Determinación de la automatización de flujos de trabajo agentes y tradicionales

Con Agentforce, las compañías ahora pueden desbloquear nuevos paradigmas para el trabajo automatizado que no se pueden reducir fácilmente a reglas. Estas nuevas funciones incluyen la resolución de intenciones de clientes desde pláticas no estructuradas, la coordinación de procesos de múltiples partes entre sistemas y la respuesta a condiciones operativas en tiempo real. Los flujos de trabajo de agentes utilizan automatización diseñada para razonar hacia resultados en vez de ejecutar pasos predefinidos. Cumplir esta demanda requiere una plataforma que opere en todo el espectro de complejidad de automatización y un marco de trabajo que muestre dónde se ajusta cada función.

Agentforce combina Einstein Trust Layer, Reasoning Engine, Agent Script, Flow, Apex y Data 360 en una única plataforma unificada. Esta combinación gestiona todo, desde una sencilla automatización de desencadenadores de registros a una compleja orquestación de múltiples agentes entre voz, visión, documentos y telemetría en tiempo real. MuleSoft amplía esta plataforma con la estructura, la gobernanza y la orquestación entre sistemas de MuleSoft necesarias para conectar flujos de trabajo de agentes en una compañía. Agentforce Operations (anteriormente Agentforce Supply Chain) aplica estas funciones a las demandas específicas de procesos operativos y de fabricación.

Esta guía presenta el marco de trabajo Densidad de orquestación y directrices para tomar decisiones fundamentadas en este panorama de productos. El marco de trabajo proporciona a los arquitectos un enfoque repetible para seleccionar las herramientas y los patrones correctos utilizando niveles de densidad para casos de uso de automatización inteligente en Salesforce Platform.

Agentforce representa un cambio fundamental en el modo en que se realiza el trabajo en Salesforce Platform, desde la automatización basada en reglas a flujos de trabajo basados en razonamiento. Para liberar su potencial, los arquitectos deben tomar decisiones fundamentadas y deliberadas sobre dónde se ajustan los agentes, cómo se componen y qué orquestan. Los siguientes principios proporcionan una directriz repetible para decisiones de agentes.

• Utilice la herramienta correcta para la tarea correcta. Utilice la densidad de orquestación en base a la ruta de ejecución, la combinación de modalidades y la complejidad de objetivos para determinar la mejor solución de ajuste.

  • Utilice la automatización tradicional con flujos y Apex para el trabajo determinista basado en reglas, donde el resultado puede tener un ámbito completo y definirse por un conjunto de reglas. La automatización tradicional da como resultado una ruta de ejecución estática, que garantiza resultados predecibles y repetibles y es crucial para la capacidad de auditoría. Seleccione la automatización tradicional para tareas que exigen cumplimiento estricto y adhesión legal.

  • Utilice Agentforce Grid para casos de uso de inferencia masiva con complejidad de orquestación baja a media. Este patrón utiliza el razonamiento generativo de un solo turno para clasificar, puntuar o resumir datos en un alto volumen de registros de CRM, garantizando una ejecución de alto rendimiento con capacidad de auditoría inmediata.

  • Utilice Agentforce con Agent Script para tareas que tienen objetivos abiertos donde se conoce el resultado deseado, pero no se puede especificar la ruta de ejecución exacta en el momento del diseño. Aplique este patrón a requisitos que requieren razonamiento a través del determinismo guiado, para garantizar resultados predecibles y trazables.

  • Utilice Agentforce Operations para simplificar y automatizar procesos de negocio de colaboración con gestión activada por IA para flujos de trabajo de cadena de suministro.

• Evite aplicar flujos de trabajo de agentes a casos de uso de baja densidad de orquestación. Evalúe las compensaciones entre la automatización tradicional y la de agentes para requisitos funcionales y no funcionales. La automatización tradicional puede ofrecer la escala, la fiabilidad y el desempeño requeridos para su caso de uso.

• Adopte un enfoque híbrido de automatización de agentes, que combina Agentforce y la automatización tradicional con Flujos y Apex, cuando esta sinergia ofrece mayor valor que el uso de la automatización tradicional o agente de forma aislada.

El sObject de Salesforce es tradicionalmente el punto de entrada principal para la automatización de registros. El sistema ejecuta lógica basada en reglas, comenzando inmediatamente después de un evento de Lenguaje de manipulación de datos (DML) como insertar, actualizar o eliminar. Para decidir entre herramientas para una automatización desencadenada por registros eficiente, presentamos Automation Density como un medio para medir la complejidad del sistema, considerando la cantidad de automatización, el volumen de registros y la expansión de dependencias. La automatización tradicional está limitada por el amplio trabajo previo requerido para aportar datos en una construcción estructurada, que cumpla esquemas y basada en reglas.

La automatización agente actualiza la automatización tradicional utilizando la intención del usuario o datos no estructurados como la entrada donde se puede aplicar el razonamiento para alcanzar el resultado deseado. Los arquitectos deben decidir cuándo aprovechar el razonamiento probabilista para datos no estructurados multimodales y cuándo aplicar flujos de trabajo guiados y deterministas para mitigar el riesgo de resultados impredecibles.

Cuando el requisito cambia de la ejecución de pasos basados en reglas al razonamiento hacia resultados, los arquitectos necesitan un marco de trabajo estandarizado para evaluar la profundidad del razonamiento y la complejidad de los objetivos de la solución propuesta.

La densidad de orquestación es la medición de la complejidad en un flujo de trabajo de agente. Tres factores determinan la densidad de orquestaciones: ruta de ejecución, complejidad de objetivos y combinación de modalidades. Aunque la densidad de automatización mide la complejidad física de las reglas y el volumen del sistema, la densidad de orquestación mide la complejidad de razonamiento de la ruta del agente hacia un objetivo. Utilice la densidad de orquestación compuesta para evaluar sus requisitos de diseño y asignar al estándar arquitectónico.

• Ruta de ejecución: Grado en que el flujo de trabajo puede tener un ámbito completo y especificarse en tiempo de diseño. Un flujo de trabajo completamente especificado significa que el flujo de trabajo define cada bifurcación y resultado dando como resultado una ruta de ejecución predeterminada. Un flujo de trabajo no especificable tiene una ruta que puede emerger durante el tiempo de ejecución a través del razonamiento frente a instrucciones y datos contextuales.
• Complejidad de objetivos: El número de resultados, puntos de decisión y variaciones de ruta distintos que el flujo de trabajo debe resolver en tiempo de ejecución. Un flujo de trabajo de baja complejidad gestiona una única tarea contenida con un resultado predeterminado, mientras que un objetivo de alta complejidad abarca múltiples etapas con objetivos competidores o en conflicto con casos extremos que no se pueden anticipar en el momento del diseño.
• Mezcla de modalidades: La gama de tipos de entrada que debe procesar un flujo de trabajo y los formularios de salida que debe producir. Una mezcla de modalidad baja lee campos estándar de CRM y produce actualizaciones de registro. Una modalidad media consume una mezcla de campos de CRM estructurados y datos estáticos no estructurados, como cuerpos de email o transcripciones de casos, para producir actualizaciones de registros. Una mezcla de alta modalidad consume transmisiones dinámicas en tiempo real, como audio en vivo o telemetría, y produce resultados multimodales entre múltiples sistemas externos.

La determinación del nivel de densidad de orquestación apropiado requiere evaluar secuencialmente la ruta de ejecución, la complejidad de objetivos y la combinación de modalidades. Inspeccione la ruta de ejecución primero. Si una ruta es completamente especificable, comience con la automatización tradicional. El uso de una solución Agentic solo para orquestar y ejecutar una ruta determinista sin ningún requisito de razonamiento es un antipatrón. Esto lleva a la dispersión de agentes (proliferación excesiva y no gestionada de agentes de IA) y a la desorganización de agentes (salida innecesaria y de baja calidad generada por IA), lo que da como resultado devoluciones de valor deficientes.

Para rutas parciales o no especificables, siga evaluando la complejidad de los objetivos. Si la complejidad del objetivo está bien definida pero ciertos nodos a lo largo de la ruta necesitan evaluaciones probabilistas, considere llamar a agentes desde Flow o Apex para satisfacer la necesidad localizada específica. En su lugar, si los pasos en la ruta de ejecución necesitan uno o más requisitos dirigidos por IA en un gran conjunto de registros, considere Agentforce Grid. Cuadrícula admite flujos de trabajo basados en hojas de múltiples pasos a través de múltiples columnas de IA o agente. Es el más adecuado para la ejecución masiva orientada a filas. Este enfoque garantiza que el flujo de trabajo siga teniendo un alto desempeño y capacidad de auditoría, invocando el razonamiento probabilista solo donde no se puede predefinir la ruta.

A medida que aumenta la complejidad de los objetivos con dimensiones competidoras (por ejemplo, determinando un pago de reclamación de seguro junto con la detección de fraude, el cumplimiento de pólizas y la satisfacción del cliente) y rutas de ejecución no especificables, considere Agentforce con Script de agente para un determinismo guiado en su automatización. Para casos de uso entre compañías que implican Salesforce y sistemas externos, utilice MuleSoft Fabric y Agent Broker.

Finalmente, evalúe la combinación de modalidades para identificar las funciones técnicas necesarias, como la conexión multimodal o la integración especializada. La mezcla de modalidades funciona como un selector de capacidad, no como una calculadora de densidad. Ayuda a determinar la infraestructura requerida para gestionar la forma de entrada y salida de la solución, sin alterar su lógica de orquestación fundamental.

Utilice esta matriz para determinar el estándar arquitectónico para su automatización de agentes. Equilibre la automatización tradicional y la automatización de agentes seleccionando el enfoque que resuelve su problema de automatización.

• Automatización tradicional (baja densidad de orquestación): Utilice la automatización tradicional cuando el proceso se desencadena por un cambio de registro, los datos están estructurados, la lógica está basada en reglas y predeterminada y el resultado debe ser predecible (por ejemplo, cálculos de precios estándar o creación de tareas automáticas).
• Agentforce Grid (densidad de orquestación baja a media): Utilice Agentforce Grid cuando se deben procesar tareas de IA masivas entre registros existentes (por ejemplo, resuma los últimos 50 casos para cada Cuenta en esta lista, calcule el puntuaje de opiniones y mantenga el puntuaje en el campo de caso).
• Orquestación híbrida (Automatización aumentada de orden superior): Utilice la orquestación híbrida al automatizar un proceso de negocio complejo de extremo a extremo (por ejemplo, procesamiento de reclamaciones o incorporación) que requiere las funciones de planificación de la IA pero la integridad de las transacciones de Flow y Apex.
• Script de agente Agentforce (Complejidad de alta intención): Utilice Script de agente cuando el punto de entrada no esté estructurado (por ejemplo, chat, email y voz) y la resolución requiera una plática o la capacidad de gestionar solicitudes de usuario ambiguas.

Esta tabla proporciona recomendaciones generales para varios casos de uso.

Latencia

Los flujos desencadenados por registro síncronos se ejecutan en la transacción de plataforma y se completan en milisegundos. El tiempo de inferencia Agentforce depende del Motor de razonamiento Atlas y se amplía con la profundidad de razonamiento y la complejidad de la modalidad. Agentforce no es adecuado para el procesamiento de registros síncronos de gran volumen donde la latencia es una restricción principal.

Costo

El costo de razonamiento de un flujo de trabajo de agente debe justificarse con el valor de negocio del resultado. Para tareas de alto volumen y baja densidad de orquestación donde existe una ruta determinista, la automatización tradicional o Agentforce Grid podría ser más económica que un flujo de trabajo agente de extremo a extremo. Asegúrese de que el diseño acomoda el patrón de reintento correcto con límites de reintento máximo explícitos y disyuntores. Esta barandilla limita el riesgo de sobrecoste de composición asociado con el procesamiento masivo.

Límites reguladores

Evalúe flujos de trabajo de agentes de gran volumen frente a límites de plataforma diarios para una ejecución asíncrona. Las operaciones por lotes de Agentforce Grid siguen los límites de transacciones de plataforma estándar. Para la automatización que implica Objetos de Salesforce, considere el número total diario de operaciones DML, ya que Salesforce aplica la gestión de recursos compartidos en un entorno de múltiples arrendatarios y limita para evitar que las automatizaciones descontroladas monopolicen recursos compartidos.

Auditabilidad y cumplimiento

La automatización tradicional produce seguimientos de ejecución completamente auditables a través del Explorador de desencadenadores de flujos y registros Apex. Los patrones híbridos o de extremo a extremo basados en Agentforce producen registros de razonamiento que proporcionan transparencia en la toma de decisiones de agentes, pero requieren experiencia para interpretar. El determinismo guiado a través de Script de agente es el patrón recomendado para industrias reguladas donde la capacidad de auditoría de ejecución completa es un requisito de cumplimiento.

Distribución

Los flujos de trabajo de agentes que funcionan a alta densidad deben incorporar puertas de distribución o aprobación humana explícita para acciones con consecuencias irreversibles, como transacciones financieras, envíos de normativas o compromisos de proveedores. Los controles condicionales de secuencias de comandos de agentes proporcionan el mecanismo para aplicar estas puertas de forma determinista en un flujo de trabajo de otro modo agente.

Priorice la sencillez en su diseño de orquestación. Comience en el nivel de orquestación mínimo que puede alcanzar el objetivo, validarlo bajo carga real e iterar. Cada agente, traspaso o dependencia adicional en su cadena presenta una nueva superficie que puede producir un comportamiento incoherente.

En su ruta de ejecución especificable, en nodos donde se requiere razonamiento, comience a incrustar un agente. Siga las mejores prácticas para la creación de Agentes en Agentforce. Evite empaquetar numerosos subagentes (anteriormente “temas”) y nunca inflar instrucciones. Los agentes implementados en casos de uso de automatización pueden permitirse ser ágiles, ya que no son la única interfaz. Seleccione la primitiva correcta para el encadenamiento. Un patrón de orquestación (delegación) tiene un control más estricto sobre la secuencia de ejecución y puede delegar subtareas en especialistas. Evite patrones coreográficos (transferencia). Si debe implementar un diseño de traspaso, proporcione al agente receptor el objetivo, el contexto y el estado de modo que pueda optimizar globalmente en vez de objetivos locales.

Evite acciones o herramientas. Las acciones son donde se realiza el razonamiento de agentes y su diseño determina si producen resultados o fallos fiables. Cada acción debe devolver una respuesta estructurada y observable que el agente de IA puede utilizar para planificar el siguiente turno de la plática.

Tener más de una acción (y diferentes construcciones de salida) para realizar la misma tarea degrada la capacidad del agente para razonar o seleccionar la herramienta correcta para el trabajo. Puede hacer que el agente pierda matices. La superposición de definiciones de acciones corre el riesgo de una clasificación errónea. Asegúrese de que su biblioteca de acciones está auditada, versionada y se ajusta al ámbito Subagente (anteriormente Tema).

Defina objetivos observables. Defina el objetivo como un resultado observable, no solo un procedimiento. Un objetivo impreciso invita a la desviación de agentes. Aumenta con una ruta de ejecución especificable. Utilice Gráfico de agente con razonamiento híbrido para modelar el objetivo como un nodo de gráfico con estado explícito. El tiempo de ejecución realiza un seguimiento de la posición actual del agente en el flujo de trabajo y la restaura después de entradas tangenciales; no perderá el objetivo cuando reciba información adicional en la ventana de contexto.

Pruebe y evalúe. Implemente un marco de trabajo de pruebas y evaluación sólido para validar el razonamiento de nodos probabilistas y el resultado de automatizaciones de agentes. Verifique las rutas de ejecución con respecto a una ruta de resultados prevista para asegurarse de que el modelo llega al resultado correcto. Evite fallos silenciosos donde un agente reporta falsamente éxito o entra en un bucle infinito o no recuperable afirmando los resultados en pasos de ejecución. Utilice el rastreo de sesiones para inspeccionar interacciones paso a paso, ejecuciones del motor de razonamiento, acciones, entradas/salidas de solicitudes y pasarelas, mensajes de error y respuestas finales.

Sobre el autor

Arvind Palaniswamy es Arquitecto de Ingeniería de Software en la Oficina del Arquitecto Jefe del Equipo Bien Arquitecto. Le gusta enmarcar sistemas complejos en sus formas más sencillas utilizando los primeros principios. Comprende ingeniería, operaciones y negocios a través de décadas de experiencia y educación de MS/MBA(Kellogg).