Loading
Agentforce и Einstein Generative AI
Выбор модели на основе искусственного интеллекта для субагента

Выбор модели на основе искусственного интеллекта для субагента

Выберите подходящую модель искусственного интеллекта для каждой части агента, чтобы сбалансировать скорость ответа, точность и глубину рассуждений.

Требуемые версии

Доступно в версиях: Lightning Experience
Доступно в версиях: Enterprise Edition, Performance Edition, Unlimited Edition и Developer Edition. Требуемые дополнительные лицензии определяются типом агента.
Требуемые полномочия пользователя
  Управление агентами на основе искусственного интеллекта И необходимые полномочия для типа агента

Принцип работы переопределения модели

Используйте переопределение модели, когда определенное задание субагента выигрывает от другого баланса скорости и глубины рассуждений.

При выполнении субагента Agentforce определяет, какую модель использовать в следующем порядке:

  1. Выбранный набор модели в субагенте
  2. Набор моделей для агента
  3. Модель, выбранная в настройках. По умолчанию, каждый агент использует модель, указанную на странице настроек аудита, аналитики и мониторинга Einstein. Чтобы изменить стандартную модель, см. Выбор параметра модели Agentforce.

Например, стандартной моделью в настройках является GPT-4.1, модель агента не установлена, и вы выбираете Google Gemini 2.5 Flash в субагенте «Общие вопросы и ответы». Agentforce использует Google Gemini 2.5 Flash при выполнении субагента «Общие вопросы и ответы», но он использует GPT-4.1 для всех других субагентов.

Переопределение модели не влияет на модель, используемую шаблонами напоминаний в действиях.

Выбор модели для субагента

Модель, используемая субагентом, влияет на надежность выполнения инструкций, скорость ответа и эффективность выполнения сложных задач. При выборе модели учитывайте следующие факторы:

  • Контекстное окно модели определяет, сколько модель может обработать за один сеанс. Модель с небольшим контекстным окном может потерять счет более ранних поворотов разговора или отказаться от инструкций в длительных взаимодействиях.
  • Мелкие модели работают быстрее, но чаще создают неточную информацию, неправильно интерпретируют сложные инструкции и создают неправильно структурированный вывод. Они также склонны задавать более уточняющие вопросы или добавлять небольшие разговоры.
  • Если субагент обрабатывает только текст, текстовая модель часто быстрее мультимодальной.
Задача субагента Рекомендации по модели
Простая маршрутизация или классификация Используйте модель HyperClassifier, модель Salesforce, оптимизированную для классификации субагентов, или аналогичную небольшую модель. Дополнительную информацию см. в разделе «Классификация и маршрутизация субагентов».
Поиск записей или выполнение простых задач Используйте небольшую модель, которая надежно следует инструкциям и вызывает правильное действие.
Сложные рассуждения, многоэтапный анализ или создание подробных форм Используйте большую модель с сильными возможностями аргументации.
Структурированный вывод Используйте большую модель, которая надежно обрабатывает структурированный вывод.
Обработка изображений или документов Используйте модель с мультимодальной поддержкой. Список доступных моделей см. в разделе «Мультимодальная поддержка широкоязычной модели».

Список доступных моделей и их возможностей см. в разделе «Поддерживаемые модели». Слой Einstein Trust применяется ко всем вызовам модели.

Проверьте производительность субагента на панели предварительного просмотра и в центре тестирования.

  • Выполните одинаковые диалоги с разными моделями и сравните качество ответа, прямоту и скорость.
  • Начните с способной модели для установки базиса. Потом попробуйте меньшие модели, чтобы найти самую маленькую, соответствующую вашим бизнес-потребностям.
  • Тестирование краевых обращений. Модели обрабатывают неясные или неполные сообщения по-разному.

Рекомендации

 
Загрузка
Salesforce Help | Article