探索 Coral Cloud Sample App — Data 360 + Prompt Builder + Agentforce 全栈 AI 实战

部署并深入探索 Coral Cloud 全栈示例应用：了解 Data 360 如何通过 DLO-to-DMO 映射将 Salesforce Contacts 和 Amazon S3 Guests 统一到 Customer 360 Data Model，Prompt Builder 如何用 Record Merge Fields 驱动 AI 生成活动描述，以及 Agentforce Builder 如何通过 Classification → Scope → Instructions → Actions 架构编排自定义 Subagent 执行 Apex 支撑的实时天气预报。...

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📅 2025/12/18 ✍️ ponybai 🏷️ agentforce, salesforce, data-360

一、部署 Coral Cloud Sample App

欢迎来到 Quick Start: Explore the Coral Cloud Sample App。这是一个完整的全栈 Salesforce AI 参考实现——Coral Cloud 示例应用帮助虚构的度假村使用 Data 360 和 Agentforce 提供高度个性化的客人体验。您将探索：Data 360 如何跨系统统一数据、Prompt Builder 如何提供生成式 AI 能力、Agentforce Builder 如何配置带自定义 Subagents 和 Actions 的 Agent。

前置条件：完成 Quick Start: Lightning Web Components（设置 Salesforce DX 环境），注册包含 Data 360 和 Agentforce 的自定义 Playground。

介绍与部署 Coral Cloud Sample App

Coral Cloud 的数据源包括 Salesforce Contacts 和 Amazon S3 中的 Guests——两者通过 Data 360 统一。应用安装内容包括 Data 360 配置、Prompt Templates、Flows、Apex 类和 Agentforce Agents。

🔹 部署步骤

  1. 安装 Git（git-scm.com/downloads）
  2. 克隆仓库：git clone https://github.com/trailheadapps/coral-cloud
  3. 按照项目 README 中的部署说明执行

部署完成后，Coral Cloud Sample App 即运行在您的 Org 中，准备探索。

二、深入了解 Coral Cloud Sample App

探索 Data 360 配置

Data 360 的核心能力是将 Data Lake Objects（DLO）映射到标准化的 Customer 360 Data Model——确保无论数据来源如何，都有一致的数据表示。

Coral Cloud 的示例：Salesforce 中的 Contacts（字段名：Last Name）和 Amazon S3 中的 Guests（字段名：Surname）都映射到 Data 360 中的 Individual DMO——抽象了字段名差异。

🔹 浏览配置

  1. App Launcher → Data Cloud → Data Streams 选项卡 → New → Salesforce CRM → Next
  2. 选择 Salesforce_Contacts Custom Data Bundle → Deploy
  3. 点击 Data Lake Objects → Contact_Home DLO → Data Mapping 面板 → Review

左侧：Salesforce Contact 源字段（DLO）；右侧：Customer 360 Data Model 中的目标 DMO。Contact DLO 映射到 五个 DMO：Account Contact、Contact Point Address、Contact Point Email、Contact Point Phone 和 Individual。这个映射是 Data 360 的基础——它使统一客户画像、身份解析和数据驱动的 AI Grounding 成为可能。

探索 Prompt Templates

Coral Cloud 使用 Prompt Builder 将 CRM 和 Data 360 数据安全地引入生成式 AI 工作流。

  1. Setup → Prompt Builder → 查看自定义 Prompt Templates
  2. 示例：Field Generation 模板用于活动描述生成——使用 Record Merge Fields 将真实 CRM 数据注入 AI 提示词
  3. 实际测试：App Launcher → Coral Cloud Resorts → Experiences → Aqua Fitness in Paradise → Edit Page → Description 字段使用 "Generate Experience Description" 模板
  4. 点击 Edit → Generate（闪光图标）→ Einstein 生成丰富的上下文描述 → Use → Save

示例应用包含多个使用自定义 Apex 类和 Flow 的 Prompt Template——探索它们可以看到不同的 Grounding 和生成模式。

探索 Agentforce Builder

Coral Cloud 使用 Agentforce Builder 配置带自定义 Subagents 和 Actions的 Agent。

  1. Setup → Agentforce Agents → Agentforce (Default) → Open in Builder
  2. 探索 Customer Service Assistant 自定义 Subagent：Classification Description（何时启动）、Scope（边界）、Instructions（自然语言指导，包括对象类型和日期格式）
  3. 查看 This Subagent's Actions：混合了 Salesforce 提供的标准操作和 Sample App 提供的自定义操作

🔹 测试 Agent

在 Conversation Preview 中输入关于 Coral Cloud 服务的提示词。Agent 选择正确的 Subagent 和 Action，中间面板显示动态计划（选择了哪个 Subagent、执行了哪个 Action），对话面板中显示回复。

示例：天气预报由 Apex 支撑——Agent 调用自定义 Apex 代码返回度假村的实时天气数据。完整架构：自然语言指令 → Subagent 选择 → Action 执行（Flow/Apex/Prompt）→ Grounded 回复。

下一步与资源

核心要点：

  • Data 360 统一数据：DLO→DMO 映射抽象了系统间字段名差异，1 个 Contact DLO 映射到 5 个 DMO，构成统一客户画像的基础
  • Prompt Builder 驱动 AI 内容：Record Merge Fields 将 CRM 数据注入 LLM，Field Generation 模板一键生成活动描述
  • Agentforce Builder 编排 Agent：Classification → Scope → Instructions → 标准+自定义 Actions → 动态计划执行
  • 完整架构参考：GitHub 源码展示了 LWC、Apex、Flow 和 AI 集成的生产级最佳实践

文章来源：Trailhead - Quick Start: Explore the Coral Cloud Sample App