Agentforce 適応型 Web サイトの設定

適応型 Web サイトの構築には、データ、AI、会話、Web インテグレーション、行動追跡の 5 つの主要なテクノロジーレイヤーの調整が含まれます。このプロセスは、データ基盤の確立から、エクスペリエンスを表示するクライアント側コンポーネントのリリースに移行します。

• フェーズ I: データ基盤
  • 内容: 製品カタログや顧客プロファイルなどのビジネスデータをData 360 DMOに取り込みます。情報をすばやく取得できるように Data 360 検索インデックスを作成します。Retrieval Augmented Generation (RAG) を使用してリアルタイムデータを取得するように取得者を設定します。エージェントビルダーでプロンプトテンプレートを設定し、AI 応答を Web サイトで参照可能な構造化 JSON に書式設定します。
  • 結果:すべてのダウンストリームAI機能のバックボーンとして機能する単一のSSOT(情報源)。

  ステップ	目標
  エージェントのデータの準備	ビジネスデータを Data 360 DMO に統合します。
  Einstein Retriever の設定	検索インデックスをプロンプトテンプレートに接続します。
  コンテキスト対応AIエージェントのデータグラフの活用	パーソナライズ用の統合顧客プロファイルを作成します。

• フェーズ II: AI インテリジェンス
  • 内容: 新しいエージェントを作成し、プロンプトテンプレートにリンクされたアクションを割り当てることで、エージェントのコアインテリジェンスを確立します。Web コンポーネントがパーソナライズされたコンテンツとして表示する JSON データを返すように応答構造を設定します。
  • 結果: 自然言語を理解し、データに基づく構造化された応答を生成できるインテリジェントなエージェント。

  ステップ	目標
  エージェントの作成	インテリジェントな会話型 AI を顧客に直接リリースするようにエージェントを設定します。
  エージェントアクションの作成	プロンプトテンプレートをエージェント機能として追加します。

• フェーズ III: 会話インフラストラクチャ
  • 内容: 拡張チャットをリリースします。拡張チャット REST API を設定します。Web サイトからエージェントにユーザー ID を渡すようにコンテキスト変数を設定します。
  • 結果: エージェントがユーザ クエリとコンテキストを受信できる安全なチャネル。

  ステップ	目標
  拡張チャットリリースの作成	外部 Web サイトでのエージェントの会話を有効にします。

• フェーズ IV: Web インテグレーション
  • 関連する機能: サイトに Adaptive Web Agent Component(AWAC)を実装します。JSON 応答を表示するカスタム React テンプレートを作成します。たとえば、商品のリストをテキストではなくビジュアルカルーセルとして表示します。
  • 結果: エージェントの応答は、単なるチャット テキストではなく、商品グリッドや動的バナーなどのネイティブの統合 Web 要素として表示されます。

  ステップ	目標
  適応型 Web エージェント コンポーネントの設定	AWAC ライブラリを Web サイトに追加します。

• フェーズ V: 行動インテリジェンス
  • 内容: リアルタイムシグナルを取得するように Data 360 Web コネクタを設定します。リアルタイムデータグラフを作成して、行動を集計します。例: 「ユーザーはハイキングブーツを参照しました。」
  • 結果: ライブの行動データが顧客プロファイルに流れ込んでくるため、エージェントはクリックするたびにスマートになり、よりパーソナライズされます。

  ステップ	目標
  Data 360 Web コネクタの設定	リアルタイムの顧客行動を追跡します。
  エージェントエンゲージメント追跡の設定	Data 360 でエージェントインタラクションイベントを取得します。