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Agentforce 與 Einstein 生成式 AI
測試工作人員

測試工作人員

在 Agentforce Studio 測試中心中使用彈性的 AI 驅動測試工作流程來大規模測試 AI 工作人員。在以試算表為靈感的介面中,建立測試套件、產生測試個案,並在許多案例之間一次執行評估,其設計目的為協助您驗證和除錯工作人員對話。

必要版本

綠色核取記號

此文章適用於:

Agentforce Studio 的新測試中心 (Beta 版)
紅色交叉記號

此文章不適用於:

設定中的舊版 Agentforce 測試中心
提供版本:Lightning Experience
提供版本:EnterprisePerformanceUnlimitedDeveloper Edition。所需附加元件授權會因工作人員類型而有所不同。

在 Agentforce Studio 測試中心中測試工作人員可讓您大規模模擬對話,並評估工作人員如何一次跨多個輸入進行回應。您不需要一次測試一個案例,而是要建立測試套件、提供測試個案,並一起執行整個集合。評分器會自動評估每個回應,以便您在工作人員到達使用者前快速識別工作人員短缺的位置。

若要建立測試個案,您可以根據工作人員的特定子工作人員和動作,使用 AI 產生的案例加速追蹤,或使用透過 Agentforce 資料庫連結的資料。您也可以手動建立和上載您自己的測試個案,或使用測試中心 API 將測試整合至開發工作流程來自動化測試執行。

產生測試個案後,請從內建評分器中進行選取,或針對您的業務需求開發自訂評分器。從相同的試算表靈感介面追蹤測試歷程記錄並管理所有測試套件。

  • 建立測試套件
    測試套件是評估您工作人員的起點。為測試套件命名,選取要測試的工作人員,然後選擇您是評估個別回應還是完整端對端對話。
  • 定義測試條件
    選擇工作人員在測試期間存取資料的方式,並設定選擇性條件,例如對話歷程記錄和內容變數,以模擬更實際的互動。
  • 選取您的測試資料
    使用 AI 產生的測試個案或在 CSV 範本中上載您自己的測試個案來評估工作人員的績效。AI 產生的測試個案提供兩個資料選項:根據子工作人員和動作產生測試,或根據工作人員透過 Agentforce 資料庫可用的 Knowledge 產生測試。
  • 選取評分
    評分會測量您 AI 工作人員在關鍵領域中的績效。系統一律會測試預設評分,但您可以選取品質度量以將測試專注在特定區域上。
 
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