Discover Agentforce
学习目标
- 定义自主代理
- 解释 Agentforce 如何帮助完成工作
认识 Agentforce — 什么是自主代理？
代理是自主、主动的应用程序，旨在为员工和客户执行专门任务。它们使用 LLM 分析交互的完整上下文，自主推理下一步决策，并使用可信的业务数据生成与品牌声音一致的响应。24/7 跨平台运营，在安全护栏内处理任务，超出范围时升级给人类。可定制、可部署，点击而非代码。几分钟内设置，易于扩展，任何渠道全天候工作。
八种开箱即用的代理类型
Service Agent：取代传统聊天机器人，无需预编程场景即可处理广泛的服务问题。SDR：24/7 与潜客互动 — 回答问题、处理异议、安排会议。Sales Coach：使用 Salesforce 数据进行个性化角色扮演。Merchandiser：电子商务网站设置、目标设定、促销。Buyer Agent：增强 B2B 购买 — 查找产品、下单、跟踪订单。Personal Shopper：数字礼宾，个性化推荐和搜索协助。Campaign Optimizer：自动化完整活动生命周期。Employee Agent：搜索数据、创建行动计划、执行以提高效率。
代理的五个关键组件
Role（角色）：代理的目的 — 定义要完成的工作和更广泛的目标。Knowledge（知识）：代理成功所需的数据 — 知识文章、CRM 数据、通过 Data 360 的外部数据、公共网站等。Actions（操作）：代理可以完成的任务 — 运行 Flows、Prompt Templates 或 Apex。Guardrails（安全护栏）：代理运作的指南 — 自然语言指令定义什么可以/不可以做、何时升级给人类，加上 Einstein Trust Layer 的内置安全性。Channels（渠道）：代理完成工作的应用 — 网站、CRM、移动应用、Slack 等。
Agentforce Reasoning Engine — 大脑
驱动更快、更强大的多轮对话。Multi-Turn Chat：考虑并适应添加的对话上下文。Topic Classification：将用户话语分类到基于预定义描述的主题。Instructions and Actions：每个主题包含特定指令和操作。Knowledge Retrieval：使用高级 RAG 和多个 LLM 迭代优化查询质量。Searchable Public Data：通过 Trust Layer 安全访问公共数据。
代理如何采取行动
四步行动流程：1) RECEIVE TRIGGER：接收触发器 — 对话、数据变更或自动化事件。2) IDENTIFY CONTEXT & SELECT TOPIC：使用 LLM 识别上下文并选择最佳匹配主题。3) SELECT & CHAIN ACTIONS：选择和链接操作（Flows/Apex/APIs/Prompts）。4) EXECUTE WITHIN GUARDRAILS：在预定义护栏内执行，Einstein Trust Layer 提供危害和毒性检测。
Resources
进一步学习：
现在你知道了代理是什么、它们做什么以及如何做。下一步是动手实践——亲自构建一个代理。