中的任務。 自主代理程式在沒有人類直接監督的情況下獨立運作,但具有本文前面描述的強大護欄,以及根據需要將任務交付給人類的能力。

工具

Agentforce 提供各種低程式碼工具來構建代理程式和其他 AI 應用程式。

Prompt Builder 是 Salesforce 建置器,可讓您在圖形環境中建立可重複使用的提示範本,並使用透過記錄頁面資料、Data Cloud、API 呼叫、流程和 Apex 提供的動態資料來建立它們。

代理程式建置器是另一個可視化建置器,可讓您設定代理程式和副駕駛員。 您可以選取代理程式可用的動作,並在遊樂場環境中試用您的代理程式。

摘要:Agentforce 代理商如何改變業務和應用程序開發

代理人將在我們生活中的每個領域都在無處不在。 他們可以理論、編排任務並採取行動,從而提供大規模的個人化體驗。 通過將 LLM 的語言和推理能力與軟件構建塊相結合,他們正在改變企業運作方式和軟件的構建方式。

Agentforce 代理程式具有關鍵的區分特性領導這項轉型,包括:

  • 值得信賴。 Agentforce 使用 Einstein Trust Layer 以及與傳統 Salesforce 應用程式相同的中繼資料、權限和共用模型來保護您的資料。
  • 強大。 Agentforce 代理商利用業界領先的 Salesforce 應用程式,在銷售、服務、商務、行銷和行業中提供革命性的體驗。
  • 基於統一資料。 Agentforce 代理商通過將 AI 固定在 Data Cloud 提供並統一的所有相關數據中,來提供更準確和相關的結果。
  • 低程式碼工具。 Agentforce 代理程式可以使用一組低程式碼工具來建置、自訂、測試和管理,包括代理程式建置器、Prompt Builder、模型建置器、流程建置器等。