Agentforce 적응형 웹 사이트 설정

적응형 웹 사이트를 구축하려면 데이터, AI, 대화, 웹 통합, 동작 추적과 같은 5가지 핵심 기술 계층을 오케스트레이션해야 합니다. 프로세스는 데이터 파운데이션 구축에서 환경을 렌더링하는 클라이언트측 구성 요소 배포로 이동합니다.

• 단계 I: 데이터 파운데이션
  • 무슨 일이야: 제품 카탈로그 및 고객 프로필과 같은 비즈니스 데이터를 Data 360 DMO에 수집합니다. Data 360 검색 색인을 만들어 빠른 정보 검색을 할 수 있습니다. 검색기를 설정하여 검색 증대 생성(RAG)을 통해 실시간 데이터를 가져옵니다. 에이전트 빌더에서 프롬프트 템플릿을 구성하여 AI 응답을 웹 사이트에서 읽을 수 있는 구조화된 JSON으로 포맷합니다.
  • 결과: 모든 다운스트림 AI 기능의 기반 역할을 하는 신뢰할 수 있는 단일 소스(SSOT)입니다.

  단계	목표
  에이전트를 위한 데이터 준비	비즈니스 데이터를 Data 360 DMO에 통합합니다.
  Einstein Retriever 구성	프롬프트 템플릿에 검색 색인을 연결합니다.
  컨텍스트 인식 AI 에이전트를 위한 활용 데이터 그래프	개인 설정을 위한 통합 고객 프로필을 구축합니다.

• 단계 II: AI 인텔리전스
  • 무슨 일이야: 새 에이전트를 만들고 프롬프트 템플릿에 연결된 작업을 할당하여 에이전트의 핵심 인텔리전스를 설정합니다. 응답 구조를 구성하여 웹 구성 요소가 개인 설정된 콘텐츠로 렌더링하는 JSON 데이터를 반환합니다.
  • 결과: 자연어를 이해하고 데이터 중심의 구조화된 응답을 생성할 수 있는 지능형 에이전트입니다.

  단계	목표
  에이전트 만들기	에이전트를 구성하여 고객에게 직접 지능형 대화형 AI를 배포합니다.
  에이전트 작업 만들기	프롬프트 템플릿을 에이전트 기능으로 추가합니다.

• III 단계: 대화 인프라
  • 무슨 일이야: 고급 채팅을 배포합니다. 고급 Chat REST API를 구성합니다. 컨텍스트 변수를 설정하여 웹 사이트에서 에이전트에게 사용자 ID를 전달합니다.
  • 결과: 에이전트가 사용자 쿼리 및 컨텍스트를 수신할 수 있는 보안 채널입니다.

  단계	목표
  고급 채팅 배포 만들기	외부 웹 사이트에서 에이전트 대화를 활성화합니다.

• 4단계: 웹 통합
  • 무슨 일이야: 사이트에서 Adaptive Web Agent 구성 요소(AWAC)를 구현합니다. 사용자 정의 반응 템플릿을 만들어 JSON 응답을 렌더링합니다. 예를 들어 제품 목록을 텍스트가 아닌 시각적 캐러셀로 렌더링합니다.
  • 결과: 에이전트 응답은 채팅 텍스트가 아닌 제품 그리드 또는 동적 배너와 같은 기본 통합 웹 요소로 표시됩니다.

  단계	목표
  Adaptive Web Agent 구성 요소 설정	웹 사이트에 AWAC 라이브러리를 추가합니다.

• 단계 V: 행동 지능
  • 무슨 일이야: Data 360 웹 커넥터를 구성하여 실시간 신호를 수집합니다. 실시간 데이터 그래프 구축하여 동작을 집계합니다. 예: "사용자가 하이킹 부츠를 본 경우"
  • 결과: 실시간 동작 데이터는 고객 프로필로 다시 흐르므로 에이전트가 클릭할 때마다 더욱 스마트하고 개인 설정할 수 있습니다.

  단계	목표
  Data 360 웹 커넥터 구성	실시간으로 고객 동작을 추적합니다.
  에이전트 참여 추적 설정	Data 360에서 에이전트 상호 작용 이벤트를 수집합니다.