エージェントのビルディングブロック
サブエージェントとアクション、データ、接続とチャネル、推論エンジンなど、エージェントの主要なコンポーネントについて説明します。
必要なエディション
| 使用可能なインターフェース: Lightning Experience |
| 使用可能なエディション: Enterprise Edition、Performance Edition、Unlimited Edition、および Developer Edition。必要なアドオンライセンスはエージェント種別によって異なります。 |
エージェント
エージェントは、信頼できる会話型 AI アシスタントです。日常的な作業を自動化し、複雑な作業を支援することで、生産性を高め、作業負荷を軽減します。他の会話型 AI ソリューションよりも自律性が高いため、さまざまな状況、環境、情報に適応できます。Agentforce エージェントは、ループ内に人間が存在するかどうかに関係なく、指定した使用事例およびガードレール内で独自にアクションの機会を識別し、次のステップを予測し、ToDo を開始できます。
エージェントは最初から作成することも、テンプレートから作成することもできます。
サブエージェントとアクション
エージェントには、エージェントの最も重要なアセットであるサブエージェントとアクションのライブラリが含まれます。
アクションは、エージェントが Salesforce で作業を実行する方法です。エージェントはアクションを使用して情報を取得したり、タスクを実行したりします。たとえば、ユーザーがメールの作成に関してエージェントに支援を求めると、エージェントはメールのドラフト作成と修正を行い、関連する Salesforce データにグラウンディングするアクションを実行できます。Salesforce には、一般的な Salesforce タスク用の標準アクションがいくつか用意されており、ビジネスの使用事例に固有のカスタムアクションを作成できます。
サブエージェントは、実行する特定のジョブに関連するアクションのカテゴリです。たとえば、[Deal Management (商談管理)] というサブエージェントには、営業担当がその日の最新情報を把握し、関連する商談と取引先責任者を見つけ、ToDo 項目を作成し、活動を記録するのに役立つエージェントアクションを含めることができます。サブエージェントには、ジョブで使用できるツールであるアクションと、エージェントに意思決定方法を指示する指示が含まれます。
データ
エージェントは、グラウンディングされたデータによってのみ役立ちます。AgentforceエージェントはSalesforce Platform上に構築されているため、CRMデータと統合され、エージェントがアクセスできるデータはエージェントが制御します。Agentforce データライブラリや Search the Web 標準エージェントアクションなどのツールを使用して、Knowledge 記事や項目、ファイルのアップロード、Web ソースなどの他のデータソースにエージェントをグラウンディングできます。非構造化データソースの場合、取得拡張生成 (RAG) を使用して、より高度なデータ取得ソリューションを構築できます。
接続とチャネル
チャネルは、エージェントをリリースできるメッセージングプラットフォーム、アプリケーション、およびインターフェースです。エージェントを世界に送り出す方法であり、エージェントが複雑な会話や機密の会話をエスカレーションする方法も決定します。チャネルには、テキストベースのチャネルと音声ベースのチャネルのほか、従業員向けチャネルと顧客向けチャネルがあります。
エージェントをチャネルにリリースする場合、そのチャネルの接続も作成して管理します。接続には、エージェントが応答を構造化し、画像、ボタン、リンク、動画などのマルチメディアコンテンツを配信するのに役立つ適応型応答形式が含まれます。また、エージェントとの会話の転送に役立つ設定とオムニチャネルフローも含まれます。接続を使用すると、エージェントを 1 回作成するだけで Agentforce Builder で複数のチャネルに簡単に追加できるため、エージェント開発を拡張し、反復的な設定を減らすことができます。また、エージェントは顧客と従業員のエクスペリエンスをより動的でチャネル固有、一貫したものにすることができます。
推論エンジン
推論エンジンでは、エージェントが推論、アクションの実行、応答の生成を行う方法をオーケストレーションします。
エージェントがトリガーされたとき、またはユーザーが質問または要求したときに、推論エンジンはバックグラウンドで動作します。
- サブエージェント分類または確定的トランジションを使用して、会話を関連するサブエージェントに転送します。
- リソースへの参照を実際の値に置き換えたり、インラインアクションを実行したり、条件文を評価して適用したりするなど、プロンプトを作成するためのサブエージェントの指示を解決します。
- プロンプトで使用可能な情報を分析し、次のステップを決定する LLM を使用する理由。
Atlas 推論エンジンは、エージェントスクリプトを使用してエージェントの全体像を把握するワークフローと会話スキルを分離するグラフベースの推論エンジンです。その結果、同じエンジンで確率的な LLM ベースの推論と確定的なルールベースの実行を組み合わせたハイブリッド推論が実現します。
大規模言語モデル (LLM)
エージェントは LLM の機能を利用して、組織で推論、ユーザーとのコミュニケーション、アクションの実行を行います。
推論エンジンは、ToDo 中またはユーザーとのやりとり中に異なるタイミングで LLM をコールします。LLM コールの数とサイズは、ToDo、および起動するサブエージェントとアクションによって異なります。
