Agentforce infrastruktuuri

Agentforce jäljittäminen

Agentforce istuntojen jäljittäminen seuraa agentin toimintokerrosta. Se kaappaa jokaisen agentin käännöksen, päättelyn vaiheen, toiminnon, viestin ja virheen jokaisesta istunnosta ja tallentaa ne rakenteellisiin objekteihin Data 360:ssa. Lisätietoja on kohdassa Agentforcen istuntojen jäljittäminen.

Istunnon jäljitystietojen mallilla (STDM) on viisi sisäkkäiseen hierarkiaan järjestettyä objektia:

• AiAgentSession — Kunkin istunnon ylimmän tason tietue. Kentän SessionEndType, joka kartoittaa ennaltaehkäistyt, eskaloidut ja hylätyt istunnot.
• AiAgentSessionParticipant — joka oli istunnossa: yhteyshenkilön, liidin, käyttäjän tai agentin API-nimi.
• AiAgentInteraction — yksi kierros istunnon sisällä. Kentän TopicApiName osoittaa, kuka agenteista käsitteli vuoron.
• AiAgentInteractionStep — yksi erillinen vaihe vuorossa: työkalupuhelu, Apex, Kulkupuhelu tai LLM-kutsu.
• AiAgentInteractionMessage — Kunkin kierroksen todellinen input/output-teksti.

Nämä objektit syöttävät Agent Analyticsin Tehokkuus-, Käyttö- ja Terveys-välilehdet sekä istuntojen luettelon ja agenttien optimoinnin seurannan. Kaikkia viittä objektia voidaan kysellä suoraan Data 360 -kyselyeditorin kautta mukautetuille aggregoinneille ja liitoksille. Katso täysi objektin viite kohdasta Datan mallin Agentforce-istunnon jäljittäminen.

Agenttien sovellusalustan jäljitysoikeus

Agenttien sovellusalustan jäljitys -ominaisuus laajentaa tietojen keräämistä palvelualueeseen, eli mitä Agentforce tapahtui päätösten istuntojen jäljitystietueiden suorittamiseen. Kun istunnon jäljittäminen kertoo sinulle, mitä agentti päätti ja sanoi, Agent Platform -seuranta kertoo sinulle, mikä palvelu on suoritettu, kuinka kauan ja missä tilassa. Se kaappaa palvelutason telemetriaa Atlasin järkeilyjärjestelmästä, Apexista, kuluista, Kehotteiden rakentajasta, kutsuttavista toiminnoista, tekoälyyhdyskäytävästä, LLM-yhdyskäytävästä ja DC-kyselyiden yhdistelmästä. Data tallennetaan yhteen DMO-organisaatioon, erillään STDM:stä, ja se voidaan liittää TelemetryTraceId:n kautta.

• ssot__TelemetryTraceSpan__dlm — ylätason ja alitason suhteet, kesto nanosekunteina, operaatioiden nimet, palvelunimet ja tilakoodit.

Yhdessä tämä tarjoaa sinulle jaetun seurannan koko Agentforce. Lisätietoja on kohdassa Agentin sovellusalustan jäljittäminen.

Auditointi ja palaute

Auditointi ja palaute seuraavat LLM Gateway -kerrosta. Se kaappaa kunkin LLM-kutsun syöttämät ja lähtevät kohteet, mukaan lukien kehotteiden tekstit, vastausten tekstit, Trust, varjostetut tulokset ja käyttäjien palautteen signaalit. Istunnon jäljittäminen kertoo sinulle, mitä agentti teki, mutta auditointi ja palaute kertovat sinulle, oliko LLM-vastaus paikkansapitävä, turvallinen ja perustettu Knowledge.

• GenAIGatewayRequest — LLM-ohjelmaan lähetettävä kehote ja asiayhteys
• GenAIGatewayResponse — liittää yhdyskäytävän pyynnön sen generoinnin output-arvoon
• GenAIGeneration — LLM:n luoma vastausteksti, mukaan lukien peitetyt ja peitetyt versiot sekä generointiparametrit
• GenAIFeedback — Käyttäjien palautteen signaalit, kuten peukalo ylös/alas.
• GenAIContentQuality — onko syöttö/lähtö turvallinen/ei-turvallinen, mukaan lukien toksisuuden havaitseminen
• GenAIContentCategory — Trust Layer -havaimen tulokset tyypeittäin: InstructionAdherence, TaskResolution, TOXICITY, PROMPT_DEFENSE

Tarkasta ja palauta Quality Scores-, Trust- ja User Satisfaction -objektien datapinta-ala Agent Analyticsissa sekä agenttien optimoinnin laatupisteiden perusteluiden kenttä. Lisätietoja tämänhetkisistä tilastoista on kohdissa Agent Analytics ja Einsteinin generoivan tekoälyn auditoinnin ja palautteen määrittäminen.

Knowledge/RAG-luokan data ja tilastot

Knowledge/RAG:n laatudata ja tilastot lisää haun laatupisteytyksen auditointi- ja palauteputkeeseen. Se tallentaa, miten relevantti kysely oli tehtävälle, kuinka uskollinen vastaus oli haetulle Knowledge ja kuinka relevantti haettu Knowledge oli kyselylle.

Avainobjektit:

• GenAIRetrieverRequest — Knowledge-lähteelle lähetetty noutokysely
• GenAIRetrieverResponse — noudettu konteksti palautettu
• GenAIRetrieverQualityMetric — Vastauksen uskollisuuden, vastauksen relevanttiuden ja kontekstin relevanttiuden pisteet

Se täyttää haun laadun tilastot Agent Analyticsin laatupisteissä, mikä osoittaa, palauttaako Knowledge oikeaa sisältöä erillään LLM:n vastauksen laadusta. Lisätietoja määritysvaiheista on kohdassa Knowledge/RAG:n laatudatan ja tilastojen määrittäminen.

Trust

Trust on vaatimustenmukaisuuden pisteytyskerros. Se luo ohjeiden noudattamisen ja toksisuuspisteet LLM Gateway -toiminnon tuloksista. Trust Layer -pisteet tallennetaan GenAIContentCategory- ja GenAIContentQuality-objekteihin, jotka ovat samoja Audit- ja Feedback-objekteja.

Se näytetään Agent Analyticsin Trust, jotta näet, noudattaako agentti ohjeitaan ja pysyykö se sallitun sisällön rajoissa. Katso määritysvaiheet kohdasta Einstein Trust Layer.

Jokainen kerros edustaa observaatiotyökalun ketjun eri osaa. Mitä enemmän kerroksia otat käyttöön, sitä kattavampi näkymä agenttien toimintatavoista ja sitä enemmän agenttien kehityshenkilöiden elinkaaresta, jota voit selata todisteiden avulla.