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IA generativa do Agentforce e do Einstein
Escolher um modelo de IA para um subagente

Escolher um modelo de IA para um subagente

Escolha o modelo de IA certo para cada parte do seu agente para equilibrar a velocidade da resposta, a precisão e a profundidade do raciocínio.

Edições obrigatórias

Disponível em: Lightning Experience
Disponível em: Edições Enterprise, Performance, Unlimited e Developer. As licenças complementares necessárias variam de acordo com o tipo de agente.
Permissões de usuário necessárias
  Gerenciar agentes de IA E as permissões necessárias para seu tipo de agente

Como a substituição de modelo funciona

Use a substituição de modelo quando o trabalho específico de um subagente se beneficiar de um equilíbrio diferente entre velocidade e profundidade de raciocínio.

Quando um subagente é executado, o Agentforce determina qual modelo usar nesta ordem:

  1. O modelo selecionado definido no subagente
  2. O modelo definido para o agente
  3. O modelo selecionado em Configuração. Por padrão, todos os agentes usam o modelo especificado na página Configuração de auditoria, análise e monitoramento do Einstein. Para alterar o modelo padrão, consulte Selecionar opção de modelo Agentforce.

Por exemplo, digamos que seu modelo padrão em Configuração seja GPT-4.1, o modelo do seu agente não está definido e você seleciona Google Gemini 2.5 Flash no subagente Perguntas frequentes gerais. O Agentforce usa o Google Gemini 2.5 Flash quando o subagente Perguntas frequentes gerais é executado, mas usa o GPT-4.1 para todos os outros subagentes.

A substituição de modelo não afeta o modelo que os modelos de solicitação em ações usam.

Escolher um modelo para um subagente

O modelo que um subagente usa afeta a confiabilidade com que ele segue as instruções, a rapidez com que ele responde e o desempenho de tarefas complexas. Ao escolher um modelo, considere estes fatores:

  • A janela de contexto do modelo determina quanto o modelo pode processar em uma sessão. Um modelo com uma pequena janela de contexto pode perder o controle de turnos de conversa anteriores ou eliminar instruções em interações longas.
  • Modelos menores são mais rápidos, mas têm maior probabilidade de gerar informações imprecisas, interpretar instruções complexas incorretamente e produzir saídas estruturadas malformadas. Eles também tendem a fazer perguntas mais esclarecedoras ou adicionar pequenos discursos.
  • Se seu subagente processar apenas texto, um modelo somente de texto geralmente será mais rápido que um modelo multimodal.
O trabalho do subagente Diretriz de modelo
Roteamento ou classificação simples Use o modelo HyperClassifier, um modelo do Salesforce otimizado para classificação de subagente ou um modelo pequeno semelhante. Para obter mais informações, consulte Classificação e roteamento de subagentes.
Pesquisar registros ou realizar tarefas simples Use um modelo pequeno que siga as instruções com confiança e chame a ação certa.
Motivo complexo, análise de várias etapas ou geração em forma longa Use um modelo grande com recursos de raciocínio forte.
Saída estruturada Use um modelo grande que manipule a saída estruturada com confiança.
Processamento de imagem ou documento Use um modelo com suporte multimodal. Para obter uma lista de modelos disponíveis, consulte Suporte multimodal de modelo de idioma grande.

Para obter uma lista dos modelos disponíveis e suas funcionalidades, consulte Modelos suportados. A Camada de Trust do Einstein se aplica a todas as chamadas de modelo.

Teste o desempenho do subagente no painel Visualização e no Centro de teste.

  • Execute as mesmas conversas com diferentes modelos e compare a qualidade, a directriz e a velocidade da resposta.
  • Comece com um modelo capaz de definir uma linha de base. Em seguida, tente modelos menores para encontrar o menor que atenda às suas necessidades de negócios.
  • Testar casos de borda. Os modelos lidam com mensagens vagas ou incompletas de maneira diferente.

Considerações

 
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