Erste Schritte mit Agentforce

In diesem Abschnitt finden Sie praktische Anleitungen für die Erstellung intelligenter AI-Agenten auf der Agentforce Platform von Salesforce, die Agentenmuster, die Implementierung, die Unternehmensarchitektur und den gesamten Entwicklungslebenszyklus abdecken und Ihnen beim Entwerfen und Bereitstellen effektiver agentischer Lösungen helfen.

Agentic Patterns and Implementation with Agentforce bietet eine technische Erkundung der primären Typen von AI-Agenten und ihrer Erstellung. Dieses Whitepaper behandelt Folgendes:

• Agententaxonomie: Die fünf zentralen AI-Agententypen – "Unterhaltung", "Proaktiv", "Umgebung", "Autonom" und "Gemeinschaftlich" – sind den Kundenvorgangsanforderungen zugeordnet.

• CRM-Anwendungsfälle: Szenarien der Kundenbeziehungsverwaltung für jeden Agententyp mit Beispielen für reale Geschäftsprozesse.

• Architekturpläne: Agentforce Platform-Referenzarchitekturen mit technischen Beispielen zu Flow, Apex, Data 360, A2A-Kommunikation und MCP-Interoperabilität (Model Context Protocol).

• Implementierungsanleitung: Der Wechsel von der direkten Manipulation zur zielorientierten Delegierung mit Mustern für Agenten, die in der Lage sind, im Namen der Benutzer zu verstehen, zu argumentieren und zu handeln.

Dieses Whitepaper richtet sich an Entwickler und Architekten, die sich mit den verschiedenen verfügbaren Agententypen vertraut machen möchten und wissen möchten, wie sie effektiv auf der Agentforce Platform implementiert werden können.

Enterprise Agentic Architecture and Design Patterns (Enterprise Agentische Architektur und Designmuster) bringt Struktur in Architekturen mit mehreren Agenten mithilfe einer musterbasierten Methode. In diesem Dokument wird Folgendes bereitgestellt:

• Entwurfsmusteransatz: Entwerfen Sie Musterprinzipien für agentische Lösungen, die auf objektorientierte Musterkonzepte abgestimmt sind und sich auf zuverlässige, wiederholbare, skalierbare und verwaltbare Architekturen konzentrieren.

• Multi-Agent Rationale: Die Gründe für Architekturen mit mehreren Agenten, einschließlich Herausforderungen und Opportunities für Unternehmen.

• Musterkatalog: Eine Sammlung von Agentenmustern, die von natürlichen sprachgesteuerten Intent-Mustern bis hin zu komplexen Multi-Agenten-Mustern mit getrennten Bedenken und UX-orientierten Agentenmustern für die Argumentation in Präsentations- und Interaktionsebenen reichen.

• Musterkomponenten: Standardmusterelemente, einschließlich Komponentendiagrammen, Nutzungsempfehlungen und repräsentativer Anwendungsfälle.

In diesem Whitepaper können Sie Agenten als Komponenten, Komponisten, Schauspieler und Mitwirkende in einer größeren Architektur betrachten. So können Sie umfassende agentische Lösungen entwickeln, die sich auf Benutzer-Journeys erstrecken und Erfahrungen schaffen, die zuvor nicht möglich waren.

Der Lebenszyklus der Agentenentwicklung: Von der Konzeption bis zur Produktion bietet eine umfassende Anleitung zum Agent Development Lifecycle (ADLC), einer auf die Erstellung autonomer Agenten zugeschnittenen Methode. Dieses Dokument behandelt Folgendes:

• ADLC-Framework: Der Agent Development Lifecycle (Lebenszyklus der Agentenentwicklung) im Gegensatz zu traditionellen Methoden des Software Development Lifecycle (SDLC), mit Fokus auf autonomen Agenten und nicht deterministischem Verhalten.

• Fünf Phasen: Die fünf ADLC-Kernphasen – Idee und Design, Entwicklung (innere Schleife), Test und Validierung, Bereitstellung und kontinuierliche Überwachung und Optimierung (äußere Schleife).

• Agentforce Platform: Agentforce-Funktionen über den gesamten Agentenentwicklungslebenszyklus hinweg, einschließlich Agentendesign, Datenverarbeitung, Bereitstellung und kontinuierlicher Überwachung.

• Pro-Code-Implementierung: Pro-Code-Workflows und reale Beispiele für die Agentenentwicklung in Agentforce, einschließlich Prototyping, Funktionsentwicklung, Modellbereitstellung, Leistungsoptimierung und Wartung.

Dieses Dokument richtet sich an Entwickler und Enterprise-Architekten, die mit SDLC vertraut sind und ihr Fachwissen auf agentenbasierte Systeme erweitern möchten. Es vermittelt theoretisches Knowledge und praktische Fertigkeiten für die Erstellung von Agenten, die für die Produktion geeignet sind.

Die IT-Architektur für die AI-gestützte Zukunft ist ein strategischer Leitfaden für CIOs, CDOs und IT-Führungskräfte, die ihre Reise zum Agentenunternehmen planen. Dieses Dokument behandelt Folgendes:

• IT-Transformation: IT-Architektur für Unternehmen für die nächsten 3–5 Jahre mit Anforderungen für die Bereitstellung einer Agentenbelegschaft im großen Umfang.

• Geschäftsfunktionen: Neue Unternehmensfunktionen, die durch Agentensysteme ermöglicht werden, einschließlich erhöhter menschlicher Produktivität, Anpassungsverbesserung und Organisationsresistenz.

• Referenzarchitektur: Strategische Anleitung und Referenzarchitektur für die Integration einer digitalen Belegschaft intelligenter AI-Agenten in menschliche Mitarbeiter.

• Strategische Planung: Ansätze für die Unternehmenstransformation, die Informationssilos, manuelle Prozesse und falsch ausgerichtete Anreize für agentische Lösungen angehen.

Dieses Dokument ist wichtig für Führungskräfte, die die strategischen Implikationen und IT-Architekturanforderungen für den Aufbau eines Agentic Enterprise verstehen müssen.

Die Architektur des Agentic Enterprise mit MuleSoft bietet einen Blickwinkel für die Architektur des intelligenten Unternehmens mit der Integrationsplattform von MuleSoft. Dieses Dokument behandelt Folgendes:

• Grundlage für Composable Integration: Das dreischichtige API-geführte Konnektivitätsmodell von MuleSoft – System-, Prozess- und Erfahrungs-APIs – bildet die Grundlage für die Handlungsfähigkeit von Agenten.

• Agentengewebe: Funktionen von MuleSoft Agent Fabric für die Agentenerkennung, -orchestrierung, -verwaltung und -beobachtbarkeit im gesamten Agenten-Ökosystem.

• Unterstützung offener Standards: Unterstützung für offene Standards wie das Modellkontextprotokoll (Model Context Protocol, MCP) und Agent2Agent (A2A), wodurch einfache Befehle und komplexe Zusammenarbeit mit mehreren Agenten ermöglicht werden.

• Governance und Sicherheit: Integration und Governance des vereinheitlichten Agenten für reduzierte Silos, verbesserten Sicherheitsstatus und geringere betriebliche Komplexität.

Dieses Dokument ist nützlich für Architekten, die Agenten in vorhandene Unternehmenssysteme integrieren und eine ordnungsgemäße Verwaltung, Sicherheit und Beobachtbarkeit in ihrem gesamten Agenten-Ökosystem sicherstellen müssen.

MuleSoft Agent Fabric - Deep Dive bietet eine umfassende Übersicht über die Verwendung von MuleSoft Agent Fabric. Sie umfasst Folgendes:

• Agent Fabric Vision (Vision des Agentengewebes): Eine vereinheitlichte Plattform zum Verwalten der Agentenausbreitung und zum Ermöglichen eines geregelten, koordinierten Unternehmensagentennetzwerks über heterogene Agenten und Tools hinweg.

• Vier zentrale Säulen: Zentrale Erkennung (Agentenregister), intelligente Orchestrierung (Agentenmakler), Unternehmensführung und -sicherheit (Flex Gateway) und durchgängige Beobachtbarkeit (Agent Visualizer).

• Spezifikationsbasierte Architektur: Deklarative, YAML-basierte Agentennetzwerkdefinitionen, die von der Ausführung entkoppelt sind und Übertragbarkeit, Wiederverwendung, Versionierung und Lifecycle Governance ermöglichen.

• Skalierbare Orchestrierungsmuster: Hierarchische und domänengesteuerte Agentennetzwerk-Designs für verbesserte Rückverfolgbarkeit, kontrollierte Kontextgröße, Zuverlässigkeit und Vorgänge im Unternehmensbereich.

Dieses Dokument ist nützlich für Architekten und Entwickler, die skalierbare Multi-Agent-Netzwerke entwerfen, orchestrieren und steuern müssen und gleichzeitig Sicherheit, Beobachtbarkeit und nahtlose Integration in Unternehmenssysteme gewährleisten.