Realizar prototipos del agente
Objetivos de aprendizaje
Después de completar esta unidad, podrá:
- Diseñar un subagente personalizado para su caso de uso de Agentforce.
- Planificar las plantillas de flujos, de Apex y de solicitud para las acciones de sus agentes.
- Explicar algunas consideraciones para diseñar acciones de referencia.
Trailcast
Si desea escuchar una grabación de audio de este módulo, utilice el siguiente reproductor. Cuando termine de escuchar la grabación, recuerde volver a cada unidad, consultar los recursos y completar las tareas asociadas.
Cómo crear prototipos
Nora y su equipo de proyecto han estado creando su agente de IA y experimentando en su entorno de sandbox a la vez que llevaban a cabo actividades de planificación para su proyecto de Agentforce. En esta unidad, seguiremos el enfoque del equipo para poder practicar y empezar a iterar en su propia solución.
Primero, vamos a ver cómo Nora enfoca el diseño del subagente que Coral Cloud ha creado para su caso de uso de gestión de reservas.
Sentar las bases para la conversación
Los subagentes son un componente importante de Agentforce, ya que el subagente define el objetivo del agente de IA y proporciona el contexto y la dirección que necesita para cumplir el objetivo.
Cuando un usuario comienza a hablar con un agente de IA, el cerebro de Agentforce (su motor de razonamiento) trabaja con el modelo de lenguaje grande (LLM) en segundo plano a fin de resolver cualquier ambigüedad que se produzca en la conversación y establecer la intención del usuario. Después, el agente pasa al subagente definido como subagente inicial. De forma predeterminada, este es el agente Agent Router (Distribuidor de agentes), un subagente especial que guía al agente a fin de seleccionar un subagente basado en el historial de conversación reciente y los subagentes disponibles para el agente.
Diseñar el subagente
Agentforce cuenta con herramientas integradas que le ayudan a diseñar su subagente; sin embargo, Nora también puede elegir algún subagente preconfigurado y modificar cualquier subagente existente. Al revisar las diferentes partes de un subagente, Nora puede elegir fácilmente un nombre, una descripción y las instrucciones.
Nombre
El nombre del subagente debería reflejar el trabajo que se debe realizar. Para el caso de uso de Coral Cloud, la gestión de reservas se identifica como el trabajo que debe hacerse. Por ello, el nombre de su nuevo subagente es Reservation Management (Gestión de reservas). Cuando un agente cuente con varios subagentes, asegúrese de que los nombres no sean demasiado parecidos; de lo contrario, el motor de razonamiento no podrá distinguirlos.
Descripción
La descripción tiene de 1 a 3 frases en las que se detalla lo que hace el subagente y los tipos de solicitudes de usuarios que deberían clasificarse en el subagente. En otras palabras, en la descripción se detallan los mensajes de usuario que debería activar el subagente.
Esta es la primera iteración de la descripción de Coral Cloud: Answers questions and addresses requests related to a guest’s hotel reservation, confirmation, or travel itinerary (Responda preguntas y aborde solicitudes relacionadas con la reserva de hotel de un huésped, la confirmación y el itinerario del viaje).
De manera predeterminada, los campos Name (Nombre) y Description (Descripción) se utilizan junto con el Agent Router (Distribuidor de agentes) a fin de determinar cuándo debe utilizarse un subagente en una conversación. El agente compara los nombres y las descripciones de todos los subagentes asignados al agente con la pregunta o la solicitud del usuario y el historial de conversación reciente. Según el contexto y las instrucciones en el Agent Router (Distribuidor de agentes), el agente selecciona la mejor coincidencia.
Tenga en cuenta que el comportamiento de asignación del subagente puede personalizarse; por ello, asegúrese de leer más información en la ayuda en línea.
Cuando Coral Cloud expande las capacidades del agente en la segunda versión del subagente, el equipo de proyecto puede actualizar la descripción para incluir los trabajos adicionales que deben realizarse: modificar y crear reservas.
Instrucciones
Las instrucciones (también llamadas instrucciones de razonamiento) son las directrices que le indican al agente cómo debe gestionar las conversaciones en el contexto del subagente.
Las instrucciones contienen una combinación de lógica programática (escrita con Agent Script) y solicitudes en lenguaje natural. La lógica programática define estrictamente el flujo de trabajo de su agente y las normas empresariales para que se pueda seguir una ruta definida y predecible cuando sea necesario. Las solicitudes en lenguaje natural guían de forma más flexible las capacidades conversaciones de su agente.
Un ejemplo de una instrucción en lenguaje natural para el subagente de Coral Cloud podría ser el siguiente: Always confirm the details of a reservation modification with the user before finalizing any changes (Confirme siempre los detalles de la modificación de una reserva con el huésped antes de finalizar cualquier cambio).
Sin embargo, hay veces en las que Coral Cloud no quiere proporcionar al LLM la oportunidad de malinterpretar una instrucción. Por ejemplo, en lugar de añadir la Solicitud "No realice el reembolso de una reserva a no ser que se haya cancelado 2 días antes de la fecha de registro", Coral Cloud puede crear una expresión programática en las instrucciones que evalúe los criterios relacionados con los reembolsos.
En la creación del prototipo de su agente, le sugerimos que elabore las instrucciones del subagente en último lugar. No se pueden redactar instrucciones eficaces sin saber cuánta lógica se ha integrado en las acciones en comparación con el nivel de toma de decisiones que se le exige al agente.
Es el momento de pasar a la acción
Ahora que en Coral Cloud han desarrollado su subagente de gestión de reservas, empiezan a pensar sobre las acciones personalizadas adecuadas para agregarlas al subagente. Por suerte, Coral Cloud ya ha definido su proceso de negocio relacionado con las reservas del hotel en la unidad anterior y muchos de esos procesos de negocio podrán ser acciones personalizadas. Pero, ¿cómo se crean esas acciones personalizadas?
La buena noticia sobre las acciones personalizadas es que no tiene que crearlas de la nada. De hecho, las acciones personalizadas se basan en tecnología de Salesforce que ya conoce y le gusta. Al crear una acción personalizada, lo hace sobre la base de las funciones de la plataforma existentes que quiere que estén disponibles en Agentforce: clases de Apex invocables y de REST, flujos iniciados automáticamente, plantillas de solicitud, servicios externos y API de MuleSoft.
En Agentforce, nos referimos a esa funcionalidad subyacente como acción de referencia, y es una manera estupenda de sacar más partido de las capacidades de Salesforce Platform.
Diseñar consideraciones para acciones de referencia
¿Cuál es el enfoque de Coral Cloud en cuanto al diseño de las acciones de referencia subyacentes para las acciones de su agente? A continuación, se muestran algunos de los factores que el equipo tiene en cuenta.
Determinista o basado en una solicitud
Al desarrollar la funcionalidad de la plataforma subyacente para las acciones de su agente, revise primero los procesos de negocio y las tareas relacionadas con su caso de uso. Después, decida si el proceso o la tarea debería ser determinista o basarse en una solicitud.
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Determinista: se utiliza una clase de Apex invocable o de REST o un flujo iniciado automáticamente para generar el resultado. Las acciones basadas en flujos o en Apex son deterministas y utilizan lógica empresarial y normas para producir un resultado coherente.
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Basado en una solicitud: se utilizan una o más plantillas de solicitud para generar el resultado. Una acción basada en una solicitud le permite controlar la manera en la que se redacta una respuesta o se utilizan el razonamiento y las capacidades generativas de un LLM. Por ejemplo, para generar un resumen o realizar un análisis de opiniones, debe utilizar una plantilla de solicitud como acción de referencia. Las plantillas de solicitud también se utilizan para proporcionar datos a un agente, como conocimientos o datos de sistemas externos.
Tenga en cuenta que una acción puede combinar ambos enfoques: el determinista y el basado en solicitudes. Por ejemplo, supongamos que, cuando un huésped cancela una reserva, se desencadena una acción basada en flujos para completar la cancelación. En algún punto durante el flujo, el agente también podría seguir una solicitud para pedirle información al cliente sobre el motivo de la cancelación. El agente podría incluso resumir la respuesta del cliente y proporcionar un resumen para que pueda revisarse en caso de que el cliente indique el motivo en concreto de la cancelación. Con el tiempo, Coral Cloud podrá utilizar este enfoque combinado para comprender mejor los problemas que afectan a los clientes y responder ante ellos. Podría usar una plantilla de solicitud que envíe un correo electrónico de confirmación de la cancelación con ofertas personalizadas a fin de atraer a ese cliente en particular para que realice una reserva en el futuro.
Atómica o compuesta
Otro factor para tener en cuenta es si la acción de referencia es atómica o compuesta.
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Atómica: una tarea pequeña y única. Un enfoque modular proporciona libertad al agente para combinar acciones de diferentes maneras a fin de conseguir un objetivo más sofisticado. También suele proporcionar más oportunidades para que la acción se reutilice en diferentes subagentes.
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Compuesta: una tarea compleja formada por varias subtareas. La ventaja de una acción compuesta es que puede controlar la secuencia de pasos exacta que debe llevar a cabo el agente a fin de completar la tarea.
Datos de entrada y salida
En Agentforce, cada acción de agente debe tener al menos un dato de entrada, lo que significa que la plantilla de flujo, de Apex o de solicitud subyacente debe tener al menos un dato de entrada. Por ejemplo, para buscar una reserva de hotel, los datos de entrada podrían ser el correo electrónico del huésped o el número de reserva. Durante una conversación, el agente de IA tiene la autonomía para recopilar información y decidir si cuenta con todos los detalles necesarios para que se desencadene la acción y enviar los datos de entrada.
Además, cada acción debe tener al menos un dato de salida. La manera en la que se crea la acción determina los datos de salida, la manera en la que se utiliza y la manera en la que se muestra a los usuarios en la conversación. No tenga miedo de probar las acciones que no se hayan implementado por completo, ya que pueden ser una manera estupenda de ver cómo funcionan sus ideas en la ejecución.
Acciones de referencia de Coral Cloud
Una vez considerados los procesos de negocio y las diferentes maneras de diseñar plantillas de Apex, de flujos y de solicitud, el equipo de proyecto de Coral Cloud propuso estas acciones de referencia para el subagente Reservation Management (Gestión de reservas).
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Obtener la reserva por correo electrónico: un flujo que busca una reserva existente mediante el uso de la dirección de correo electrónico del huésped.
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Obtener la reserva por número: un flujo que busca una reserva existente mediante el uso del número de reserva.
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Enviar confirmación de reserva: una clase de Apex que envía un correo electrónico de confirmación al huésped con los detalles de la reserva.
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Crear o actualizar reserva: un flujo que crea una nueva reserva si no existe; si la reserva ya existe, se actualiza el registro.
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Cancelar reserva: un flujo que cancela una reserva existente. El flujo utiliza una plantilla de solicitud que envía un correo electrónico de confirmación de la cancelación con ofertas personalizadas para fomentar las reservas en el futuro.
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Iniciar proceso de reembolso: un flujo que procesa un reembolso para una cancelación de una reserva si se cumplen ciertas condiciones.
De las acciones de referencia a las acciones de agentes
La creación de todas las plantillas de flujos, de Apex o de solicitud necesarias para su caso de uso puede llevar un tiempo; sin embargo, convertirlas en acciones de agentes personalizadas es muy sencillo.
Al crear una acción personalizada, la etiqueta de acción y el nombre de API se rellenan con el nombre de la acción de referencia y el nombre de API. Las instrucciones para la acción personalizada y cada uno de los datos de entrada y de salida también se rellenan con las descripciones de la acción de referencia.
Las instrucciones de la acción indican al agente de IA la función de una acción específica y cuándo debe desencadenarse. Las instrucciones bien escritas garantizan que las acciones se utilicen de forma coherente y precisa. Para obtener más información sobre la optimización de las instrucciones de acciones, consulte las prácticas recomendadas para las instrucciones de acciones.
Coral Cloud tiene ahora un conjunto de acciones para su caso de uso, por lo que el equipo de proyecto las asigna a un subagente. Ahora ya están listos para probar el prototipo y ajustar las partes integrantes.
Evaluar el rendimiento
Después de configurar un prototipo en Agentforce, es importante probar y ver cómo funciona el agente de IA. Tiene dos opciones para probar su agente de IA:
- Realización de pruebas manual en Agentforce Builder
- Realización de pruebas por lotes en el centro de pruebas
El equipo de Coral Cloud pone a prueba su agente de IA con preguntas y solicitudes sobre las reservas del hotel que pueden realizar los usuarios. Después, responde estas preguntas:
- ¿El agente interpreta los datos de entrada del usuario de forma precisa?
- ¿Inicia las acciones adecuadas?
- ¿Proporciona respuestas útiles y precisas?
- ¿Ejecuta procesos de negocio correctamente y cumple las políticas y las normas de la empresa?
Según los resultados de la prueba, el equipo de Coral Cloud ajusta las instrucciones de su subagente y continúa iterando en el agente de IA. Recuerde: si se producen errores durante el proceso de pruebas, asegúrese de consultar los permisos para su agente de IA.
Toques finales
El equipo de Coral Cloud aún tiene que tachar de la lista otros elementos a medida que ajusta su prototipo:
- Personalice el subagente de distribución estándar para que pueda enviar las conversaciones a los representantes de servicio reales cuando sea necesario.
- Crear una solución de autenticación para verificar a los usuarios que interactúen con el agente de IA.
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Conectar el agente de IA a los canales de clientes.
Cuando Nora y su equipo alcanzan el punto en el que el agente de IA funciona correctamente y de forma precisa en el entorno de sandbox de Coral Cloud, crean el plan de desarrollo para implementar el agente de IA en producción. A continuación, supervisan el agente, lo que les ayuda a mejorarlo continuamente y a iterar en el diseño del agente.
Base sólida
Ahora ya sabe que la planificación y el diseño de un agente de IA consiste principalmente en contar con una base sólida. Debe identificar su caso de uso y sus objetivos, pensar en su estrategia de datos, tener en cuenta la experiencia del usuario y resaltar los requisitos técnicos de su proyecto. Aborde los posibles riesgos y defina sus procesos de negocio para garantizar que el agente de IA se alinee con los requisitos operacionales, de seguridad, legales, éticos y reglamentarios de su empresa.
No cometa el error de utilizar un enfoque en cascada para el diseño del agente. Es decir, no tiene que desarrollar e implementar con un plan lineal y dividido en fases. A medida que considere su solución de Agentforce desde todas las perspectivas posibles, practique y comience a crear prototipos del agente de IA en su entorno de sandbox. De esa manera, no perderá demasiado tiempo delante de un plan que tal vez no funcione al final. Al combinar una planificación exhaustiva con una experimentación continua, puede implementar un agente de IA de confianza que desbloquee el valor transformador de su organización.