Velge en AI-modell for en underagent
Velg den riktige AI-modellen for hver del av agenten for å balansere responshastighet, nøyaktighet og begrunnelsesdybde.
Nødvendige utgaver
| Tilgjengelig i Lightning Experience |
| Tilgjengelig i Enterprise, Performance, Unlimited og Developer Edition. Nødvendige tilleggslisenser varierer etter agenttype. |
| Nødvendig brukertillatelse | |
|---|---|
| Behandle AI-agenter OG de nødvendige tillatelsene for agenttypen | |
Slik fungerer modelloverstyring
Bruk modelloverstyring når en underagentes spesifikke jobb får nytte av en forskjellig balanse mellom hastighet og begrunnelsesdybde.
Når en underagent kjører, bestemmer Agentforce hvilken modell som skal brukes i denne rekkefølgen:
- Den valgte modellen angitt for underagenten
- Modellsettet for agenten
- Modellen som er valgt i Oppsett. Hver agent bruker som standard modellen som er angitt på oppsettsiden Einstein Revisjon, Analytics og Overvåking. Hvis du vil endre standardmodellen, kan du se Velg Agentforce-modellalternativ.
La oss for eksempel si at standardmodellen i Oppsett er GPT-4.1, at agentens modell ikke er angitt, og du velger Google Gemini 2.5 Flash i underagenten Generelle spørsmål. Agentforce bruker Google Gemini 2.5 Flash når underagentet Generelle spørsmål kjører, men bruker GPT-4.1 for alle andre underagenter.
Modelloverstyring påvirker ikke modellen som maler i handlinger blir bedt om å bruke.
Velge en modell for en underagent
Modellen som en underagent bruker, påvirker hvor pålitelig den følger instruksjoner, hvor raskt den svarer og hvor godt den håndterer komplekse oppgaver. Ta hensyn til disse faktorene når du velger en modell:
- Modellens kontekstvindu bestemmer hvor mye modellen kan behandle i én økt. En modell med et lite kontekstvindu kan miste oversikt over tidligere samtaler eller slippe instruksjoner i lange interaksjoner.
- Små modeller er raskere, men er mer sannsynlig å generere unøyaktig informasjon, feiltolke komplekse instruksjoner og produsere feil utformede strukturerte utdata. De har også en tendens til å stille mer klargjørende spørsmål eller legge til små samtaler.
- Hvis underagenten bare behandler tekst, er en bare tekstmodell ofte raskere enn en multimodal modell.
| Underagentens jobb | Modellveiledning |
|---|---|
| Enkel ruting eller klassifisering | Bruk HyperClassifier-modellen, en Salesforce-modell som er optimalisert for underagentklassifisering, eller en lignende liten modell. Hvis du vil ha mer informasjon, kan du se underagentklassifisering og ruting. |
| slå opp poster eller utføre enkle oppgaver | Bruk en liten modell som pålitelig følger instruksjonene og kaller opp den riktige handlingen. |
| Komplekst resonans, analyse med flere trinn eller generering med lang form | Bruk en stor modell med sterk resonansfunksjonalitet. |
| Strukturerte utdata | Bruk en stor modell som håndterer strukturerte utdata pålitelig. |
| behandling av bilder eller dokumenter | Bruk en modell som støtter multimodalitet. Hvis du vil se en liste over tilgjengelige modeller, kan du se Multimodal støtte for store språkmodeller. |
Hvis du vil se en liste over tilgjengelige modeller og deres egenskaper, kan du se Støttede modeller. Einstein Trust gjelder for alle modellkall.
Test hvordan underagenten gjør det i Forhåndsvisning-panelet og i Testing Center.
- Kjør de samme samtalene med forskjellige modeller, og sammenlign svarkvalitet, direkte og hastighet.
- Start med en kapasitetsmodell for å angi en grunnlinje. Prøv deretter mindre modeller for å finne den minste som dekker forretningsbehovene dine.
- Test kanttilfeller. Modeller håndterer vage eller ufullstendige meldinger forskjellig.
Vurderinger
- Modelloverstyring er tilgjengelig bare for agenter som er opprettet i den nye Agentforce.
- Se Forberede modellforstyrrelse og omdirigering for å få informasjon om modellforstyrrelse
