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好，我们来聊聊这个代理脚本的简单示例。你看，在代理的推理指令里，你可以用一种很直观的方式来混合使用两种强大的能力：一种是确定性的条件判断，另一种是大型语言模型的推理能力。
具体怎么做呢？你可以在指令里用箭头符号，也就是“→”，来指定条件逻辑。比如“如果用户问的是价格，就执行某个动作”，这是完全可预测、按规则走的。然后，再用管道符号，也就是“｜”，来分隔后面的LLM提示。也就是说，当条件满足时，你可以让大型语言模型去生成更灵活、更自然的回复。这样一组合，你既有了规则逻辑的可靠可控，又有了LLM的智能推理，两者优势互补。
除了这个，Slide里还提到了代理技能的两个重要资源。一个是Agentforce Vibes库，这是GitHub上一个精心整理的开源集合，里面都是Salesforce代理可以直接使用的技能模版，你拿过来就能集成到自己代理里。另一个是Agentforce开发技能，它是一套专门用来帮你构建、修改、调试和部署Agentforce代理的开发工具和方法。有了它们，开发代理就更方便、更高效了。
所以简单来说，通过箭头和管道符号的结合，你可以用脚本既有规则又有智能地控制代理的行为，而开源的技能库和开发工具则让你站在巨人的肩膀上，快速做出强大的代理。