Een AI-model kiezen voor een subagent
Kies het juiste AI-model voor elk onderdeel van uw agent om reactiesnelheid, nauwkeurigheid en redeneerdiepte in balans te brengen.
Vereiste editions
| Beschikbaar in: Lightning Experience |
| Beschikbaar in: Enterprise, Performance, Unlimited en Developer Edition. Vereiste uitbreidingslicenties variëren per type agent. |
| Vereiste gebruikersmachtigingen | |
|---|---|
| AI-agenten beheren EN de vereiste machtigingen voor uw agenttype | |
Hoe modeloverschrijving werkt
Gebruik modeloverschrijving wanneer de specifieke taak van een subagent profiteert van een andere balans tussen snelheid en redeneerdiepte.
Wanneer een subagent wordt uitgevoerd, bepaalt Agentforce welk model in deze volgorde moet worden gebruikt:
- Het geselecteerde model voor de subagent
- De modelset voor de agent
- Het model dat is geselecteerd in Set-up. Standaard gebruikt elke agent het model dat is opgegeven op de pagina Set-up van Einstein Audit, Analytics en Monitoring. Zie Optie Agentforce model selecteren om het standaardmodel te wijzigen.
Stel bijvoorbeeld dat uw standaardmodel in Set-up GPT-4.1 is, dat het model van uw agent niet is ingesteld en dat u Google Gemini 2.5 Flash selecteert in de subagent Algemene veelgestelde vragen. Agentforce gebruikt Google Gemini 2.5 Flash wanneer de subagent Algemene veelgestelde vragen wordt uitgevoerd, maar gebruikt GPT-4.1 voor alle andere subagenten.
Modeloverschrijving heeft geen invloed op het model dat promptsjablonen in acties gebruiken.
Een model kiezen voor een subagent
Het model dat een subagent gebruikt, bepaalt hoe betrouwbaar deze instructies opvolgt, hoe snel deze reageert en hoe goed deze complexe taken afhandelt. Denk bij het kiezen van een model aan de volgende factoren:
- Het contextvenster van het model bepaalt hoeveel het model in één sessie kan verwerken. Een model met een klein contextvenster kan eerdere gespreksbeurten uit het oog verliezen of instructies laten wegvallen in lange interacties.
- Kleinere modellen zijn sneller, maar genereren waarschijnlijk onnauwkeurige informatie, interpreteren complexe instructies niet goed en produceren onjuiste gestructureerde uitvoer. Ze hebben ook de neiging om meer verduidelijkende vragen te stellen of koetjes en kalfjes toe te voegen.
- Als uw subagent alleen tekst verwerkt, is een model met alleen tekst vaak sneller dan een multimodaal model.
| Taak van subagent | Modelbegeleiding |
|---|---|
| Eenvoudige routering of classificatie | Gebruik het HyperClassifier-model, een Salesforce-model dat is geoptimaliseerd voor classificatie van subagenten of een vergelijkbaar klein model. Zie Subagentclassificatie en -routering voor meer informatie. |
| Records opzoeken of eenvoudige taken uitvoeren | Gebruik een klein model dat instructies betrouwbaar opvolgt en de juiste actie aanroept. |
| Complexe redenering, analyse in meerdere stappen of genereren van lange formulieren | Gebruik een groot model met sterke redeneermogelijkheden. |
| Gestructureerde uitvoer | Gebruik een groot model dat gestructureerde uitvoer betrouwbaar afhandelt. |
| Afbeeldings- of documentverwerking | Gebruik een model met multimodale ondersteuning. Zie voor een lijst van beschikbare modellen Multimodale ondersteuning Groot taalmodel. |
Zie Ondersteunde modellen voor een lijst van beschikbare modellen en hun mogelijkheden. De Einstein Trust Layer is van toepassing op alle modelaanroepen.
Test hoe de subagent presteert in het deelvenster Voorbeeld en het Testcentrum.
- Voer dezelfde gesprekken uit met verschillende modellen en vergelijk reactiekwaliteit, directheid en snelheid.
- Begin met een geschikt model om een baseline in te stellen. Probeer vervolgens kleinere modellen om het kleinste model te vinden dat voldoet aan uw bedrijfsbehoeften.
- Testrandcases. Modellen gaan anders om met vage of onvolledige berichten.
Overwegingen
- Modeloverschrijving is alleen beschikbaar voor agenten die zijn gemaakt in de nieuwe Agentforce Builder.
- Zie Voorbereiden op modelverwijdering en routering voor informatie over modelverwijdering.
