Salesforce Agentforce
Agentforce vereint Menschen, KI, Daten und Aktionen
Agentforce-Agenten arbeiten vollständig autonom: Sie rufen die benötigten Daten in Echtzeit ab, erstellen Aktionspläne für jede Aufgabe und führen diese ohne menschliches Eingreifen aus. Dank Echtzeitinformationen passen sie sich dynamisch an veränderte Bedingungen an und handeln stets im Rahmen Ihrer Unternehmensrichtlinien – für korrekte und konsistente Kundeninteraktionen.
Angebote überall konfigurieren, bepreisen und erstellen
Data Cloud
Mit Data Cloud erhalten Agenten Echtzeitzugriff auf alle relevanten Daten – ganz ohne Kopien aus bestehenden Warehouses. Erstellen Sie leistungsstarke Agentforce-Agenten, die direkt auf Ihre vernetzten strukturierten und unstrukturierten Daten zugreifen, darunter Unternehmenswissensartikel, CRM-Daten, externe Data Lakes und vieles mehr.
Metadaten
Metadaten geben Agenten den nötigen Kontext zu Ihrem Unternehmen und den verfügbaren Aktionen. Sie sind ein zentraler Bestandteil der Salesforce Platform: Jedes Feld, jede Bezeichnung, jeder Datensatz und jede Automatisierung ist mit relevanten Metadaten versehen, die Agentforce lesen und verstehen kann. So weiß der Agent jederzeit, welchen Flow er ausführen oder welche Daten er abrufen muss.
Eingabeaufforderungsgenerator
Mit dem Eingabeaufforderungsgenerator erstellen Sie wiederholbare, maßgeschneiderte Prompts, die genau die Daten liefern, die ein Agent für seine Aufgaben benötigt. Diese Prompts ermöglichen es Agenten, über Retrieval Augmented Generation (RAG) sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten in Echtzeit zu finden und abzurufen.
Wie Agentforce mit der Atlas Reasoning Engine lernt und denkt
Erweiterte RAG
Die Atlas Reasoning Engine nutzt fortschrittliche Methoden wie Ensemble Retrieval Augmented Generation (RAG), das die Stärken mehrerer Modelle kombiniert, um hochspezifische und präzise Daten für Agenten bereitzustellen. So können Agenten sowohl strukturierte als auch unstrukturierte Daten durchsuchen, sprachliche Ähnlichkeiten zur ursprünglichen Aufgabe erkennen und das notwendige Wissen abrufen, um zielgenau zu reagieren und zu handeln.
Agentische Schleifen
Die Atlas Reasoning Engine zerlegt jede Eingabeaufforderung (Prompt) in handhabbare Teilaufgaben, bewertet jeden Schritt und schlägt einen optimalen Aktionsplan vor. Bearbeitet ein Agent z. B. eine Kundenanfrage, erkennt er zunächst die Absicht (Intent), recherchiert relevante Daten, erstellt den Plan und prüft dessen Wirksamkeit. Fällt das Ergebnis unzureichend aus, verfeinert der Agent den Plan iterativ, stellt Rückfragen und ergänzt Informationen. So wird sichergestellt, dass die ursprüngliche Eingabeaufforderung präzise und vollständig erfüllt wird.
Klassifizierung von Themen
Die Atlas Reasoning Engine analysiert jede Benutzeranforderung anhand aller verfügbaren Themen eines Agenten und wählt automatisch das passendste Thema, um die Aufgabe effizient und präzise zu erfüllen.
