Loading
Agentforce og Einstein Generative AI
Forbedre agentytelsen med Agent Optimizer (beta)

Du er her:

  1. Salesforce Hjelp
  2. Dokumenter
  3. Hurtigstart Einstein generative AI-løsning

Forbedre agentytelsen med Agent Optimizer (beta)

Forstå agentytelsen, identifiser problemer med stor innvirkning, undersøk årsakene til dem og få forslag til forbedring av økter i Agentforce Studio.

Nødvendige utgaver

Tilgjengelig i Enterprise, Performance og Ubegrenset Edition med et Einstein for Sales, Einstein for Platform, Einstein for Service, Einstein 1 Service eller Einstein GPT Service-tillegg. Hvis du vil kjøpe tillegg, kontakter du din Salesforce-kundeansvarlige.
Merk
Merk Agent Optimizer er en pilot- eller betatjeneste som er underlagt betatjenestevilkårene på avtaler - Salesforce.com eller en skriftlig forent pilotavtale hvis utført av kunden, og gjeldende vilkår i produktvilkårskatalogen. Bruk av denne pilot- eller betatjenesten er kundens eget valg.

Vurderinger

  • Forsikre deg om at organisasjonen samler inn øktsporingsdata og at du har tilgang til agentene og øktene som du vil undersøke. Tilgjengelige resultater avhenger av tillatelsene dine, den valgte agenten og tidsrammen, kanalene som brukes, og behandlede øktdata.
  • Hvis Agent Optimizer ikke er tilgjengelig, må du i Oppsett | Einstein Revisjon, Analytics og Overvåking-oppsett påse at Agentforce-øktsporing, Agentoptimalisering og Agentforce-optimaliseringsagent er aktivert.

Aktivere Agent Optimizer

Einstein, Analytics og Overvåking-oppsett med Agentforce, Agentoptimalisering og Agentforce aktivert.

Agent Optimizer hjelper deg med å forstå hvordan agentene gjør det ved å analysere øktdata og identifisere mønstre som kan kreve oppmerksomhet. Still spørsmål på naturlig språk for å utforske ytelsestrender, undersøke representantøkter, identifisere mulige årsaker og få forslag til forbedringer.

  1. Velg Analytics i Agentforce Studio.
  2. Velg Be Agentforce om å åpne Agent Optimizer-panelet.
    Tjenesteagent Analytics-side med Analytics og Ask Agentforce uthevet.
  3. Opprett en ytelsesstandard ved å spørre om aktivitet eller trender for en bestemt agenttype.
    Se gjennom den travleste dagen, økttotaler og diagram. Bruk en foreslått oppfølging til å utvide tidsrammen eller undersøke en trend.
    Show me the distribution of the number of sessions day over day for [agent name].
  4. Identifiser og prioriter gjentagende feilmønstre.
    Se gjennom antall, innvirkning, mulige årsaker og forslag i svaret. Fokuser på problemet som har størst innvirkning på brukerne.
    Sample sessions from [agent name] from last week and identify failure patterns.
  5. Undersøk en representantøkt for mønsteret du valgte.
    Se gjennom brukerens forespørsel, valgt underagent, handlinger, feil, agentsvar og senere svinger. Åpne deretter øktsporingen for å bekrefte sekvensen av hendelser.

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

    Svar i Agent Optimizer som viser brukerens spørsmål, valgt underagent, Knowledge, utilstrekkelig tilgangsfeil, agentgjenoppretting og senere svinger.
  6. For operative feil må du finne ut om problemet var isolert eller vedvarende.
    Spør når feilene skjedde og hvilke agenter som ble berørt. Sammenlign tidsvinduet med øktvolumet slik at du ikke behandler et kort trafikkbrudd som en pågående regresjon.

    Show me more details about the rate limiting errors.

    Svar i Agent Optimizer som viser fordelingen og tidspunktet for feil som begrenser frekvensen, den berørte agenten, konteksten for høyebruk og viktige funn.
  7. Finn spørsmål som brukere ofte stiller, men som agenten ikke kan svare på med eksisterende Knowledge.
    Før du oppretter innhold, må du kontrollere at problemet ikke skyldes manglende tillatelser, hentingskonfigurasjon eller innhold som er dårlig rangert.

    What are the best knowledge candidates for FAQ creation?

    Svar i Agent Optimizer som viser vanlige spørsmål som ikke dekker Knowledge.
  8. Grupper feil etter det brukerne prøvde å oppnå.
    Be Agent Optimizer om å kategorisere feil og klynge forespørsler utenfor emne. Bruk klyngene til å bestemme om en forespørsel er utenfor agentens omfang eller representerer en gjentagende kundejobb som agenten skal støtte.

    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.

    Svar i Agent Optimizer som forklarer gap i handlinger, årsaker, ledetekster og innhold, og viser vanlige handlingsgap-mønstre.
  9. Hent øktene bak et gjentagende mønster.
    Bekreft brukerforespørselen, agentsvaret, den tildelte agenten, datoen og den foreslåtte rettelsen. Bruk økt-ID-ene til å fortsette undersøkelsen i Sessions & Intents og øktsporing.
    Show me the sessions for the missing roadside-assistance dispatch action.
  10. Bruk en score til å bruke rotårsak-etiketter konsekvent på tvers av økter.
    Opprett en score i Ledetekstbygger som ser gjennom hver økt og returnerer en definert etikett. Definer for eksempel etiketter for manglende innhold, manglende eller mislykkede handlinger, uklare instruksjoner, feilmeldinger og økter uten tydelig feil. Bruk evalueringen i Sessions & Intents, og be deretter Agent Optimizer om å sammenligne de etiketterte øktene. Hvis du vil vite mer om ledetekstmønstre, kan du se Eksempler på tilpassede ledetekster.

Bruk bevis fra flere representantøkter før du endrer agenten. Test den målrettede endringen, distribuer den gjennom din normale prosess, og sammenlign de samme ytelsessignalene etterpå for å bekrefte at endringen hjalp uten å forårsake regresjoner.

Få bedre resultater fra Agent Optimizer

  • Be om støttende bevis. Spør hvordan Agent Optimizer kom til en konklusjon eller hvilke økter som er inkludert i et mønster. Se gjennom de identifiserte øktene før du handler på svaret.
  • Inkluder en tidsramme. Angi for eksempel in the last 7 days eller between May 30 and June 29. Uten en tidsramme bruker Agent Optimizer en nylig standard tidsramme, som kan være forskjellig fra perioden du vil analysere.
  • Begrens omfanget. Angi en agent eller underagent når det er mulig. Omtrentlig navn støttes og løses til den tilhørende agenten eller underagenten.
  • Spør hvor mange, og spør hvorfor. Spør først om et eksakt antall, for eksempel How many sessions escalated for the refund subagent last week?, og be deretter Why did those sessions escalate? om å analysere øktene som ligger bak antallet.
  • Øk prøven ved behov. Be Agent Optimizer om å se gjennom flere økter eller utvide tidsrammen før du kommer til en konklusjon. En enkelt analyse kan prøve opptil 1000 økter.
  • Gi en økt-ID for én samtale. Be for eksempel What happened in session [session ID]? eller Why did session [session ID] escalate? om å få en fokusert forklaring.

Begrensninger

  • Diagnosen av en gruppe økter baseres på et eksempel, ikke hver økt i gruppen. Standardeksempelet er omtrent 100 økter, og maksimum er 1000 økter per analyse. Bruk tellinger når du trenger en nøyaktig total, og bruk samplede analyser til å undersøke mulige årsaker.
  • Det kan hende svært nylige økter ikke er tilgjengelig for detaljert analyse. Det kan ta omtrent 15–30 minutter før samtaleavskrifter blir tilgjengelig, så økter som er mindre enn 30 minutter gamle, ekskluderes fra detaljert analyse.
  • Hvis en forespurt måling eller analyse ikke er tilgjengelig, kan de nødvendige kildedataene eller målingen deaktiveres for organisasjonen. Kontakt Salesforce-administratoren for å kontrollere at de nødvendige Agentforce og øktsporingsdataene er aktivert.
 
Laster
Salesforce Help | Article