Trust Agentic Enterprise - Patrones

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Dónde buscarQué buen aspecto tiene
Agentforce | Configuración de agentes✅ Crear el usuario de integración “Agent_Product_Support” con el conjunto de permisos otorgando lectura en caso/producto, acceso a artículos Knowledge y acciones específicas solo para actualizaciones de casos
Agentforce | Configuración de agentes✅ Configurar el usuario que ejecuta con los permisos mínimos requeridos para el ámbito definido del agente
Plataforma | Conjuntos de permisos✅ Crear usuarios de integración creados específicamente para contextos de agentes y otorgar conjuntos de permisos proporcionando exactamente lo que requiere el agente
Plataforma | Supervisión de eventos✅ Después de la implementación, utilice Supervisión de eventos para identificar permisos otorgados nunca ejercidos en tiempo de ejecución y eliminarlos; Configuración Seguimiento de auditoría registra los cambios de configuración (subvenciones y revocaciones), no qué permisos se utilizan actualmente

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Agentforce | Configuración de agentes⚠️ Asignar Administrador del sistema como usuario que ejecuta porque “solo funciona” y evita errores de permisos durante las pruebas
Plataforma | Organización⚠️ Permitir a los agentes conservar conjuntos de permisos amplios que se otorgaron durante el desarrollo sin revisión posterior a la implementación

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Agentforce | Generador de agentes✅ Tratar el subagente y la configuración de acciones en Agent Builder como un límite de permisos, no solo el enrutamiento: si una acción no está asignada a un subagente, el agente no puede invocarla
Agentforce | Generador de agentes✅ Eliminar subagentes que exponen funciones que el agente no necesita (un agente que responde a preguntas de productos no debe tener modificación de registro, envío de correo electrónico o invocación de flujo en el ámbito) y revisar el ámbito de subagente cuando cambian las responsabilidades
Plataforma | Apex✅ Verificar cada acción Apex en el conjunto de acciones del agente se utiliza con colaboración o colaboración heredada a menos que el contexto del sistema sea deliberado y documentado, de modo que el usuario que ejecuta mantenga el límite de seguridad
Agentforce | Acción✅ Validar salidas de herramientas en un esquema antes de que el agente las procese, tratando cada respuesta de herramienta como entrada no fiable
Agentforce | Acción✅ Restringir parámetros de herramientas a intervalos de valores permitidos (por ejemplo, validar dominios de destinatarios en una acción de envío de correo electrónico) en vez de permitir que el razonamiento de agentes en datos no fiables los determine
Agentforce | Acción✅ Aplicar comprobaciones de permisos a nivel de herramienta en la capa de implementación de la herramienta, no solo en la configuración del agente, de modo que una función verifique su contexto de llamada antes de ejecutar
Agentforce | Acción✅ Utilizar credenciales nombradas para todas las llamadas externas desde acciones de agentes

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Agentforce | Generador de agentes⚠️ Dejar subagentes que exponen la modificación de registros, el envío de correos electrónicos o la invocación de flujos en un agente diseñado solo para responder a preguntas de productos
Agentforce | Generador de agentes⚠️ Tratar la configuración de agentes como solo enrutamiento sin reconocer que cualquier cosa enumerada es accesible a través de manipulación de solicitudes, incluso funciones que el agente no se diseñó para utilizar
Plataforma | Apex⚠️ Adición de una acción Apex personalizada que se ejecuta en modo sistema (sin colaboración) que omite las reglas de colaboración y seguridad a nivel de campo del usuario que ejecuta sin diseñar deliberadamente para él
Agentforce | Acción⚠️ Respuestas de la herramienta de procesamiento como entrada de confianza sin validación de esquema, permitiendo que los datos defectuosos o inyectados alcancen el razonamiento de los agentes

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Agentforce | Configuración de agentes✅ Cadena de permisos de documento: Orquestador de pedidos (Leer pedidos, Estado de escritura de pedido) → Especialista de inventario (Leer/Escribir inventario) → Especialista de envío (Crear envío). Verificar contexto de usuario permite todas las operaciones descendentes
Agentforce | Configuración de agentes✅ Asignar permisos efectivos de la cadena de orquestación completa antes de la implementación
Agentforce | Configuración de agentes✅ Diseñar límites de permisos en todo el flujo de trabajo, no solo agentes individuales

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Agentforce | Configuración de agentes⚠️ Permitir al orquestador con permisos limitados invocar especialista con Modificar todos los datos, omitiendo las restricciones del orquestador
Agentforce | Configuración de agentes⚠️ Evaluar permisos de agentes individuales sin asignar el privilegio efectivo de toda la cadena de orquestación

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Agentforce | Plantilla de solicitud✅ Instrucciones separadas de datos arquitectónicamente: instrucciones a nivel del sistema no deben mezclarse con contenido de origen de registro, texto proporcionado por el usuario o respuestas de herramientas a través de la concatenación de cadenas
Agentforce | Acción✅ Identifique Descripción de caso, Cuerpo de correo electrónico, Transcripción de chat como campos de alto riesgo. Implemente una capa de preprocesamiento que resuma el contenido antes de pasar al razonamiento de agentes, eliminando posibles instrucciones de inyección preservando el significado
Agentforce | Configuración de agentes✅ Defina contratos de validación de entrada en cada límite de agente y trate cada origen de contenido externo como no confiable
Data 360 | Fuentes de conexión a tierra✅ Tratar artículos Knowledge, documentos indexados de Data 360 y orígenes de recuperación externos como superficies de inyección persistentes que requieren revisión continua
Einstein | Capa de Trust✅ Tratar los controles de seguridad de Capa Einstein Trust como una capa en defensa en profundidad, no solución completa

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Agentforce | Plantilla de solicitud⚠️ Concatenar Descripción de caso sin procesar en solicitud de agente con instrucciones del sistema, suponiendo que el modelo distinguirá el contenido del caso de las instrucciones de ataque
Data 360 | Fuentes de conexión a tierra⚠️ Trust fundamentando fuentes sin considerar que el contenido adversario persiste y puede ser modificado con el tiempo por partes sin acceso directo a agentes
Einstein | Capa de Trust⚠️ Confíe exclusivamente en los controles de seguridad Trust Layer sin defensas arquitectónicas adicionales para técnicas de inyección novedosas

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Einstein | Capa de Trust✅ El agente que recupera información de casos consulta solo los campos necesarios para el razonamiento (Número de caso, Producto, Estado, Prioridad) en vez de todos los campos de Caso. El enmascaramiento de PII proporciona protección adicional si aparece una PII inesperada
Einstein | Capa de Trust✅ Configure Trust Layer de forma apropiada y documente flujos de datos a través del procesamiento de Trust Layer
Einstein | Capa de Trust✅ Determinar qué clasificaciones de datos pueden introducir inferencia LLM para su contexto regulador
Plataforma | Supervisión de eventos✅ Enrutar eventos de auditoría de Trust Layer a SIEM junto con datos de Supervisión de eventos
Plataforma | Supervisión de eventos✅ Implementar el registro a nivel de aplicación capturando lo que decidió el agente, qué acción realizó y qué resultado comercial resultó junto con los registros Trust Layer
Negocio | Documentación✅ Validar la retención de auditoría de Trust Layer cumple los requisitos normativos

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Einstein | Capa de Trust⚠️ Consulte todos los campos de Caso incluyendo notas confidenciales e información de pago, basándose en el enmascaramiento de PII para eliminar todo lo problemático
Einstein | Capa de Trust⚠️ Agentes de diseño para enviar contexto de registro completo a inferencia LLM suponiendo que el enmascaramiento de PII gestiona todo
Einstein | Capa de Trust⚠️ Tratar el enmascaramiento de PII de capa Trust como sustituto de la minimización de datos en vez de como defensa en profundidad

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Agentforce | Configuración de agentes✅ Order Fulfillment Specialist valida los datos de pedidos proporcionados por el orquestador que incluyen campos obligatorios (Id. de pedido, Id. de cliente, SKU de producto), los valores están dentro de los intervalos esperados (cantidad > 0, precio > 0) y el estado del pedido permite la realización antes de la ejecución
Agentforce | Configuración de agentes✅ Definir contratos de interfaz tipificados explícitos para la comunicación entre agentes con datos estructurados, con ámbito y validados
Agentforce | Configuración de agentes✅ Diseñar cada agente en flujo de trabajo de múltiples agentes para validar el contexto que recibe antes de actuar, independientemente de la identidad del llamante
Agentforce | Configuración de agentes✅ Tratar el contenido de mensajes entre agentes con el mismo escrutinio que la entrada de usuario externo
Integración | Servicios externos✅ Para agentes que invocan servicios de IA externos o agentes externos fuera de Salesforce, aplique principios de zero Trust y valide respuestas que recaen dentro de la estructura y el ámbito esperados

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Dónde buscarAspecto negativo
Agentforce | Configuración de agentes⚠️ El especialista ejecuta directamente cualquier acción solicitada por el orquestador sin validar la estructura, los valores o el contexto de autorización de la solicitud
Agentforce | Configuración de agentes⚠️ Los orquestadores pasan cadenas de instrucciones sin procesar que los especialistas tratan como directivas autorizadas
Agentforce | Configuración de agentes⚠️ Pasar contexto de ejecución completo, datos de sesión de usuario o rastreo de razonamiento acumulado a cada agente descendente
Integración | Servicios externos⚠️ Actuar sobre respuestas de agentes externos que indican a su orquestador realizar acciones fuera del ámbito de tarea actual sin rechazo o distribución

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Plataforma | Flujo✅ Agente de reembolso configurado con el punto de control Flujo que requiere aprobación humana antes de que se ejecute cualquier reembolso superior a 1.000 $, independientemente de la confianza del agente. Punto de control implementado fuera del razonamiento de agentes
Plataforma | Flujo✅ Implementar puntos de control HITL como puertas de flujo de trabajo fuera del bucle de razonamiento de agentes, diseñados como controles arquitectónicos en vez de instrucciones de agentes
Negocio | Documentación✅ Defina categorías de acciones que requieren confirmación humana: acciones irreversibles, acciones por encima de umbrales financieros, acciones que se comunican externamente, acciones que implican datos regulados, acciones donde se han observado errores
Agentforce | Configuración de agentes✅ Interfaces de revisión de diseño que afloran la acción propuesta, el agente de datos utilizado para alcanzar la propuesta y la ruta de razonamiento donde esté disponible
Plataforma | Auditoría✅ Decisión de revisión de establecimiento con registro de acción de agente: quién revisó, cuándo, qué información mostrada, qué decidieron

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Agentforce | Configuración de agentes⚠️ Configure el agente con la instrucción “Solicitar aprobación antes de emitir reembolsos superiores a 1.000 $” suponiendo que la instrucción no se puede sustituir por inyección rápida
Agentforce | Configuración de agentes⚠️ Implementar HITL como instrucciones de agentes que pueden interpretarse y posiblemente ignorarse, en vez de como puntos de control de flujo de trabajo fuera de la ruta de razonamiento
Negocio | Proceso⚠️ Presentar a los revisores humanos solicitudes de aprobación que carecen de contexto sobre la acción propuesta, los datos utilizados o la ruta de razonamiento, sin proporcionar una supervisión genuina

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Plataforma | Supervisión de eventos✅ Enrutar eventos de Supervisión de eventos y Trust Layer a SIEM para la supervisión de seguridad centralizada
Plataforma | Seguridad de transacciones✅ Configurar políticas de Seguridad de transacciones con evaluación en tiempo real incluyendo funciones de bloqueo y notificación
Agentforce | Configuración de agentes✅ Implementar el registro de aplicaciones personalizado capturando resúmenes de razonamiento, invocaciones de herramientas y fallos de validación
Plataforma | Supervisión de eventos✅ Diseñar reglas de alerta detectando patrones sospechosos específicos de agentes: acceso masivo a datos fuera de los plazos previstos, invocación de acciones no alineadas con el propósito, fallos de validación repetidos, patrones de orquestación anómalos
Agentforce | Configuración de agentes✅ Realizar un seguimiento de patrones de invocación de acciones típicos, volúmenes de acceso a datos, índices de llamadas de inferencia, índices de error y tiempos de ejecución por agente para establecer líneas base de comportamiento
Plataforma | Supervisión de eventos✅ Definir eventos de seguridad específicos de agentes: infracciones de límites de permisos, fallos de validación repetidos, anomalías de orquestación, infracciones de umbral de confianza, patrones de activación de reserva

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Plataforma | Supervisión de eventos⚠️ Aplicar patrones de supervisión de actividad humana a agentes sin establecer líneas base de comportamiento específicas de agentes
Plataforma | Supervisión de eventos⚠️ Confíe solo en la detección basada en firmas sin supervisión de comportamiento que pueda detectar ataques novedosos
Plataforma | Supervisión de eventos⚠️ Ignorar índices de error elevados, fallos de validación repetidos o patrones de orquestación anómalos como comportamiento normal de agentes

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Plataforma | Auditoría✅ Para cada acción de agente significativa, capture: identidad de agente y contexto de usuario que ejecuta, evento desencadenante, datos recuperados para fundamentación, resumen de razonamiento, acción y resultado específicos, nivel de confianza, decisión de revisión humana si procede
Plataforma | Auditoría✅ Implementar el registro de auditoría a nivel de aplicación para contexto comercial que los registros de plataforma (Event Monitoring, eventos Trust Layer) no incluyen
Plataforma | Auditoría✅ Enrutar eventos de Supervisión de eventos y Trust Layer a almacenamiento a largo plazo más allá de los periodos de retención nativos
Agentforce | Configuración de agentes✅ Registrar la identidad de agentes en cada paso en el rastreo de ejecución de múltiples agentes para la atribución a través de cadenas de orquestación
Agentforce | Configuración de agentes✅ Capturar y aflorar resúmenes de razonamiento que identifican factores clave que influyen en la recomendación del agente para decisiones de alto impacto
Negocio | Documentación✅ Diseñe flujos de trabajo de agentes de modo que los usuarios puedan solicitar explicaciones para decisiones que les afectan

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Plataforma | Auditoría⚠️ Confíe en la reconstrucción de lo que hizo el agente a partir de efectos secundarios en registros: para cuando necesite un seguimiento de auditoría, es posible que los registros hayan cambiado
Plataforma | Auditoría⚠️ Registrar flujos de trabajo de múltiples agentes sin identificar qué agente específico realizó qué acción en la cadena
Negocio | Proceso⚠️ Implementar agentes que toman decisiones de alto impacto sin capturar resúmenes de razonamiento o proporcionar mecanismos de explicación a los usuarios afectados

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Agentforce | Instrucciones de agente✅ Cuando una nueva restricción aparece a mitad de la decisión (plazo, presupuesto, plantilla, licencia), vuelva a ejecutar la compensación completa entre todos los factores originales en vez de permitir que la nueva entrada revierta la decisión anterior por sí misma
Agentforce | Instrucciones de agente✅ Indicar el cambio en el objetivo explícitamente (aflorar cuando el objetivo de optimización cambia de “arquitectónicamente sólido y mantenible” a “entregable bajo la restricción”) de modo que el humano pueda ver para qué se está optimizando ahora
Negocio | Proceso✅ Tratar una tensión de arquitectura frente a entrega como una compensación de propiedad humana: presentar lo que se gana (velocidad) frente a lo que se paga (coste total de propiedad, mantenibilidad, bloqueo) y dirigir la decisión al propietario responsable
Agentforce | Instrucciones de agente✅ Mantenga la arquitectura ajustada (el diseño sirve a los requisitos) y la viabilidad de entrega (puede este equipo enviarlo a tiempo) como factores visibles separados en vez de contraerlos en una sola respuesta
Plataforma | Documentación✅ Cuando revierta una decisión documentada, vuelva a ponderarla con la justificación original y registre la reversión como una compensación transparente y con plazos definidos con un desencadenador de revisita: un registro de decisión actualizado muestra que la compensación se volvió a ponderar, no simplemente se sustituyó

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Agentforce | Instrucciones de agente⚠️ Permitir que una nueva restricción única (equipo no disponible, plazo ajustado) revierta una decisión técnica mientras descarta silenciosamente los factores de coste y mantenibilidad que impulsaron la elección original
Agentforce | Instrucciones de agente⚠️ Cambio del objetivo de optimización de “arquitectónicamente racional y mantenible” a “entregable bajo la restricción” sin marcar que el objetivo cambió
Negocio | Proceso⚠️ Volver de un diseño sólido a una opción más económica o conveniente bajo una nueva restricción, sin resurgir el coste total a largo plazo de propiedad, mantenibilidad y bloqueo que impulsó la opción original
Negocio | Proceso⚠️ Resolución de un conflicto de arquitectura frente a entrega dentro del razonamiento del agente en vez de distribuirlo como una compensación consciente de propiedad humana
Plataforma | Documentación⚠️ Producir un nuevo registro de decisión que registre la reversión pero no la vuelva a ponderar con la justificación original, respetando el desencadenador de la revisita en letra pero no en sustancia

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Negocio | Documentación✅ Realizar un seguimiento de los desarrollos normativos en jurisdicciones donde operan soluciones y diseñar el cumplimiento en sistemas de agentes desde el principio
Negocio | Documentación✅ Evaluar los niveles de riesgo del sistema de IA por marcos aplicables (Ley de IA de la UE, Carta de Derechos de IA de EE.UU., marcos regionales)
Agentforce | Configuración de agentes✅ Implementar mecanismos de transparencia y explicabilidad y diseñar una supervisión humana adecuada al nivel de riesgo
Negocio | Documentación✅ Documentar cómo se cumple cada requisito específico del sector (HIPAA, DORA, SOX, RGPD, CCPA) a través de controles arquitectónicos específicos
Negocio | Documentación✅ Validar el cumplimiento antes de la implementación de producción

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Negocio | Proceso⚠️ Actualizar la transparencia, la explicabilidad y la supervisión humana después de la implementación en vez de incorporarlas desde el principio
Negocio | ProcesoImplemente agentes que procesan datos personales, financieros o de PHI sin validar que cumplen los requisitos de HIPAA, DORA/SOX o GDPR/CCPA
Negocio | Proceso⚠️ Ignorar las regulaciones específicas de IA emergentes (categoría de riesgo de la Ley de IA de la UE, requisitos de transparencia), tratándolas como solo agentes cuando la automatización tradicional de Salesforce tampoco está exenta

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Plataforma | AgentExchange✅ Antes de activar la acción externa para uso de agentes, revise qué acción realiza a nivel de código y flujo de datos, qué servicios externos llama y qué datos transmite
Plataforma | AgentExchange✅ Volver a visitar configuraciones de acciones externas cuando se aplican actualizaciones de paquetes gestionados
Agentforce | Plantilla de solicitud✅ Revise plantillas de solicitudes originadas fuera de su equipo antes de su uso y trátelas como código que se ejecuta dentro del proceso de razonamiento privilegiado con acceso a los datos de su organización
Agentforce | Plantilla de solicitud✅ Establecer el proceso de revisión y aprobación para plantillas utilizadas en agentes de producción y mantener el registro de la procedencia de la plantilla
Agentforce | Configuración de agentes✅ Mantenga el conjunto de pruebas para Agente de servicio al cliente con preguntas representativas, casos extremos e intentos de inyección conocidos. Ejecutar conjunto en sandbox tras la notificación de actualización de modelo, comparar la calidad y la seguridad de la respuesta antes de promocionar a producción
Agentforce | Configuración de agentes✅ Tratar cambios de versión de modelo como eventos de implementación y mantener conjuntos de pruebas de comportamiento para agentes que cubren entradas representativas, casos extremos y patrones adversarios conocidos

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Plataforma | AgentExchange⚠️ Activar acciones de AgentExchange externas para uso de agentes sin revisar el código, los flujos de datos y las llamadas de servicio externas
Agentforce | Plantilla de solicitud⚠️ Utilice plantillas de solicitudes de fuentes externas o ejemplos de comunidad sin revisar instrucciones integradas que podrían modificar el comportamiento de seguridad de los agentes o introducir sesgos de razonamiento
Agentforce | Configuración de agentes⚠️ Permitir actualizaciones de modelo automáticas a agentes de producción sin validación, descubriendo cambios de comportamiento a través de quejas de usuarios