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Agentforce y IA generativa de Einstein
Selección de un modelo de IA para un subagente

Selección de un modelo de IA para un subagente

Seleccione el modelo de IA correcto para cada parte de su agente para equilibrar la velocidad de respuesta, la precisión y la profundidad de razonamiento.

Ediciones necesarias

Disponible en: Lightning Experience
Disponible en: Enterprise Edition, Performance Edition, Unlimited Edition y Developer Edition. Las licencias complementarias requeridas varían por tipo de agente.
Permisos de usuario necesarios
  Gestionar agentes de IA Y los permisos requeridos para su tipo de agente

Cómo funciona la sustitución de modelo

Utilice la sustitución de modelo cuando el trabajo específico de un subagente se beneficia de un equilibrio diferente de velocidad y profundidad de razonamiento.

Cuando se ejecuta un subagente, Agentforce determina qué modelo utilizar en este orden:

  1. El modelo seleccionado establecido en el subagente
  2. El conjunto de modelos para el agente
  3. El modelo seleccionado en Configuración. De forma predeterminada, cada agente utiliza el modelo especificado en la página Configuración de Einstein Audit, Analytics y Monitoring. Para cambiar el modelo predeterminado, consulte Seleccionar opción modelo Agentforce.

Por ejemplo, supongamos que su modelo predeterminado en Configuración es GPT-4.1, el modelo de su agente no está establecido y selecciona Google Gemini 2.5 Flash en el subagente Preguntas más frecuentes generales. Agentforce utiliza Google Gemini 2.5 Flash cuando se ejecuta el subagente Preguntas más frecuentes generales, pero utiliza GPT-4.1 para todos los demás subagentes.

La sustitución de modelo no afecta al modelo que utilizan las plantillas de solicitudes en acciones.

Selección de un modelo para un subagente

El modelo que utiliza un subagente afecta a la fiabilidad con la que sigue las instrucciones, la rapidez con la que responde y la capacidad con la que gestiona tareas complejas. Al seleccionar un modelo, tenga en cuenta estos factores:

  • La ventana de contexto del modelo determina cuánto puede procesar el modelo en una sesión. Un modelo con una pequeña ventana de contexto puede perder el seguimiento de turnos de plática anteriores o soltar instrucciones en interacciones largas.
  • Los modelos más pequeños son más rápidos, pero tienen más probabilidades de generar información imprecisa, malinterpretar instrucciones complejas y producir resultados estructurados incorrectos. También tienden a formular preguntas más clarificadoras o agregar pequeñas pláticas.
  • Si su subagente solo procesa texto, un modelo de solo texto es a menudo más rápido que un modelo multimodal.
Trabajo de subagente Directrices de modelo
Enrutamiento o clasificación sencillos Utilice el modelo HyperClassifier, un modelo de Salesforce optimizado para la clasificación de subagente o un modelo pequeño similar. Para obtener más información, consulte Clasificación y enrutamiento de subagente.
Búsqueda de registros o realización de tareas sencillas Utilice un modelo pequeño que siga instrucciones de forma fiable y llame a la acción correcta.
Razonamiento complejo, análisis de múltiples pasos o generación de formato largo Utilice un modelo grande con funciones de razonamiento sólidas.
Resultado estructurado Utilice un modelo de gran tamaño que gestiona resultados estructurados de forma fiable.
Procesamiento de imágenes o documentos Utilice un modelo con compatibilidad multimodal. Para obtener una lista de modelos disponibles, consulte Compatibilidad multimodal de modelo de idioma grande.

Para obtener una lista de modelos disponibles y sus funciones, consulte Modelos admitidos. La Capa Einstein Trust se aplica a todas las llamadas de modelo.

Pruebe el desempeño del subagente en el panel Vista previa y el Centro de pruebas.

  • Ejecute las mismas pláticas con diferentes modelos y compare la calidad, la franqueza y la velocidad de las respuestas.
  • Comience con un modelo capaz de establecer una línea base. Luego pruebe modelos más pequeños para encontrar el más pequeño que cumpla sus necesidades de negocio.
  • Probar casos de borde. Los modelos gestionan mensajes vagos o incompletos de forma diferente.

Consideraciones

 
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