Prototypage de l’agent
Objectifs de formation
Une fois cette unité terminée, vous pourrez :
- Concevoir un sous-agent personnalisé correspondant à votre cas d’utilisation d’Agentforce
- Planifier les flux, le code Apex et les modèles d’invite se rapportant aux actions de vos agents
- Expliquer quelques considérations relatives à la conception des actions de référence
Trailcast
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Procédure de prototypage
Nora et son équipe de projet ont élaboré leur agent IA et l’ont expérimenté dans leur environnement sandbox tout en menant des activités de planification pour leur projet Agentforce. Dans cette unité, nous découvrirons l’approche que l’équipe emploie afin de nous familiariser avec les agents IA et de commencer à développer notre propre solution.
Tout d’abord, observons comment Nora aborde la conception du sous-agent que Coral Cloud a créé pour son cas d’utilisation relatif à la gestion des réservations.
Préparation des conversations
Les sous-agents sont un élément important d’Agentforce, car ils définissent l’objectif de l’agent IA et lui fournissent le contexte et l’orientation dont il a besoin pour atteindre cet objectif.
Lorsqu’un utilisateur commence à discuter avec un agent IA, le cerveau d’Agentforce (à savoir, son moteur de raisonnement) travaille en arrière-plan avec le modèle de langage de grande taille (LLM) pour lever toute ambiguïté dans la conversation et établir l’intention de l’utilisateur. L’agent passe ensuite au sous-agent défini comme sous-agent de départ. Par défaut, il s’agit du routeur d’agent, un sous-agent spécial qui guide l’agent dans la sélection d’un sous-agent en fonction de l’historique des conversations récentes et des sous-agents disponibles pour l’agent.
Conception du sous-agent
Agentforce dispose d’outils intégrés pour vous aider à concevoir votre sous-agent, mais Nora peut également choisir des sous-agents prêts à l’emploi et modifier n’importe quel sous-agent existant. Après avoir examiné les différentes parties d’un sous-agent, Nora peut facilement créer son nom, sa description et ses instructions.
Nom
Le nom du sous-agent doit faire référence à la tâche à accomplir. Dans le cas d’utilisation de Coral Cloud, la gestion des réservations a été identifiée comme étant une tâche à accomplir. Le nom de son nouveau sous-agent est donc Reservation Management (Gestion des réservations). Lorsqu’un agent dispose de plusieurs sous-agents, veillez à ce que les noms de ceux-ci ne soient pas trop similaires, faute de quoi le moteur de raisonnement ne sera pas en mesure de les distinguer.
Description
La description consiste en une à trois phrases indiquant l’objet d’un sous-agent et les types de requêtes utilisateur qui doivent être classées dans celui-ci. En d’autres termes, la description indique quels sont les messages utilisateur qui doivent déclencher ce sous-agent.
Voici la première itération de la description de Coral Cloud : « Answers questions and addresses requests related to a guest’s hotel reservation, confirmation, or travel itinerary. » (« Répond aux questions et aux demandes relatives à la réservation d’hôtel, à la confirmation ou à l’itinéraire de voyage d’un client. »)
Par défaut, les champs Name (Nom) et Description sont utilisés avec le routeur d’agent pour déterminer quand utiliser un sous-agent dans une conversation. L’agent compare les noms et les descriptions de tous les sous-agents qui lui sont attribués à la demande ou question de l’utilisateur et à l’historique des conversations récentes. Selon ce contexte et les instructions du routeur d’agent, l’agent sélectionne la meilleure correspondance.
Gardez à l’esprit que le comportement de routage des sous-agents peut être personnalisé, alors n’oubliez pas de lire l’aide en ligne pour en savoir plus à ce sujet.
Lorsque Coral Cloud élargira les capacités de l’agent dans la seconde version du sous-agent, l’équipe de projet pourra mettre à jour la description pour y inclure les tâches supplémentaires à effectuer, à savoir la modification et la création de réservations.
Instructions
Les instructions (parfois appelées instructions de raisonnement) sont les directives qui indiquent à votre agent comment gérer les conversations dans le contexte du sous-agent.
Les instructions contiennent une combinaison de logique par programmation (écrite en script d’agent) et d’instructions génératives en langage naturel. La logique par programmation définit strictement le flux de travail et les règles métier de votre agent afin qu’il puisse suivre un chemin défini et prévisible en cas de besoin. Les instructions génératives en langage naturel guident de manière plus flexible les compétences conversationnelles de votre agent.
Voici un exemple d’instruction en langage naturel pouvant correspondre au sous-agent de Coral Cloud : « Always confirm the details of a reservation modification with the guest before finalizing any changes. » (« Vérifie toujours les détails d’une modification de réservation avec le client avant de finaliser tout changement. »)
Toutefois, il arrive que Coral Cloud ne veuille pas donner à un LLM l’occasion de mal interpréter une instruction. Par exemple, au lieu d’ajouter l’instruction générative « Don’t refund a booking unless it was canceled within 2 days of the check-in date » (« Ne rembourse pas une réservation si elle n’a pas été annulée dans les deux jours précédant la date d’enregistrement »), Coral Cloud peut écrire une expression par programmation dans ses instructions qui évalue les critères d’émission d’un remboursement.
Lorsque vous procédez au prototypage de votre agent, nous vous suggérons de rédiger les instructions de sous-agent en dernier lieu. Vous ne pouvez pas rédiger d’instructions efficaces sans savoir quelle est la prépondérance de la logique que vous avez intégrée dans les actions par rapport à la prépondérance des prises de décisions que vous demandez à l’agent d’effectuer seul.
Passons aux choses sérieuses
Maintenant que Coral Cloud a développé son sous-agent de gestion des réservations, l’entreprise commence à réfléchir aux actions personnalisées à ajouter à celui-ci. Heureusement, Coral Cloud a déjà défini ses processus métier liés aux réservations d’hôtel dans l’unité précédente, et nombre de ces processus métier deviendront des actions personnalisées. Toutefois, comment procéder pour créer ces actions personnalisées ?
Bonne nouvelle : vous n’avez pas besoin de créer les actions personnalisées à partir de zéro. Elles sont en fait basées sur les technologies Salesforce que vous connaissez déjà. Lorsque vous créez une action personnalisée, vous la construisez sur des fonctionnalités de plate-forme existantes que vous souhaitez mettre à la disposition des utilisateurs dans Agentforce, comme des classes Apex invocables et REST, des flux lancés automatiquement, des modèles d’instruction générative, des services externes et des API MuleSoft.
Dans Agentforce, nous appelons ces fonctionnalités sous-jacentes des actions de référence, et elles constituent un excellent moyen d’exploiter au maximum les capacités que vous offre Salesforce Platform.
Considérations relatives à la conception des actions de référence
Quelle est donc l’approche de Coral Cloud en ce qui concerne la conception des actions de référence sous-jacentes pour ses actions d’agent ? Voici quelques-uns des facteurs pris en compte par l’équipe :
Déterministe ou fondé sur des invites
Lorsque vous développez une fonctionnalité de plate-forme sous-jacente pour créer les actions de vos agents, examinez d’abord les processus métiers et les tâches liés à votre cas d’utilisation. Décidez ensuite si le processus ou la tâche doit être déterministe ou fondé sur une invite.
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Déterministe : utilise une classe Apex invocable, une classe Apex REST ou un flux lancé automatiquement pour générer un résultat. Les actions s’appuyant sur les flux ou Apex sont déterministes, et utilisent la logique et les règles métiers pour produire un résultat cohérent.
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Fondé sur des invites : utilise un ou plusieurs modèles d’invite pour générer des résultats. Une action fondée sur une invite vous permet de contrôler la manière dont une réponse est rédigée ou d’utiliser les capacités de raisonnement et de génération d’un LLM. Par exemple, pour générer un résumé ou effectuer une analyse des sentiments, vous devez utiliser un modèle d’invite comme action de référence. Les modèles d’invite sont également utilisés pour faire reposer un agent sur des données, telles que des connaissances ou des données issues de systèmes externes.
N’oubliez pas qu’une action peut combiner à la fois des approches déterministes et des approches fondées sur des invites. Par exemple, lorsqu’un client annule sa réservation, une action s’appuyant sur un flux est déclenchée pour valider l’annulation. À une étape donnée de ce flux, l’agent pourrait également suivre une invite pour demander au client des informations sur la raison de l’annulation. L’agent peut même résumer la réponse du client et fournir ce résumé pour qu’il soit examiné si le client indique une raison particulière pour l’annulation. À l’avenir, Coral Cloud pourra utiliser cette approche combinée pour mieux comprendre les problèmes ayant un impact sur les clients et y répondre. Cela donnera la possibilité d’appeler un modèle d’invite qui envoie un e-mail de confirmation d’annulation contenant des offres personnalisées pour inciter le client concerné à effectuer une réservation ultérieure.
Atomique ou composite
Un autre facteur à prendre en considération est de savoir si l’action de référence est atomique ou composite.
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Atomique : il s’agit d’une tâche modeste, singulière. Le recours à une approche modulaire donne à l’agent la liberté de combiner des actions de différentes manières pour atteindre un objectif plus sophistiqué. Cela tend également à offrir davantage de possibilités de réutilisation des actions dans différents sous-agents.
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Composite : il s’agit une tâche complexe composée de plusieurs sous-tâches. L’avantage d’une action composite est qu’elle vous permet de contrôler la séquence exacte des étapes suivies par l’agent pour accomplir une tâche.
Entrées et sorties
Dans Agentforce, chaque action d’agent doit avoir au moins une entrée, ce qui signifie que le flux, l’Apex ou le modèle d’invite sous-jacent doit également avoir au moins une entrée. Par exemple, pour consulter une réservation d’hôtel, l’entrée peut être l’adresse e-mail ou le numéro de réservation du client. Au cours d’une conversation, l’agent IA dispose de l’autonomie nécessaire pour recueillir des informations et décider s’il dispose de tous les détails nécessaires pour déclencher l’action et transmettre les données.
Chaque action doit également avoir au moins une sortie. La façon dont vous élaborez l’action détermine la nature du résultat et la manière dont il est utilisé. Elle détermine également si celui-ci est affiché aux utilisateurs dans la conversation, et, le cas échéant, de quelle manière. N’hésitez pas non plus à expérimenter des actions de test qui ne sont pas entièrement implémentées : elles peuvent être un excellent moyen de voir comment vos idées fonctionnent.
Actions de référence de Coral Cloud
Après avoir étudié les processus métiers et les différentes façons de concevoir les éléments Apex, les flux et les modèles d’invite, l’équipe de projet de Coral Cloud a proposé ces actions de référence pour le sous-agent Reservation Management (Gestion des réservations).
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Get Reservation by Email (Obtenir une réservation en fonction de l’adresse e-mail) : un flux qui recherche une réservation existante à l’aide de l’adresse e-mail du client.
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Get Reservation by Number (Obtenir une réservation en fonction du numéro) : un flux qui recherche une réservation existante à l’aide du numéro de réservation.
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Send Reservation Confirmation (Envoyer la confirmation de la réservation) : une classe Apex qui envoie au client un e-mail de confirmation contenant les détails de sa réservation.
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Create or Update Reservation (Créer ou mettre à jour une réservation) : un flux qui crée une réservation s’il n’en existe pas ; si la réservation existe, il met à jour l’enregistrement.
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Cancel Reservation (Annuler la réservation) : un flux qui annule une réservation existante. Le flux appelle un modèle d’invite qui envoie un e-mail de confirmation d’annulation contenant des offres personnalisées pour encourager des réservations futures.
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Initiate Refund (Déclencher le remboursement) : un flux qui traite le remboursement d’une annulation de réservation si certaines conditions sont remplies.
Passage des actions de référence aux actions d’agent
La création de l’ensemble des flux, éléments Apex ou modèles d’invite nécessaires pour votre cas d’utilisation peut prendre un certain temps, mais les transformer en actions d’agent personnalisées est un jeu d’enfant !
Lorsque vous créez une action personnalisée, l’étiquette de l’action et le nom d’API sont remplis avec le nom de l’action de référence existante et son nom d’API. Les instructions de l’action personnalisée, ainsi que chaque entrée et sortie, sont également complétées par les descriptions de l’action de référence.
Les instructions d’action indiquent à l’agent IA ce que fait une action spécifique et quand la déclencher. Des instructions bien rédigées garantissent que les actions sont utilisées de manière cohérente et précise. Pour en savoir plus sur l’optimisation des instructions d’action, consultez les meilleures pratiques relatives aux instructions d’action.
Coral Cloud dispose désormais d’un ensemble d’actions pour son cas d’utilisation. Par conséquent, l’équipe de projet les attribue à un sous-agent. Elle est maintenant prête à tester le prototype et à en affiner les blocs de construction.
Évaluation des performances
Après avoir configuré un prototype dans Agentforce, il est important de tester et de voir comment l’agent IA fonctionne. Deux options s’offrent à vous pour tester votre agent IA :
- La réalisation de tests manuels dans le générateur Agentforce
- La réalisation de tests par lots dans le centre de test
L’équipe de Coral Cloud teste son agent IA avec des questions et des demandes que les utilisateurs peuvent formuler au sujet des réservations d’hôtel. Elle répond ensuite à ces questions.
- L’agent interprète-t-il correctement les entrées de l’utilisateur ?
- Lance-t-il les bonnes actions ?
- Fournit-il des réponses utiles et exactes ?
- Exécute-t-il correctement les processus métiers et respecte-t-il les politiques et les règles de l’entreprise ?
Sur la base des résultats des tests, l’équipe de Coral Cloud affine ses instructions de sous-agent et continue à travailler sur l’agent IA. Et n’oubliez pas que si vous obtenez des erreurs au cours du processus de test, vérifiez les autorisations de votre agent IA.
Touche finale
L’équipe de Coral Cloud doit encore mener à bien quelques tâches pour affiner son prototype.
- Personnalisez le sous-agent Escalation (Réaffectation) standard afin qu’il puisse acheminer les conversations vers des agents de service avec lesquels il est possible d’échanger en direct lorsque cela est nécessaire.
- Élaborez une solution d’authentification pour vérifier les utilisateurs qui interagissent avec l’agent IA.
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Connectez l’agent IA aux canaux clients.
Lorsque Nora et son équipe parviennent enfin à faire fonctionner leur agent IA de manière fiable et précise dans l’environnement sandbox de Coral Cloud, ils passent à la création de leur plan de déploiement pour mettre l’agent IA en production. Ils surveillent ensuite l’agent, ce qui leur permet d’améliorer en permanence la conception de l’agent par le biais d’une démarche itérative.
Une base solide
Vous savez maintenant que la planification et la conception d’un agent IA consistent à établir des bases solides. Vous devez identifier votre cas d’utilisation et vos objectifs, réfléchir à votre stratégie en matière de données, prendre en compte l’expérience de l’utilisateur et définir les exigences techniques de votre projet. Évaluez les risques et définissez vos processus métiers pour vous assurer que l’agent IA opère en adéquation avec les exigences opérationnelles, juridiques, éthiques, réglementaires et de sécurité de votre organisation.
Ne commettez pas l’erreur d’adopter une approche en cascade pour la conception des agents. Cela signifie que vous n’avez pas besoin de développer et de déployer un plan linéaire et échelonné. Tout en réfléchissant à votre solution Agentforce sous tous les angles nécessaires, passez concrètement à l’action et commencez à prototyper votre agent IA dans votre environnement sandbox. En procédant ainsi, vous n’investirez pas trop de temps en amont dans un plan qui risque de ne pas fonctionner en fin de compte. En combinant une planification minutieuse et une expérimentation continue, vous pouvez déployer un agent IA digne de confiance qui sera porteur de valeur transformatrice pour votre organisation.