サブエージェントの AI モデルの選択

モデルの上書きのしくみ

サブエージェントの特定のジョブで速度と推論深度のバランスが異なる場合は、モデルの上書きを使用します。

サブエージェントが実行されると、Agentforce は次の順序で使用するモデルを決定します。

1. サブエージェントで選択されたモデル
2. エージェントのモデルセット
3. [設定] で選択したモデル。デフォルトでは、すべてのエージェントが Einstein 監査、分析、および監視の設定ページで指定されたモデルを使用します。デフォルト モデルを変更するには、「Select Agentforce Model Option」を参照してください。

たとえば、[設定] のデフォルトモデルが GPT-4.1 で、エージェントのモデルが設定されておらず、[一般的な FAQ] サブエージェントで [Google Gemini 2.5 Flash] を選択したとします。Agentforce は、一般的な FAQ サブエージェントの実行時に Google Gemini 2.5 フラッシュを使用しますが、他のすべてのサブエージェントでは GPT-4.1 を使用します。

モデルの上書きは、アクションのプロンプトテンプレートで使用するモデルには影響しません。

サブエージェントのモデルの選択

サブエージェントが使用するモデルは、指示への信頼性、応答速度、複雑なタスクの処理方法に影響します。モデルを選択するときは、次の要素を考慮してください。

• モデルのコンテキストウィンドウによって、モデルが 1 つのセッションで処理できる量が決まります。コンテキストウィンドウが小さいモデルは、会話の早いターンを把握できなかったり、長いインタラクションで指示が欠落したりする可能性があります。
• 小さいモデルは高速ですが、不正確な情報が生成されたり、複雑な命令が誤って解釈されたり、誤った形式の構造化出力が生成されたりする可能性が高くなります。また、より明確な質問をしたり、雑談を追加したりする傾向があります。
• サブエージェントがテキストのみを処理する場合、多くの場合、テキストのみのモデルはマルチモーダルモデルよりも高速です。

使用可能なモデルとその機能のリストについては、「サポートされるモデル」を参照してください。Einstein Trust Layer は、すべてのモデルコールに適用されます。

[プレビュー] パネルとテストセンターでサブエージェントのパフォーマンスをテストします。

• 異なるモデルで同じ会話を実行し、応答品質、指向性、速度を比較します。
• ベースラインを設定するための十分なモデルから開始します。次に、小さいモデルを試して、ビジネスニーズを満たす最小のモデルを見つけます。
• テストエッジケース。モデルでは、あいまいなメッセージや不完全なメッセージの処理が異なります。

考慮事項

• モデルの上書きは、新しい Agentforce Builder で作成されたエージェントでのみ使用できます。
• モデルの非推奨についての詳細は、「モデルの廃止と再ルーティングの準備」を参照してください。