위치:
에이전트 스크립트에 대한 계획 및 설계
마이그레이션하기 전에 하위 에이전트 지침 및 대화 플로 설계에 시간을 할애하십시오. 시간 및 노력 수준은 마이그레이션에 사용할 도구, 에이전트의 복잡성, 현재 에이전트의 성과에 따라 다릅니다. 이 준비는 변경 사항 없이 에이전트가 직접 마이그레이션할 수 있는 부분과 재설계할 수 있는 부품을 결정하는 데 도움이 됩니다. 또한 새 에이전트에 결정성을 도입할 위치에 대해 의도적인 결정을 내릴 수 있도록 준비시켜 에이전트를 전략적으로 개선할 수 있습니다.
이동...
현재 에이전트 알아보기
에이전트가 작동하는 방식과 방법과 이유를 분석하여 현재 제대로 작동하는 항목을 유지하고 새 빌더에서 개선 사항을 계획할 수 있습니다. 이 사전 작업의 일부 또는 전부를 수행하면 에이전트의 단일 보기를 만들 수 있으므로 재설계할 특정 후보를 식별할 수 있습니다.
- 테스트 기준선을 설정합니다.
- Agentforce Builder에서 전용 수동 테스트를 실행하고 Agentforce 테스트 센터 배치 테스트를 완료하여 에이전트의 현재 성공률을 측정하고 비즈니스에 대한 "더 나은" 에이전트의 모습을 객관적으로 정의합니다. 정기적으로 실행하는 테스트 시나리오가 이미 있는 경우 시작하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 테스트 팁을 참조하십시오.
결과 전용 마이그레이션 사전 기준선 테스트 데이터를 가져오면 에이전트가 개선해야 할 영역을 식별할 수 있습니다. 또한 회귀 및 성공을 포함하여 마이그레이션 후 성능을 객관적으로 측정할 수 있습니다. - 레거시 빌더에서 에이전트에 대한 상위 수준의 이해를 개발합니다.
- 하위 에이전트와 그 관계, 사용자 여정 경로, 에이전트 결정 지점, 핸드오프 기준(에스컬레이션, 하위 에이전트 간 예상 전환)을 식별합니다.
결과 이러한 아키텍처 세부 사항은 마이그레이션 중인 항목 및 변경 중인 항목을 매핑하는 데 중요합니다. 또한 결정주의가 도움이 될 가능성이 높은 곳을 가리킵니다. 예를 들어 에이전트 스크립트를 사용하면 에이전트 라우팅을 세밀하게 제어할 수 있으므로 하위 에이전트와 예상되는 전환 간의 관계를 이해하는 것이 중요합니다. 에이전트가 예상대로 신뢰할 수 있는 성과를 거치지 않을 경우 결정적 기준 및 허드오프 기준도 결정주의의 후보입니다. - 각 하위 에이전트 내에서 각 지침의 목적을 식별하고 품질을 평가합니다.
- 명령은 일반(예: 어조 또는 컨텍스트에 대한 지침 제공) 또는 기능(예: 출력 형식 지정 방법 지정)입니까? 명령에 필수 조건 또는 단계 순서가 지정되어 있습니까? 지침 전반에서 용어가 일관적입니까?
결과 기존 지침을 이해한 후 마이그레이션에서 각각을 처리할 방법을 계획합니다. 변경 사항 없이 마이그레이션, 삭제 또는 에이전트 스크립트로 다시 쓰기. 필수 조건, 순서 또는 비즈니스 규칙을 지정하는 명령은 결정적 재작성을 위한 강력한 후보입니다. - 현재 문제를 수집하고 분류합니다.
-
클러스터 에이전트 문제는 작동하는 항목과 손상된 항목을 명확하게 파악합니다. 실패한 테스트 결과, 로그된 버그, 사용자 또는 지원 팀의 사용자 의견 등 기존 에이전트에 대한 모든 사용자 의견을 한 곳에서 수집합니다. 단일 보기로 통합합니다. (이 가이드의 여러 단계와 마찬가지로 AI를 사용하여 도움을 줄 수 있습니다.)
여기에서 유형별로 문제를 그룹화합니다. 일반적인 범주에는 의도 인식 문제, 라우팅 실패, 데이터 확인 오류가 포함될 수 있지만, 에이전트의 문제는 다른 패턴을 가리킬 수 있습니다. 정렬할 때 겹침을 찾습니다. 예를 들어, 라우팅 실패 클러스터가 근본 원인을 공유할 수 있습니다. 즉, 하나의 변경 사항이 한 번에 여러 증상을 해결합니다.
결과 에이전트의 문제를 한눈에 파악하면 회귀(마이그레이션 전에 작동하고 후에 중단된 항목)과 설계 또는 기능 공백(작동하지 않은 항목)을 구분할 수 있습니다.
장기적인 버그 또는 간격은 에이전트 스크립트를 사용하여 재설계할 기회입니다. 클러스터별로 문제의 우선 순위를 지정하여 수정할 가장 중요한 사항과 도구 또는 결정 요소를 결정합니다.
재설계 및 개선 계획을 위한 후보자 식별
에이전트의 아키텍처, 지침 및 문제를 명확하게 파악하여 있는 그대로 마이그레이션할 항목과 재설계할 항목을 파악할 수 있습니다. 학습한 내용을 사용하여 에이전트 스크립트에서 혜택을 얻을 가능성이 가장 높은 에이전트의 부분에 우선 순위를 지정합니다. 그러면 자연어 지침만으로는 신뢰할 수 없는 에이전트의 부분을 명시적으로 제어할 수 있습니다.
다음은 에이전트 스크립트를 사용하여 재설계할 후보의 몇 가지 예입니다.
- 오류 비율이 높은 하위 에이전트, 명령 또는 프로세스
- 많은 명령 및 작업으로 인해 일관되지 않게 수행되는 하위 에이전트
- 다른 사용자에 대한 지침 또는 라우팅이 다른 하위 에이전트 1명 이상
- 하위 에이전트 내에서 또는 여러 하위 에이전트 전체에서 복잡한 다단계 프로세스
- 따라야 하며 가변성이 허용되지 않는 비즈니스 프로세스
- 사용자 확인이 필요한 하위 에이전트 및 작업(하위 에이전트 및 필터 및 변수가 포함된 작업의 일반적인 원칙은 변경되지 않았지만 권장 패턴은 변경되었습니다. 에이전트 스크립트 패턴을 참조하십시오. 하위 에이전트에 대한 필수 워크플로 적용.)
에이전트 스크립트는 에이전트의 신뢰도를 향상하기 위한 다양한 도구를 제공합니다. 다음은 해결에 도움이 되는 몇 가지 일반적인 문제입니다.
| 문제 | 에이전트 스크립트가 도움이 되는 방법 | 관련 패턴 |
|---|---|---|
| 에이전트가 혼동하거나 전환 또는 전환 전반에 걸쳐 정보를 추적하지 못합니다. | 정보가 컨텍스트 메모리에만 저장되면 대화가 주체를 이동할 때 초기에 수집된 정보가 손실될 수 있습니다. 변수를 사용하면 전체 에이전트에서 상태를 저장하고 공유하여 조건부 논리, 개인 맞춤형 응답, 이전에 발생한 상황에 따라 결정적 워크플로를 활성화할 수 있습니다. 에이전트 스크립트는 LLM로 슬롯 채우기, 작업 출력 저장 또는 값 직접 설정 등 유연한 채우기 옵션을 제공합니다. | |
| 에이전트가 잘못된 순서로 작업을 수행하거나 단계를 건너뛰거나 | 에이전트가 워크플로에 필요한 것과 다른 결정을 내리는 경우가 있습니다. 에이전트 스크립트를 사용하면 작업을 결정적으로 실행할 수 있으므로 실행이 보장됩니다. 또한 추론이 시작되기 전에 또는 LLM에서 작업을 선택한 후 자동으로 출력을 입력으로 직접 전달하는 순서대로 작업을 체인화할 수 있습니다. | |
| 지침이 많거나 작업이 많은 하위 에이전트에서는 에이전트가 지침을 일관되게 따르지 않습니다. | 선택 항목이 너무 많으면 특히 긴 대화에서 에이전트가 실수할 수 있습니다. 에이전트 스크립트를 사용하면 변수 및 조건부 논리를 사용하여 적용되는 명령만 보내고 필터를 사용하여 조건이 충족되지 않을 경우 작업을 완전히 숨길 수 있도록 사용자의 현재 상태를 기반으로 LLM에 표시되는 범위를 지정할 수 있습니다. 예를 들어 LLM은 보험이 있는 고객에 대해 자체 지불하는 고객과 다른 지침을 표시하거나 확인된 고객과 확인되지 않은 고객에 대해 다른 작업을 표시합니다. 각 단계에서 더 작고 집중도가 높은 프롬프트와 더 신뢰할 수 있는 추론이 생성됩니다. | |
| 에이전트가 적시에 올바른 하위 에이전트를 신뢰할 수 있게 선택하거나 전달하지 못합니다. | 명시적 라우팅 논리가 없으면 LLM에서 사용자를 보낼 위치와 시기를 결정합니다. 에이전트 스크립트를 사용하면 경로가 고정되었을 때 결정적으로 또는 조건이 다른 경우 사전 전환을 정의할 수 있습니다. 또한 라우팅 규칙을 정의할 수 있는 전문 하위 에이전트인 에이전트 라우터를 사용하여 라우팅을 세밀하게 제어할 수 있습니다. 사용자 확인과 같은 필수 워크플로의 경우 에이전트 라우터 명령의 조건부 전환을 통해 대화가 계속되기 전에 해당 단계가 실행됩니다. |
예제 및 자원 탐색
에이전트 스크립트를 사용하여 효과적인 에이전트를 구축하는 방법을 배우는 가장 좋은 방법은 고품질의 기존 패턴 및 예에서 시작하는 것입니다. 다음은 영감을 위해 사용할 수 있는 몇 가지 Salesforce 확인 예제 또는 자체 에이전트에 복사하여 붙여 넣을 수도 있습니다.
- Agentforce 개발자 가이드: 일반적인 패턴
에이전트 스크립트를 사용하여 에이전트를 구축하기 위한 일반적인 패턴입니다. 각 패턴은 에이전트의 신뢰성과 효율성을 높이기 위해 사용할 수 있는 특정 기법에 초점을 맞춥니다.
- Agentforce Labs: 구축 시작
기본 고객 지원, FAQ 또는 전자상거래 에이전트에 대한 전체 에이전트 스크립트를 사용하여 Sandbox 환경에서 시작합니다. 그런 다음 Agentforce Builder 또는 선택한 IDE에 구축합니다.
- 에이전트 스크립트 레시피
특정 에이전트 스크립트 개념을 가르치는 독립 실행형 작업 예제 컬렉션입니다.
LLM 이유로 결정성 균형 맞추기
에이전트 스크립트를 사용하면 에이전트에서 잠재적으로 모든 결정 지점을 제어할 수 있습니다. 결정적이어야 하는 결정, 상태, 프로세스를 정의한 다음, 에이전트가 나머지 사항을 설명할 수 있도록 합니다. 이 수준의 제어는 강력하지만 방해가 될 수도 있습니다. 에이전트 행동을 개선하기 위해 재설계할 경우 LLM 논리를 매우 유용하게 만드는 대화 유연성을 제거하지 않고 에이전트를 안전하고 예측 가능하며 정확하게 유지할 수 있는 충분한 제어를 적용하는 것이 목표입니다.
특히 레거시 빌더 에이전트가 신뢰성에 어려움을 겪은 경우 결정적 제어를 어디서나 추가하는 것이 유혹스럽습니다. 그러나 모든 논리 식은 모델이 내릴 수 없는 결정입니다. 가능하므로 결정성을 반영적으로 추가하지 마십시오. 그렇지 않으면 견고한 Chatbot을 다시 만들 위험이 있습니다. 대신 사용자 인증, 금융 거래 또는 민감한 대기열로 라우팅과 같은 비즈니스 결과가 있는 결정을 식별합니다. 조건, 필터, 변수 매핑을 사용하여 작업 입력 및 출력에 대해 제어합니다. 기타 모든 경우 LLM 이유를 입력하십시오. 열기를 시작하고 테스트가 필요한 경우 제어를 추가합니다.
다음은 몇 가지 일반 지침입니다.
- 자연 언어 교육과 LLM 논리를 사용하여 대화 이해, 컨텍스트, 유연한 의사 결정.
자연어 지침을 작성할 때 다음 모범 사례에 유의하십시오.
- 에이전트는 자연어 지침이 더 간단하고 짧을 때 가장 잘 수행되는 경향이 있습니다.
- 에이전트 성능이 저하될 수 있는 중복 또는 충돌하는 지침을 피하십시오.
- LLM은 언어 선택에 민감하므로 정확하고 자세하고 직접적인 일반 언어 지침을 만듭니다. 절대값을 의미하는 경우에만 사용하세요. 가능한 경우 구문을 피하세요. 모든 지침에서 언어를 일관적으로 사용합니다.
팁 기존 에이전트에서 자연어 지침을 마이그레이션하는 경우 적극적으로 줄이는 것을 두려워하지 마십시오. 레거시 빌더의 명령은 길고 반복되는 경향이 있으며, 이제 조건부 또는 필터로 처리할 수 있는 동작 및 가장자리 사례를 다룹니다. 대부분 핵심 문장을 하나 또는 두 개 제외한 모든 내용을 안전하게 삭제할 수 있습니다. 긴 자연어 지침을 사용하면 실제 관련성이 얇아지고 에이전트가 중요한 사항을 이해하기 어려울 수 있습니다. - 데이터 검사, 필수 순서, 비즈니스 라우팅 규칙, 규정 준수 요구 사항 및 트랜잭션 운영과 같은 비즈니스 결과가 있는 작업에 결정적 논리를 사용합니다.
예를 들어 자연어 프롬프트 기반 명령을 실행하기 전에 조건부 논리를 사용하여 사용자가 골드 계층 구성원으로 속해 감사 인사를 전할지 여부를 결정하거나 변수를 사용하여 프롬프트를 사용자 정의하거나 결정적으로 작업을 실행하여 정보를 조회하거나 이메일을 보낼지 여부를 결정합니다. 그런 다음, 모델의 컨텍스트를 오버로드하지 않고 AI 모델이 가장 잘 수행하는 작업에 자연어 지침을 집중할 수 있습니다.
- 최고의 신뢰도 수준을 위해 법적, 안전 또는 규제에 영향을 미치는 논리를 에이전트 작업(예: 연령 확인)으로 이동합니다.
작업의 기본 Apex 클래스 또는 플로에 논리를 구축한 다음, 에이전트에게 작업을 사용하는 방법과 시기에 대한 자세한 지침을 제공합니다.
다음은 에이전트 설계에서 결정성과 추론의 균형을 맞추는 데 도움이 되는 몇 가지 리소스입니다.
- Salesforce 도움말: 컨텍스트 엔지니어링에 대한 Agentforce 가이드
이 리소스는 몇 가지 컨텍스트 엔지니어링 모범 사례를 사용하여 신뢰할 수 있고 효과적인 Agentforce 솔루션을 구축하는 단계에 대해 설명하여 AI 에이전트에게 목표를 달성하기 위한 올바른 정보, 도구 및 지침을 제공합니다.
- 360 블로그: 에이전트 스크립트: 에이전트적 결정을 위한 제어판
일부 레지던트 에이전트 스크립트 전문가가 작성한 블로그 게시물로 단일 인터페이스 및 파일에서 결정성 및 추론을 관리하는 이점을 강조합니다. 에이전트 스크립트에서 사용할 수 있는 도구 및 사용 방법에 대한 조언 외에도 세 가지 단순 에이전트 버전의 제어 수준(완전히 스크립트화됨(LLM이 맨 위에 있는 워크플로), 혼합(결정적 ID 확인, 근거 중심 해결) 및 완전히 에이전트적(최소 결정성)을 보여주는 조언이 제공됩니다.
- Agentforce의 결정성 6개 수준
필요에 따라 제어 수준을 낮은 수준에서 더 높은 수준으로 점진적으로 이동할 수 있는 에이전트 설계에 대한 자세한 프레임워크입니다. 여섯 가지 수준의 에이전트 제어를 정의하고 각 수준의 에이전트 동작을 제어하고 유지하기 위한 모범 사례를 제공합니다.
