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Glossario dei termini Agentforce
Ulteriori informazioni sui termini utilizzati in Agentforce e l'intelligenza artificiale generativa in Salesforce.
A
- Azione, azione agente
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Una funzione eseguita dall'agente sulla piattaforma per ottenere informazioni ed eseguire operazioni. In altre parole, un'azione è il modo in cui un agente esegue le operazioni in Salesforce. Un'azione agente include:
- Nome e istruzioni per linguaggio naturale che indicano all'agente come e quando utilizzare l'azione, come recuperare gli input richiesti e come formattare e utilizzare gli output.
- Funzionalità di Salesforce chiamata dall'azione agente per ottenere informazioni o eseguire un'operazione, detta azione di riferimento. Ad esempio, un'azione agente può chiamare un'API per recuperare i dati, un flusso per aggiornare un record, un modello di prompt per generare una risposta, una classe Apex per eseguire una logica aziendale personalizzata o un modello predittivo per formulare un consiglio.
- Agente
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AI autonoma orientata agli obiettivi che esegue operazioni e interazioni aziendali e fornisce risposte pertinenti tratte dai dati aziendali. Un agente è più autonomo di altre soluzioni di intelligenza artificiale conversazionale, quindi può identificare in modo indipendente le opportunità di azione, anticipare le fasi successive e avviare operazioni all'interno dei casi d'uso e dei guardrail specificati. Alcuni agenti avviano e completano operazioni per conto di un utente. Altri assistono gli utenti con operazioni e domande nel flusso di lavoro dell'utente.
Gli agenti possono essere distribuiti ai canali dei clienti o dei dipendenti, a seconda del tipo di agente associato.
Un agente può essere creato da un modello o da zero. Un agente contiene agenti secondari e azioni.
Vedere Cosa sono gli agenti?
- Router agente (precedentemente noto come Selettore argomenti)
- Un subagente di sistema speciale che consente di controllare la classificazione e l'instradamento dei subagenti negli agenti creati in Agentforce Builder in Agentforce Studio.
Quando si crea un agente, il Router agente viene aggiunto all'agente ed è definito come subagente iniziale per ogni conversazione dell'agente. Per impostazione predefinita, l'agente utilizza questo subagente per la classificazione del subagente, ovvero il processo di selezione del subagente più pertinente in base a ciò che l'utente desidera fare e ai lavori che l'agente può fare.
È possibile modificare il Router agente come qualsiasi altro subagente, quindi è possibile personalizzarne le istruzioni di ragionamento e le azioni per impostare le variabili iniziali, aggiungere logica e aggiungere o rimuovere transizioni ai subagenti per controllare il comportamento di instradamento dell'agente.
Vedere Classificazione e instradamento dei subagenti.
- Utente agente, record utente agente
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Un utente integrazione Salesforce con tutte le autorizzazioni necessarie all'agente per svolgere il proprio lavoro. È possibile creare un utente agente nell'impostazione guidata di Agent Creator quando si crea un agente che si connette ai canali dei clienti.
Un agente AI può interagire con dipendenti o clienti. La maggior parte degli agenti che interagiscono con i dipendenti viene eseguita nel contesto dell'utente connesso. Tuttavia, gli agenti connessi ai canali dei clienti chattano con un'ampia gamma di utenti, inclusi gli utenti non verificati. Per accedere in modo sicuro ai dati ed eseguire azioni a cui un utente finale non ha accesso, l'agente opera come utente agente. Le autorizzazioni concesse a un utente agente determinano le azioni che l'agente associato può eseguire.
Vedere Procedure consigliate per l'accesso ai dati e al contesto esecuzione agente.
- Libreria di dati Agentforce
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La libreria di dati Agentforce fornisce informazioni di base per gli agenti. Creare una libreria di dati per indicizzare articoli e campi Knowledge, caricamenti di file o fonti Web. Gli indici consentono agli agenti AI di recuperare e utilizzare informazioni pertinenti e accurate per i prompt LLM.
Vedere Libreria dati Agentforce.
- Funzione agente, funzione Agentforce
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Una soluzione di intelligenza artificiale generativa che utilizza il gateway LLM e il motore di ragionamento (di solito con il marchio "Agentforce". Una funzione agente è spesso un'esperienza di conversazione con un'interfaccia utente chat, ma altre funzionano in background.
- Intelligenza artificiale (AI)
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Una branca dell'informatica in cui i sistemi informatici utilizzano i dati per trarre inferenze, eseguire operazioni e risolvere problemi con il ragionamento umano.
- Asset, asset degli agenti
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Fa riferimento ai subagenti, alle azioni, alle variabili, alle superfici e alle impostazioni predefinite (ad esempio i messaggi di sistema) assegnati a un agente.
È possibile visualizzare gli asset disponibili per gli agenti nella libreria di asset. È possibile visualizzare e gestire gli asset assegnati all'agente in Agentforce Builder.
C
- Canale
Piattaforma, app o interfaccia di messaggistica a cui è possibile distribuire un agente. I dipendenti e altri stakeholder interni possono interagire con gli agenti in Salesforce, Slack e altri canali per i dipendenti. I canali dei clienti, ad esempio le piattaforme di messaggistica e l'email, sono i canali in cui i clienti possono interagire con un agente.
- Suddivisione
Il processo di suddivisione dei dati non strutturati in blocchi gestibili e semanticamente significativi che possono essere trasformati in incorporamento vettoriale. Le strategie di suddivisione variano a seconda del contesto del contenuto suddiviso in blocchi.
Vedere Dati suddivisi.
- Citazione
Le citazioni collegano le risposte generate dall'intelligenza artificiale alle fonti di base pertinenti alla risposta. Le citazioni consentono agli utenti di visualizzare le informazioni utilizzate dal modello di lingua di grandi dimensioni (LLM) per generare la risposta e di verificare la validità dei dati di origine.
- Connessione
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Una connessione include tutti i componenti e le impostazioni che consentono all'agente di connettersi a un canale specifico, inclusi i formati di risposta adattivi e le impostazioni di connessione. Nelle impostazioni di connessione sono disponibili anche i flussi Omnicanale che instradano le conversazioni a e da un agente.
- Consigli conversazione (solo Lightning Experience e dispositivi mobili)
Richieste o domande suggerite cliccabili che vengono visualizzate direttamente nel riquadro della conversazione Agentforce e persistono anche quando l'utente passa a una nuova pagina. Precedentemente noto come Azioni consigliate. Supportato solo per gli agenti Agentforce Employee.
D
- Portafoglio digitale
Strumento di gestione account che offre dati di consumo quasi in tempo reale per i prodotti abilitati nei contratti attivi. Utilizzare Digital Wallet per tenere traccia dell'utilizzo di Agentforce e del consumo di credito dell'organizzazione rispetto ai tipi di utilizzo generativo dell'intelligenza artificiale.
Vedere Informazioni su Digital Wallet e utilizzo e fatturazione dell'intelligenza artificiale.
F
- Filtro/filtrare
Limita l'accesso ai subagenti e alle azioni in base alle condizioni e alle variabili specificate. Quando si applica un filtro a un sottoagente o a un'azione, l'agente può utilizzare l'asset solo quando sono soddisfatte le condizioni di filtro.
- Perfezionamento, Perfezionamento
Il processo di adattamento di un modello di lingua pre-addestrato per un'operazione specifica addestrandolo su una serie di dati più piccola e specifica dell'operazione.
La messa a punto può anche più in generale fare riferimento al processo di test e perfezionamento delle istruzioni per migliorare le prestazioni rapide.
- Azioni di follow-up (solo Lightning Experience)
Azioni sensibili al contesto visualizzate nel riquadro della conversazione Agentforce dopo che un utente ha completato un'azione standard specifica. Queste azioni guidano gli utenti in un flusso di lavoro naturale suggerendo il passaggio logico successivo in base all'output dell'azione precedente. Per definizione, le azioni di follow-up non possono essere eseguite da sole. Possono seguire solo un'azione standard (ad esempio, non è possibile "perfezionare un'email" senza prima "abbozzare un'email").
G
- Gateway AI generativo, gateway Einstein, il gateway
Espone le API normalizzate per interagire con i modelli di base e i servizi forniti da diversi fornitori, internamente e dall'ecosistema partner.
- Trasformatore preaddestrato generativo (GPT)
Una famiglia di modelli di lingua addestrati su un'ampia mole di dati di testo in modo che possano generare testo simile a quello umano.
- Messa a terra
Il processo attraverso il quale Knowledge specifico del dominio e le informazioni sui clienti vengono aggiunti a un prompt per fornire al modello il contesto necessario per rispondere in modo più preciso.
Vedere Ground Agentforce nei dati.
H
- Allucinazioni
Un tipo di output in cui un modello genera un testo semanticamente corretto che è di fatto errato o non ha molto senso, dato il contesto.
- Human in the loop (HITL)
Un modello che richiede l'interazione umana.
- Iperparametro
Parametro utilizzato per controllare il processo di addestramento. Gli iperparametri si trovano all'esterno del modello generato.
I
- Istruzioni
Le istruzioni descrivono un'operazione a un LLM utilizzando un linguaggio naturale. Le istruzioni sono alla base dei modelli di prompt. In Agentforce, le istruzioni includono istruzioni a livello di agente, istruzioni per i subagenti (talvolta chiamate istruzioni di ragionamento) e talvolta input dell'utente all'agente.
- Intento
Obiettivo di un utente finale per interagire con un agente AI.
L
- Modello di lingua grande
Un modello di linguaggio costituito da una rete neurale con molti parametri addestrati su grandi quantità di testo.
Gli agenti sfruttano la potenza di un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) per comunicare con gli utenti ed eseguire azioni nell'organizzazione. Gli agenti effettuano chiamate del motore di ragionamento al LLM in momenti diversi durante un'operazione o un'interazione con un utente. Il numero e le dimensioni delle chiamate LLM dipendono dall'operazione e dai subagenti e dalle azioni avviate.
Vedere Come funziona Agentforce.
M
- Machine learning
Un sottocampo dell'intelligenza artificiale specializzato in sistemi informatici progettati per imparare, adattarsi e migliorare in base a feedback e inferenze provenienti dai dati, anziché istruzioni esplicite.
- Scheda Modello
Documenta i dettagli sulle prestazioni del modello, oltre a input, output, metodo di addestramento, condizioni in cui il modello funziona meglio e considerazioni etiche in uso.
O
- Flusso Omnicanale
Un flusso utilizzato per instradare le conversazioni a o da un agente. I flussi Omnicanale utilizzano l'azione Instrada lavoro per instradare le conversazioni e i record associati, ad esempio i record di sessioni di messaggistica e email. Gli agenti che si connettono ai canali dei clienti hanno almeno un flusso Omnicanale in entrata e in uscita.
P
- Dimensioni parametro
Numero di parametri utilizzati da un modello per elaborare e generare i dati.
- Prompt
Descrizione in linguaggio naturale dell'operazione da eseguire. Un input per il LLM.
- Progettazione prompt
La progettazione del prompt è il processo di creazione di prompt che migliorano la qualità e la precisione delle risposte di un modello.
- Ingegneria dei prompt
Una disciplina emergente nell'ambito dell'intelligenza artificiale incentrata sulla massimizzazione delle prestazioni e dell'affidabilità dei modelli creando prompt in modo sistematico e rigoroso.
- Pronta iniezione
Metodo utilizzato per controllare o manipolare l'output del modello assegnandogli determinati prompt. Con questo metodo, gli utenti e le terze parti tentano di aggirare le restrizioni ed eseguire operazioni per cui il modello non è stato progettato.
- Risoluzione del prompt
Il processo di compilazione di un prompt LLM in fase di esecuzione con informazioni aggiuntive, ad esempio valori da fonti di dati strutturate e Knowledge recuperati da fonti di dati non strutturate. Questo processo viene a volte definito radicamento dinamico o idratazione di un prompt. Vedere Esecuzione in fase di esecuzione del modello di prompt.
- Modello di prompt
Stringa con segnaposto che vengono sostituiti da valori di dati aziendali per generare un'istruzione di testo finale che viene inviata a LLM.
R
- Motore di ragionamento, Motore di ragionamento Atlas
Guida il modo in cui un agente avvia subagenti e azioni e genera risposte durante una conversazione per eseguire un'operazione per l'utente, ovvero il modo in cui un agente ragiona e agisce.
Il motore di ragionamento Atlas è un motore di ragionamento basato su grafici. Poiché può essere considerato come un diagramma di flusso con nodi, variabili e transizioni, gli agenti seguono percorsi specifici e prevedibili. A differenza dei motori di ragionamento rigorosamente basati su prompt, Atlas separa il flusso di lavoro di visione d'insieme di un agente dalle sue capacità di conversazione.
Vedere Come funzionano gli agenti.
- Azione di riferimento
Funzionalità di Salesforce chiamata da un'azione agente per ottenere informazioni o eseguire un'operazione. Ad esempio, un'azione agente può chiamare un'API per recuperare i dati, un flusso per aggiornare un record, un modello di prompt per generare una risposta, una classe Apex per eseguire una logica aziendale personalizzata o un modello predittivo per formulare un consiglio.
Vedere Creazione di un'azione personalizzata per informazioni sui tipi di azioni di riferimento supportati.
- Generazione aumentata di recupero (RAG)
Una forma di base che utilizza un sistema di recupero delle informazioni come una Knowledge Base per arricchire un prompt con il contesto pertinente, per l'inferenza o l'addestramento.
Vedere Ground Agentforce nei dati.
- Recuperatore
Livello logico tra un servizio di ricerca e soluzioni basate sul recupero Knowledge, ad esempio le implementazioni della generazione aumentata (RAG). Definisce la configurazione di ricerca e recupero in fase di esecuzione per un'applicazione, un agente, un modello di prompt e altri componenti della soluzione. Un retriever funge da artefatto riutilizzabile, con versione e inseribile in un pacchetto che semplifica l'impostazione del recupero Knowledge con il radicamento nel contesto della ricerca per agenti, librerie di dati, modelli di prompt, con Apex o in Flusso.
Vedere Recupero dei dati.
S
- Indice di ricerca
Un indice di ricerca Data 360 contiene una raccolta di pezzi di contenuto e le rispettive incorporazioni vettoriali. L'indice di ricerca facilita la ricerca dei vettori pertinenti dato un vettore di query. A seconda delle esigenze di dati e query, è possibile creare un indice di ricerca vettoriale o un indice di ricerca ibrido.
Vedere Utilizzo della ricerca per AI, automazione e Analytics.
- Recupero semantico
Scenario che consente a un LLM di utilizzare dati aziendali storici simili e pertinenti presenti nei dati CRM di un cliente.
- Subagente (precedentemente noto come argomento)
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Un particolare lavoro che un agente può svolgere. Un subagente contiene azioni, ovvero gli strumenti disponibili per il lavoro, e istruzioni che indicano all'agente come prendere decisioni. Complessivamente, i subagenti assegnati all'agente definiscono le funzionalità che l'agente può gestire.
I subagenti possono essere standard (forniti da Salesforce) o personalizzati. I subagenti standard sono disponibili per impostazione predefinita nella libreria di asset o assegnati a un nuovo agente.
Vedere Subagents.
- Azioni suggerite (solo Lightning Experience)
Un insieme di tre azioni pertinenti al contesto nel riquadro della conversazione Agentforce, in base alla pagina corrente visualizzata dall'utente. Queste azioni aiutano gli utenti a identificare il passaggio più immediato che possono eseguire per completare un'operazione o ottenere ulteriori informazioni su una funzione specifica. Le azioni suggerite considerano solo il contesto della pagina e sono basate su regole. Il risultato di un'azione suggerita è predefinito, quindi può essere diverso dal risultato dell'immissione di un input di testo libero simile in una conversazione dell'agente.
T
- Temperatura
Parametro che controlla la prevedibilità e la varietà degli output di un modello. Un modello con una temperatura elevata genera risposte casuali e diverse. Un modello con una bassa temperatura genera risposte mirate e più coerenti.
- Modello, modello agente
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Un modello per un singolo agente progettato per un caso d'uso particolare. Contiene agenti secondari, azioni, filtri, variabili e messaggi di sistema. Quando si crea un agente da un modello, è possibile scegliere gli asset del modello da includere.
Un modello di agente è figlio di un tipo di agente. Un tipo può essere associato a molti modelli, ma un modello può essere associato a un solo tipo. Ad esempio, Agentforce agente dell'assistenza (ASA) è un tipo di agente che si connette ai canali dei clienti. Per creare un agente a partire da un modello di tipo ASA, sono necessarie le autorizzazioni necessarie per ASA ed eventuali autorizzazioni associate al modello.
Vedere Creazione di un agente.
- Token
Per comprendere o generare testo, un modello di lingua di grandi dimensioni (LLM) suddivide il testo in unità più piccole chiamate token. Un token può essere grande come una singola parola o piccolo come un singolo carattere, a seconda di come viene elaborato o generato il testo.
Le dimensioni del token possono influire sulla fatturazione e sulle prestazioni degli agenti. In generale, maggiore è il numero di token in un prompt o in una risposta, più complesso sarà il compito e più lenta sarà la risposta del LLM.
Il numero massimo di token che possono essere elaborati contemporaneamente è detto finestra di contesto e varia a seconda del modello. Per ulteriori informazioni sulle finestre di contesto per i modelli supportati, vedere Agentforce Developer Guide: Modelli supportati.
- Argomento, argomento agente
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Gli argomenti sono ora chiamati agenti secondari. Vedere Subagent (precedentemente noto come argomento).
- Tossicità
Descrive molti tipi di discorsi, inclusi, a titolo esemplificativo ma non esaustivo, linguaggio offensivo, irragionevole, irrispettoso, sgradevole, dannoso, offensivo o odioso.
- Intelligenza artificiale affidabile
Linee guida create da Salesforce incentrate sullo sviluppo e l'implementazione responsabili dell'intelligenza artificiale.
- Tipo, tipo di agente
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Un'ampia categoria di agenti che condividono capacità e vincoli simili. Un tipo controlla le autorizzazioni necessarie per creare o accedere a un agente e i canali a cui un agente può essere distribuito. Ad esempio, gli agenti di tipo Agentforce agente dell'assistenza possono essere distribuiti ai canali dei clienti, ad esempio Chat ottimizzata. Gli agenti di tipo Agentforce Employee Agent possono essere distribuiti nei canali dei dipendenti, ad esempio Slack.
Un tipo di agente è controllante di un modello di agente. Ogni tipo di agente è associato a un modello predefinito per quel tipo (di solito con lo stesso nome del tipo di agente), oltre ad altri modelli.
Un tipo può essere associato a molti modelli, ma un modello può essere associato a un solo tipo. Ad esempio, Agentforce agente dell'assistenza (ASA) è un tipo di agente che si connette ai canali dei clienti. Per creare un agente a partire da un modello di tipo ASA, sono necessarie le autorizzazioni necessarie per ASA ed eventuali autorizzazioni associate al modello.
Vedere Tipi e considerazioni sugli agenti.
U
- Dati non strutturati
Dati che non hanno un formato specifico e coerente e non possono essere facilmente archiviati in un tipico database relazionale. Le forme comuni di dati non strutturati includono trascrizioni di chat, file audio, siti Web, documenti legali e altri testi di grandi dimensioni, ad esempio libri.
Vedere Dati non strutturati in Data 360.
- Tipo di utilizzo
I tipi di utilizzo sono le diverse categorie che classificano come vengono consumati i crediti quando si utilizza Agentforce e altre funzioni di intelligenza artificiale generative. Ogni tipo di utilizzo ha la propria percentuale di moltiplicatore come indicato nella scheda Tariffa che determina quanti crediti vengono addebitati per unità di utilizzo. È possibile tenere traccia dell'utilizzo delle funzioni Agentforce da parte dell'organizzazione e del consumo di credito in Digital Wallet.
Vedere Generative AI Usage and Billing (Utilizzo e fatturazione AI generativa) e Informazioni su Digital Wallet.
- Messaggio utente, enunciazione utente
Input di un utente finale a un agente, spesso una domanda o una richiesta. Può trattarsi di input a testo libero inseriti nell'interfaccia utente di una chat o inviati tramite email, di una selezione da un menu predefinito o anche di input vocali.
Per gli agenti che non interagiscono direttamente con un utente finale, a volte l'amministratore o il generatore fornisce una stringa trattata come un messaggio utente per definire l'operazione dell'agente.
V
- Variabile
Memorizza le informazioni contestuali sulle conversazioni degli agenti. Le variabili possono essere utilizzate per personalizzare le conversazioni degli agenti, implementare la verifica utente e garantire un comportamento coerente degli agenti. Le variabili possono essere utilizzate in filtri, istruzioni e come input per le azioni.
Salesforce fornisce diversi tipi di variabili. Vedere Variabili degli agenti.
- Incorporamento vettoriale
Rappresentazione numerica di dati non strutturati che le macchine possono leggere. Gli incorporamenti vettoriali misurano la somiglianza semantica di diverse parti di testo, consentendo risultati di ricerca accurati e pertinenti per i prompt di intelligenza artificiale generativi.
Vedere Ricerca vettoriale.
