エージェントのトラブルシューティング

エージェントがユーザーの質問または要求に誤ったトピックを選択している。

トピックを選択するために、エージェントはユーザーの最新のメッセージを含む会話履歴の過去 6 ターンを参照します。エージェントは、エージェントに割り当てられたトピックの名前および分類の説明とこれらを比較し、最も一致するトピックを選択します。

ユーザーの発言が特定のトピックをトリガーすることが予想され、エージェントがそれを誤って分類した場合は、トピックの名前と分類の説明を確認します。効果的なトピック名は、トピックが自然言語で何をするかを表します。効果的な分類の説明では、トピックの内容を明確に説明し、トピックに分類する必要があるユーザー要求の種別を特定します。主要な用語、例、ユーザー要求の例を追加することを検討してください。

トピック内のアクションが 10 個以下であり、エージェントに割り当てられているトピックが 10 個以下であることを確認します。アクションとトピックが多すぎる場合、エージェントは誤ったアクションとトピックを選択できます。

エージェントがユーザーの質問または要求に間違ったアクションを使用しています。

エージェントはアクション命令とトピック命令を使用してアクションを選択するため、両方のレベルでトラブルシューティングを計画します。

• Agentforce Builder 計画キャンバスでエージェントが正しいトピックを選択し、トピック内で間違ったアクションを選択し、トピックを完全に選択していないことを確認します。
• Agentforce Builder でエージェントのアクション名と命令 (入力命令と出力命令を含む) をテストおよび反復します。エージェントアクション、入力、出力の効果的な名前と指示では、アクションの動作が自然言語で説明されます。たとえば、アクション名「lookup_products」は「action_agent_searchForRecords_products_only」よりも効果的です。アクション手順を作成するためのベストプラクティスについて説明します。
• トピックの指示を追加または変更して、特定のアクションを起動するタイミングに関する直接的なガイダンスを提供します。トピックの手順を記述するためのベストプラクティスについて説明します。
• アクション手順とトピック手順が競合していないことを確認します。命令が矛盾すると、エラーが発生し、エージェントのパフォーマンスが低下する可能性があります。
• トピック内のアクションが 10 個以下であり、エージェントに割り当てられているトピックが 10 個以下であることを確認します。アクションとトピックが多すぎる場合、エージェントは誤ったアクションとトピックを選択できます。

エージェントの出力が正しくないか、期待していた出力ではありません。

エージェントアクションでソースを使用している場合 ([Knowledgeowledgeベースを使用して質問に回答] アクションなど)、アクションの出力をソースのコンテンツに対して検証します。エージェントアクションまたはトピックを変更する前に、ソースコンテンツを変更したり、アクションで検索されるソースを制限したりすることを検討してください。これは、問題がデータベース内の 1 つまたは少数のソースのみに影響する場合に特に効果的です。

関連するトピック、アクション、および関連付けられた入力と出力の手順をテストして反復します。参照アクション自体の動作を確認してください。これには、アクションが構築されている Apex クラス、フロー、またはプロンプトテンプレートに問題がないかのテストが含まれます。

アクションレベルでエージェントの出力を改善するには、アクションへの入力に目的の出力が反映されるように命令を追加します。たとえば、エージェントが検索クエリにモデル番号を含める場合、ユーザーにモデル番号を要求するトピック命令を追加できます。次に、クエリでモデル番号を要求するようにアクション命令 (入力命令を含む) を変更します。手順を使用して、ビジネス固有の略語の定義やプロセスの説明など、エージェントのコンテキストを提供することもできます。

エージェントがアクションに渡す適切な入力を選択していない。

アクション入力命令に詳細を追加します。入力手順は、エージェントが会話のコンテキストと使用するデータを理解するのに役立ちます。効果的な入力手順には、必須情報のデータ型、特定の項目または値、情報を取得する方法、アクションの使用方法に関する特別なルールを含めることができます。アクション入力命令を記述するためのベストプラクティスについて説明します。

エージェントが指定したルールに一貫して従っていない。

エージェントは大規模言語モデル (LLM) を利用しています。LLM は非確定的であるため、応答には常にばらつきがあります。ただし、トピック項目とアクション項目のベストプラクティスに従うことで、エージェントは順調に進めることができます。

• できるだけ具体的で明確、かつ直接的にします。エージェントが一貫した応答を返す可能性が高くなるように、使用事例に関するコンテキストの詳細を入力します。詳細が多いほど、少ないよりも優れていることがよくあります。たとえば、ビジネス固有の略語を定義したり、プロセスを説明したりする場合に役立ちます。
• よくある繰り返しのシナリオにエージェントが対応するためのパターンを見つけるのに役立つ例を提供します。
• トピックとアクションを慎重に反復してテストします。効果的な指示とその他の項目の定義は反復プロセスです。
• アクション手順とトピック手順が競合していないことを確認します。命令が矛盾すると、エラーが発生し、エージェントのパフォーマンスが低下する可能性があります。
• トピックまたはアクションの指示には、機密性の高いビジネスルールや確定的なビジネスルール (「注文が 30 営業日以内でなければ返金しない」など) を含めないでください。一貫したパフォーマンスを得るには、これらの要件を参照アクションの機能に組み込みます（たとえば、エージェントのアクションで参照される Apex クラスまたはフロー）。

エージェントはトピックの指示に表示された順序で従いません。エージェントが特定の順序でステップに従うようにする場合は、ステップを 1 つの命令項目に入力し、「First, do X... Second, do Y...Final, do Z... (最初に X を実行... 次に Y を実行...最後に Z を実行...)」のように明確な順序の単語を使用します。手順はいくつかの簡単なステップに制限します。順次指示が複雑すぎる場合、エージェントは手順に一貫性や順序の狂いが生じる可能性があります。

エージェントが行うべきでない操作 (返品のみを処理する必要があるのに返金を発行するなど) を実行しようとする場合は、トピックの指示ではなくトピック範囲を使用します。エージェントがユーザーの入力に基づいてトピックを選択すると、範囲によってトピックで何ができるかに関する詳細情報がエージェントに表示されます。エージェントがトピックでできることと、トピックでできないこと (「新規予約ができません」など) を説明します。

これらすべてのベストプラクティスに従ってもエージェントの動作が不安定な場合は、指示が多すぎる可能性があります。命令の数と複雑さを減らすことで、エージェントが一貫したベースライン機能を使用できるようになります。まず、エージェントが基本的な使用事例を処理するために必要な最小限の手順に手順を絞り込みます。次に、エッジケースを取得する命令を 1 つずつ追加します。

エージェントがユーザーメッセージを理解するのに苦労している。

エージェントは自由テキスト入力を受け入れるため、ユーザー入力が曖昧であったり、エージェントが分類しにくい場合があります。1 つ以上のトピックに指示を追加して、ユーザーが要求または尋ねていることをエージェントに明確に指示できます。たとえば、「ユーザーのメッセージが不明瞭である場合は、常に明確な質問をしてユーザーからより多くの情報を取得します。」

エージェントが項目を更新したり、レコードを切り替えたりするときにページコンテキストを一貫して更新していない。

サポートされるアクションがユーザの要求によってトリガーされた場合、Agentforce（デフォルト）はユーザがどのページを表示しているかを認識します。会話中にエージェントが前のページのコンテキストを維持することがあります。

使用事例でエージェントが常にページコンテキストを更新する必要がある場合は、トピックに手順を追加できます。たとえば、「レコードの概要を求められたら、常に SummarizeRecord をコールして新しい概要を生成します。チャット履歴から概要を返信しないでください。」

会話変数を使用することもできます。たとえば、[レコードを集計] アクションの recordId アクション入力に currentRecordId 変数を割り当てます。変数についての詳細は、「エージェント変数」を参照してください。

トラブルシューティングするために、ユーザーは要求をより具体的に調整することもできます。たとえば、エージェントに「このレコードを最新情報で要約してください」と依頼できます。