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AI generativa Agentforce ed Einstein
Miglioramento delle prestazioni degli agenti con Agent Optimizer (beta)

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Miglioramento delle prestazioni degli agenti con Agent Optimizer (beta)

Comprendere le prestazioni degli agenti, identificare i problemi di grande impatto, analizzarne le cause e ottenere suggerimenti per migliorare le sessioni in Agentforce Studio.

Versioni (Edition) richieste

Disponibile nelle versioni: versioni Enterprise Edition, Performance Edition e Unlimited Edition con un componente aggiuntivo Einstein for Sales, Einstein for Platform, Einstein for Service, Einstein 1 Service o Einstein GPT Service. Per acquistare componenti aggiuntivi, contattare il proprio responsabile account Salesforce.
Nota
Nota Agent Optimizer è un servizio pilota o in versione beta soggetto alle condizioni dei servizi beta negli accordi - Salesforce.com o a un accordo pilota unificato scritto, se eseguito dal cliente, e alle condizioni applicabili nell'elenco delle condizioni. L'utilizzo di questo servizio pilota o beta è a discrezione esclusiva del Cliente.

Considerazioni

  • Assicurarsi che l'organizzazione raccolga i dati di tracciamento delle sessioni e che sia possibile accedere agli agenti e alle sessioni su cui si desidera indagare. I risultati disponibili dipendono dalle autorizzazioni dell'utente, dall'agente e dall'intervallo di tempo selezionati, dai canali in uso e dai dati di sessione elaborati.
  • Se Agent Optimizer non è disponibile, assicurarsi Imposta | Impostazione di Controllo Einstein, Analytics e Monitoraggio che Agentforce Session Tracing, Agent Optimization e Agentforce Optimization Agent siano abilitati.

Abilitazione di Agent Optimizer

Impostazione di controllo, analisi e monitoraggio Einstein con tracciamento delle sessioni Agentforce, ottimizzazione degli agenti e agente di ottimizzazione Agentforce abilitati.

Agent Optimizer consente di capire le prestazioni degli agenti analizzando i dati delle sessioni e identificando gli schemi che possono richiedere attenzione. Porre domande in linguaggio naturale per esplorare le tendenze delle prestazioni, analizzare le sessioni rappresentative, identificare le possibili cause e ottenere suggerimenti per il miglioramento.

  1. In Agentforce Studio, selezionare Analytics.
  2. Selezionare Chiedi ad Agentforce per aprire il riquadro Agent Optimizer.
    Pagina agente dell'assistenza Analytics con Analytics e Chiedilo all'Agentforce evidenziati.
  3. Stabilire una base di riferimento per le prestazioni chiedendo attività o tendenze per un tipo specifico di agente.
    Esaminare il giorno più intenso, i totali delle sessioni e il grafico. Utilizzare un follow-up suggerito per espandere l'intervallo di tempo o analizzare una tendenza.
    Show me the distribution of the number of sessions day over day for [agent name].
  4. Identificare e assegnare priorità agli schemi di errore ricorrenti.
    Esaminare i conteggi, l'impatto, le possibili cause e i suggerimenti nella risposta. Concentrarsi sul problema che ha il maggiore impatto sugli utenti.
    Sample sessions from [agent name] from last week and identify failure patterns.
  5. Esaminare una sessione rappresentativa per lo schema selezionato.
    Esaminare la richiesta dell'utente, il sottoagente selezionato, le azioni, gli errori, la risposta dell'agente e i turni successivi. Quindi aprire la traccia della sessione per confermare la sequenza degli eventi.

    Show me a session affected by the permission error and explain what happened.

    Risposta di Agent Optimizer che mostra la domanda dell'utente, il subagente selezionato, l'azione Knowledge, l'errore di accesso insufficiente, il ripristino dell'agente e i turni successivi.
  6. Per gli errori operativi, determinare se il problema era isolato o persistente.
    Chiedere quando si sono verificati gli errori e quali agenti sono stati interessati. Confrontare la finestra temporale con il volume della sessione in modo da non considerare una breve interruzione del traffico come una regressione in corso.

    Show me more details about the rate limiting errors.

    Risposta di Agent Optimizer che mostra la distribuzione e la tempistica degli errori di limitazione della percentuale, l'agente interessato, il contesto di utilizzo di picco e i principali risultati.
  7. Trovare le domande che gli utenti pongono spesso ma a cui l'agente non può rispondere con contenuti Knowledge esistenti.
    Prima di creare un contenuto, verificare che il problema non sia causato dalla mancanza di autorizzazioni, dalla configurazione di recupero o da contenuti in una posizione insoddisfacente.

    What are the best knowledge candidates for FAQ creation?

    Risposta di Agent Optimizer che elenca le domande frequenti che non hanno copertura Knowledge.
  8. Raggruppare gli errori in base a ciò che gli utenti stavano cercando di ottenere.
    Chiedere a Agent Optimizer di classificare gli errori e raggruppare le richieste fuori argomento. Utilizzare i cluster per decidere se una richiesta non rientra nell'ambito dell'agente o rappresenta un processo cliente ricorrente che l'agente deve supportare.

    Categorize my session failures into action errors, knowledge gaps, and off-topic queries. Then show me the clusters of off-topic queries.

    Sample 50 sessions and give me more details about these gaps so that I can learn how to fix them.

    Risposta di Agent Optimizer che spiega le lacune dell'azione, del ragionamento, del prompt e del contenuto del campione ed elenca gli schemi di gap tra azioni comuni.
  9. Recuperare le sessioni dietro uno schema ricorrente.
    Verificare la richiesta dell'utente, la risposta dell'agente, l'agente assegnato, la data e la correzione suggerita. Utilizzare gli ID sessione per continuare l'analisi in Sessioni e intenti e la traccia della sessione.
    Show me the sessions for the missing roadside-assistance dispatch action.
  10. Utilizzare uno scorer per applicare le etichette delle cause principali in modo coerente nelle sessioni.
    Creare un punteggio nel Generatore di prompt che esamina ogni sessione e restituisce un'etichetta definita. Ad esempio, definire etichette per contenuti mancanti, azioni mancanti o non riuscite, istruzioni non chiare, errori di ragionamento e sessioni senza errori evidenti. Applicare il valutatore in Sessioni e intenti e quindi chiedere a Agent Optimizer di confrontare le sessioni con etichetta. Per gli schemi di prompt, vedere Esempi di prompt di scorer personalizzati.

Utilizzare le prove di più sessioni rappresentative prima di modificare l'agente. Testare la modifica mirata, distribuirla attraverso il normale processo e confrontare gli stessi segnali di prestazioni in seguito per verificare che la modifica abbia funzionato senza causare regressioni.

Ottimizzazione dei risultati con Agent Optimizer

  • Chiedere le prove a sostegno. Chiedere in che modo Agent Optimizer è giunto a una conclusione o quali sessioni sono incluse in uno schema. Esaminare le sessioni identificate prima di agire sulla risposta.
  • Includere un intervallo di tempo. Ad esempio, specificare in the last 7 days o between May 30 and June 29. Senza un intervallo di tempo, Agent Optimizer utilizza un intervallo di tempo predefinito recente, che può essere diverso dal periodo che si desidera analizzare.
  • Restringere l'ambito. Ove possibile, specificare un agente o un sottoagente. I nomi approssimativi sono supportati e risolti per l'agente o il subagente corrispondente.
  • Chiedi quanti e poi perché. Chiedere innanzitutto un conteggio esatto, ad esempio How many sessions escalated for the refund subagent last week?, quindi chiedere a Why did those sessions escalate? di analizzare le sessioni dietro il conteggio.
  • Aumentare il campione quando necessario. Chiedere a Agent Optimizer di rivedere altre sessioni o di ampliare l'intervallo di tempo prima di giungere a una conclusione. Una singola analisi può campionare fino a 1.000 sessioni.
  • Specificare un ID sessione per una conversazione. Ad esempio, chiedere a What happened in session [session ID]? o Why did session [session ID] escalate? di ottenere una spiegazione mirata.

Limiti

  • La diagnosi di un gruppo di sessioni si basa su un campione, non su ogni sessione del gruppo. L'esempio predefinito è di circa 100 sessioni e il massimo è di 1.000 sessioni per analisi. Utilizzare i conteggi quando è necessario un totale esatto e utilizzare l'analisi campionata per analizzare le possibili cause.
  • Le sessioni molto recenti possono non essere disponibili per un'analisi dettagliata. Poiché le trascrizioni delle conversazioni possono richiedere circa 15-30 minuti, le sessioni che risalgono a meno di 30 minuti prima vengono escluse dall'analisi dettagliata.
  • Se una metrica o un'analisi richiesta non è disponibile, i dati di origine o la metrica richiesti possono essere disabilitati per l'organizzazione. Contattare l'amministratore Salesforce per verificare che le metriche Agentforce e i dati di tracciamento delle sessioni richiesti siano abilitati.
 
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