Agent Platform Tracing (Plattformverfolgung für Agenten)

Einrichten der Agentenplattformverfolgung

Benutzer müssen zunächst Data 360 und Platform Tracing aktivieren, um Data 360-Berichte für Sitzungs- und Plattformverfolgungen zu generieren.

1. Verwenden Sie unter "Setup" das Feld "Schnellsuche", um nach der generativen AI von Einstein zu suchen.
2. Klicken Sie in der generativen AI von Einstein auf Setup für Einstein Audit, Analytics und Überwachung.
3. Überprüfen Sie, ob "Agentforce Session Tracing" aktiviert ist. Entsprechende Informationen finden Sie unter Einrichten des Agentforce Session Tracing.
4. Blättern Sie zum Umschalter "Plattformverfolgung für Agenten" und aktivieren Sie ihn.

Ihr Datenmodell ist in wenigen Minuten bereitgestellt. Die Datenerfassung beginnt dann sofort und wird in Abständen von fünf Minuten wiederholt. Beachten Sie, dass die Datenerfassung die Kreditverbrauchsrate Ihrer Organisation erhöht.

Durch das Aussetzen der Datenerfassung werden Ihre Daten beibehalten, sodass Sie sie später fortsetzen können. Alle Berichte zeigen eine Lücke zwischen dem Zeitpunkt an, zu dem Sie sie deaktivieren und wieder aktivieren.

Data 360-Berichte für Servicemitarbeitersitzungen und Plattformverfolgungen

Erstellen Sie einen einzelnen Data 360-Bericht, der sowohl Verfolgungen der Agentensitzung als auch durchgängige Plattformverfolgungen integriert, um Statistiken zu KPIs und Trends zu erhalten. Dieser Bericht kann für Daten nahezu in Echtzeit ausgeführt werden, ermöglicht das Gruppieren, Filtern und Zusammenfassen von Datensätzen und kann für andere freigegeben werden.

Die Agentenverfolgung umfasst Bereiche aus den folgenden Services:

• Apex
• Flows
• Eingabeaufforderungsgenerator
• Aufrufbare Aktionen
• Planer
• AI-Gateway
• LLM-Gateway
• DC-Abfragefederator

Generieren eines Data 360-Berichts

Erstellen Sie Berichte zu bestimmten Datenmodellobjekten (DMOs), beispielsweise "Telemetrieverfolgungsspanne" und "AI-Agenteninteraktion", um zusammengeführte Daten zu analysieren und daraus zu lernen.

1. Navigieren Sie in Salesforce zur Registerkarte "Berichte" und klicken Sie auf Neuer Bericht. Die Seite "Berichtstypen" wird angezeigt.
2. Geben Sie in die Suchleiste den Namen des Datenmodellobjekts (DMO) ein, zu dem Sie Berichte erstellen möchten. In diesem Fall wählen Sie Telemetrieverfolgungsspanne oder AI-Agenteninteraktion aus.
3. Erstellen Sie eine neue Feldbeziehung in den relevanten Datenmodellobjekten. In diesem Fall können Sie "Telemetrieverfolgungsspanne – Telemetrieverfolgung" → ManyToOne → AI Agent Interaction – Telemetrieverfolgung" auswählen.

   In Data 360 werden Beziehungen zwischen DMOs hergestellt, indem eine Verbindung zwischen einem "Quell-DMO" und einem "Ziel-DMO" mithilfe von Schlüsselfeldern definiert wird. Der häufigste Beziehungstyp ist Many-to-One, wobei mehrere Datensätze aus dem Quell-DMO einem einzelnen Datensatz im Ziel-DMO entsprechen. Weitere Informationen finden Sie unter Datenmodellobjektbeziehungen.

4. Auf der Detailseite des DMO befindet sich die Registerkarte "Beziehungen". Diese Registerkarte bietet eine visuelle und strukturierte Ansicht aller Beziehungen, die für dieses DMO vorhanden sind. Überprüfen Sie die neuen DMO-Beziehungen auf der Registerkarte "Beziehungen".

   Beispiel für eine Telemetrieverfolgungsspanne

   Beispiel für AI-Agenteninteraktion

5. Erstellen Sie einen benutzerdefinierten Berichtstyp.
6. Klicken Sie unter "Setup" unter "Neuer benutzerdefinierter Bericht" auf Neuer benutzerdefinierter Bericht. Füllen Sie die Felder aus, um einen neuen benutzerdefinierten Berichtstyp zu erstellen. In diesem Fall erstellen Sie den Berichtstyp "Sitzungs- und Plattformverfolgungen".
7. Navigieren Sie zur Data Cloud-Anwendung und wählen Sie die Registerkarte Berichte aus.
8. Erstellen Sie einen Data 360-Bericht. Klicken Sie auf Neuer Bericht und wählen Sie den gewünschten Berichtstyp (d. h. Sitzungsverfolgungen und Plattformverfolgungen) aus.
9. Klicken Sie auf Bericht starten.

Sobald der Bericht initiiert wurde, sollten Sie in der Lage sein, korrelierte Plattformtelemetrie-Verfolgungsbereiche zu visualisieren, die als Teil jeder Agentensitzung protokolliert werden.

Hinweis In Data 360-Berichten werden im Ausführungsmodus maximal 2.000 Zeilen angezeigt. Sie können bis zu 50.000 Zeilen exportieren. Weitere Informationen finden Sie unter Data 360-Berichte und -Dashboards und Data Cloud-Berichte und -Dashboards: Obergrenzen und Einschränkungen.

Datenmodell für die Agentenplattformverfolgung

Durch Aktivieren dieser Funktionen werden automatisch ein Data 360-Datenstrom, ein Data-Lake-Objekt (DLO) und ein Datenmodellobjekt (DMO) generiert. Diese Daten werden innerhalb des unter Überwachung und Auditierung angegebenen Datenbereichs erstellt.

Datenstrom für die Beobachtbarkeitsspanne

Der Datenstrom für die Beobachtbarkeitsspannen wird automatisch erstellt, um die Verfolgungsdaten zu erfassen:

Data-Lake-Objekt für Beobachtbarkeitsspannen

Ein neues DLO mit dem Namen ObservabilitySpans wird mit den folgenden Feldern erstellt:

Telemetrie-Spannungs-Datenmodellobjekt

Ein neues DMO mit dem Namen Telemetrieverfolgungsspanne wird mit den folgenden Feldern erstellt:

SOQL-Beispiele

DLO-SOQL

SELECT attributes__c, cdp_sys_PartitionDate__c, cdp_sys_SourceVersion__c, DataSource__c, DataSourceObject__c, 
durationNanos__c, endDateTime__c, InternalOrganization__c, KQ_parentSpanId__c, KQ_spanId__c 
FROM ObservabilitySpans__dll LIMIT 100

DMO SOQL

SELECT ssot__DataSourceId__c, ssot__DataSourceObjectId__c, ssot__DurationNumber__c, ssot__EndDateTime__c, 
ssot__InternalOrganizationId__c, KQ_TelemetryParentSpanId__c, KQ_Id__c, ssot__OperationName__c, ssot__ServiceName__c, 
ssot__SpanKind__c FROM ssot__TelemetryTraceSpan__dlm LIMIT 100

Verfolgungsbeispiel

  Trace ID: a744ad5ccf0f61c2                                                                                                    
   
  run.interaction [Atlas Reasoning Engine] [ROOT]                                                                               
  (spanId: 9dcc09221a05d4cf)
  │
  ├── run.action.AnswerQuestionsWithKnowledge_179gL0000019Ah7 [Atlas Reasoning Engine]
  │   (spanId: 90a3808ba7a67fe8)
  │   │
  │   └── run.invokeActions.STREAM_KNOWLEDGE_SEARCH [InvocableAction]
  │       (spanId: 95499b41725eb82a)
  │       │
  │       └── run.einstein_gpt__answerWithKnowledge.1 [PromptTemplate]
  │           (spanId: a9a8b8f2e1fd35cb)
  │           📋 Attributes:
  │              • prompt_template.execution.api.version: 66.0
  │              • prompt_template.execution.step: 66.0
  │              • prompt_template.api.name: einstein_gpt__answerWithKnowledge
  │              • prompt_template.api.version: 1
  │           │
  │           └── run.invokeActions.EINSTEIN_RETRIEVER_GET_RESULTS [InvocableAction]
  │               (spanId: 82559a5dedaff638)
  │               │
  │               ├── run.step.einstein_gpt__answerWithKnowledge [PromptTemplate]
  │               │   (spanId: 934afceaac15c6d4)
  │               │   📋 Attributes:
  │               │      • prompt_template.step.start_time: 1774049705404
  │               │      • prompt_template.step.end_time: 1774049705430
  │               │      • prompt_template.step: resolve_template
  │               │   │
  │               │   └── run.step.einstein_gpt__answerWithKnowledge [PromptTemplate]
  │               │       (spanId: b93e831b1c492cf9)
  │               │       📋 Attributes:
  │               │          • prompt_template.step.start_time: 1774049705447
  │               │          • prompt_template.step.end_time: 1774049705449
  │               │          • prompt_template.step: mask_template
  │               │       │
  │               │       └── run.step.einstein_gpt__answerWithKnowledge [PromptTemplate]
  │               │           (spanId: 8380c9b813f64afa)
  │               │           📋 Attributes:
  │               │              • prompt_template.step.start_time: 1774049705500
  │               │              • prompt_template.step.end_time: 1774049705502
  │               │              • prompt_template.step: generation
  │               │
  │               └── run.retriever.File_ADL_File_ADL_1Cx_Xl7d6d114de [Einstein AI Gateway]
  │                   (spanId: a0f6b9721e1049a3)
  │                   📋 Attributes:
  │                      • retriever.numberofresults: 10
  │                      • retriever.isadvancedmode: False
  │                      • retriever.retrievername: File_ADL_File_ADL_1Cx_Xl7d6d114de
  │                   │
  │                   └── run.hybridsearch.ADL_File_ADL_index__dlm [Data Cloud]
  │                       (spanId: 86aa7512858c1aa9)
  │
  ├── run.topic.GeneralFAQ_16jgL000001ATzR [Atlas Reasoning Engine]
  │   (spanId: a3709c000d5d6a2e)
  │   │
  │   ├── run.llmstep [Atlas Reasoning Engine]
  │   │   (spanId: 9829763b4362466f)
  │   │
  │   ├── run.llmstep [Atlas Reasoning Engine]
  │   │   (spanId: 9a29b1009ea0f4c6)
  │   │
  │   └── run.llmstep [Atlas Reasoning Engine]
  │       (spanId: bf63506e4fccff9f)
  │
  └── run.llmstep [Atlas Reasoning Engine]
      (spanId: 9f31edde2c62d1dc)
  Summary:
  - 15 total spans in this trace
  - 5 spans with attributes (marked with 📋)
  - 10 spans without attributes
  - All spans share trace ID: a744ad5ccf0f61c2