エージェントの最適化

Agentforce OptimizationとAgent Analyticsが連携して、AIエージェントを継続的に調整および改善する方法については、次の動画をご覧ください。

YouTube で動画をご覧ください。

Agentforce 最適化を設定して使用するために必要な手順と情報を次に示します。

• エージェント最適化について
  エージェント最適化には、セッション追跡データモデルを使用して、未解決のインタラクションを詳しく調べ、Knowledgeギャップを特定し、エージェントセッションを分析するツールが用意されています。エージェント最適化は、実際のシナリオでのAIエージェントのパフォーマンスを理解するのに役立つように設計されたAgentforce Observabilityの主要なコンポーネントです。ユーザーインタラクションとエージェントの反応を分析することで、改善すべき領域を特定し、エージェントの効果を高めるためのアクションを実行できます。
• エージェント最適化の設定
  エージェント最適化を設定して、エージェント セッションを分析し、Knowledgeギャップを特定し、セッション追跡データ モデルを使用して未解決のインタラクションを詳しく調べます。
• エージェント最適化でのインテントの使用
  エージェント最適化のインテントを使用して、ユーザー要求を理解し、インタラクションパターンを分析し、エージェントのパフォーマンスを向上させます。
• エージェント最適化のトラブルシューティング
  エージェント最適化の一般的な問題 (設定の問題、データ表示の問題、パフォーマンスの問題など) を解決します。
• エージェント最適化のデータモデル
  エージェント最適化では、セッションの瞬間とユーザーのインテントを追跡する追加の DLO と DMO をプロビジョニングすることで、セッショントレーシングデータモデル (STDM) 機能が拡張されます。LLM は、これらの瞬間を識別し、クラスター化してタグ付けし、対象を絞ったクエリを実行して、ユーザーエンゲージメント評価指標、瞬間所要時間、応答の関連性品質スコアに関するインサイトを得ることができます。
• エージェント最適化を使用したデータの分析
  エージェント最適化を使用して、セッションにドリルインし、品質スコアを分析し、エージェントのパフォーマンスを改善するためのパターンを特定します。