Détermination de l’automatisation des workflows agentiques et traditionnels

Avec Agentforce, les entreprises peuvent désormais ouvrir de nouveaux paradigmes pour le travail automatisé qui ne peuvent pas être facilement réduits à des règles. Ces nouvelles capacités comprennent la résolution des intentions des clients à partir de conversations non structurées, la coordination des processus multi-parties entre les systèmes et la réponse aux conditions opérationnelles en temps réel. Les workflows agentiques utilisent une automatisation conçue pour raisonner en vue d’obtenir des résultats plutôt que d’exécuter des étapes prédéfinies. Pour répondre à cette demande, il faut une plateforme qui fonctionne dans tout le spectre de la complexité de l’automatisation, et un cadre montrant où chaque capacité trouve sa place.

Agentforce combine l’Einstein Trust Layer, le Reasoning Engine, Agent Script, Flow, Apex et Data 360 dans une plateforme unique et unifiée. Cette combinaison gère tout, depuis la simple automatisation du déclencheur d’enregistrement jusqu’à l’orchestration multi-agents complexe à travers la voix, la vision, les documents et la télémétrie en temps réel. MuleSoft étend cette plate-forme avec le tissu MuleSoft, la gouvernance et l’orchestration inter-systèmes nécessaires pour connecter des workflows agents à travers une entreprise. Agentforce Operations (auparavant Agentforce Supply Chain) applique ces capacités aux demandes spécifiques des processus opérationnels et de fabrication.

Ce guide présente le cadre Densité d’orchestration et des lignes directrices pour prendre des décisions éclairées dans ce paysage de produits. L’infrastructure offre aux architectes une approche répétitive pour sélectionner les outils et les modèles appropriés en utilisant des niveaux de densité pour des cas d’utilisation d’automatisation intelligente sur Salesforce Platform.

Agentforce représente un changement fondamental dans la façon dont le travail est effectué sur Salesforce Platform, de l’automatisation basée sur des règles aux workflows basés sur le raisonnement. Pour libérer son potentiel, les architectes doivent prendre des décisions délibérées et informées sur la place des agents, leur composition et ce qu’ils orchestrent. Les principes suivants fournissent une ligne directrice reproductible pour les décisions des agents.

• Utilisez l’outil approprié pour la tâche appropriée. Utilisez la densité d’orchestration basée sur le parcours d’exécution, le mix de modalités et la complexité des objectifs pour déterminer la meilleure solution.

  • Utiliser l’automatisation traditionnelle avec des flux et Apex pour un travail déterministe basé sur des règles, où le résultat peut être entièrement défini et défini par un ensemble de règles. L’automatisation traditionnelle entraîne un parcours d’exécution statique, qui garantit des résultats prévisibles et reproductibles, et est crucial pour l’auditabilité. Choisissez l’automatisation traditionnelle pour les tâches qui nécessitent une stricte conformité et une adhésion légale.

  • Utilisez Agentforce Grid pour les cas d’utilisation d’inférence en masse avec une complexité d’orchestration faible à moyenne. Ce schéma utilise le raisonnement génératif à tour de rôle pour classer, calculer le score ou résumer les données dans un volume élevé d’enregistrements CRM, garantissant une exécution à haut débit avec une auditabilité immédiate.

  • Utilisez Agentforce with Agent Script pour les tâches qui ont des objectifs illimités et dont le résultat souhaité est connu, mais dont le chemin d’exécution exact ne peut pas être spécifié lors de la conception. Appliquez ce schéma aux exigences qui nécessitent un raisonnement par déterminisme guidé, afin de garantir des résultats prévisibles et traçables.

  • Utiliser Agentforce Operations pour rationaliser et automatiser les processus métiers collaboratifs grâce à la gestion pilotée par l ’ IA des workflows de la chaîne d ’ approvisionnement.

• Évitez d’appliquer des workflows agents à des cas d’utilisation à faible densité d’orchestration. Évaluez les compromis entre l’automatisation traditionnelle et l’automatisation agentique pour les exigences fonctionnelles et non fonctionnelles. L’automatisation traditionnelle peut offrir l’échelle, la fiabilité et les performances requises pour votre cas d’utilisation.

• Adopter une approche hybride d’automatisation des agents, qui combine Agentforce et l’automatisation traditionnelle avec des flux et Apex, lorsque cette synergie offre une valeur supérieure à l’utilisation isolée de l’automatisation agentique ou traditionnelle.

Le sObject Salesforce est traditionnellement le point d’entrée principal de l’automatisation des enregistrements. Le système exécute une logique basée sur des règles, en commençant immédiatement après un événement DML (Data Manipulation Language) tel que insert, update ou delete. Pour choisir entre des outils efficaces d’automatisation déclenchée par un enregistrement, nous avons introduit la densité d’automatisation comme moyen de mesurer la complexité du système, en prenant en compte la quantité d’automatisation, le volume d’enregistrements et l’étalement des dépendances. L’automatisation traditionnelle est limitée par les nombreux travaux préalables nécessaires pour intégrer les données dans une construction structurée, conforme au schéma et basée sur des règles.

L’automatisation agentique met à niveau l’automatisation traditionnelle en utilisant l’intention de l’utilisateur ou des données non structurées comme entrée dans laquelle le raisonnement peut être appliqué pour atteindre le résultat souhaité. Les architectes doivent décider quand exploiter le raisonnement probabiliste pour les données non structurées multimodales et quand appliquer des workflows guidés et déterministes afin de limiter le risque de résultats imprévisibles.

Lorsque l’exigence passe de l’exécution d’étapes basées sur des règles à un raisonnement axé sur les résultats, les architectes ont besoin d’un cadre normalisé pour évaluer la profondeur de raisonnement et la complexité des objectifs de la solution proposée.

La densité d’orchestration est la mesure de la complexité dans un workflow agentique. Trois facteurs déterminent la densité d’orchestration : parcours d’exécution, complexité des objectifs et mix de modalités. Alors que la densité de l’automatisation mesure la complexité physique des règles et du volume du système, la densité de l’orchestration mesure la complexité du raisonnement du parcours de l’agent vers un objectif. Utilisez la densité d’orchestration composite pour évaluer vos exigences de conception et mapper avec la norme architecturale.

• Parcours d’exécution: La mesure dans laquelle le workflow peut être entièrement délimité et spécifié au moment de la conception. Un workflow entièrement spécifié signifie qu’il définit chaque branche et chaque résultat, ce qui aboutit à un chemin d’exécution prédéterminé. Un workflow non spécifié a un parcours qui peut émerger à l’exécution en raisonnant avec des données contextuelles et des instructions.
• Complexité des objectifs: Le nombre de résultats, de points de décision et de variations de parcours distincts que le workflow doit résoudre à l’exécution. Un workflow à faible complexité gère une seule tâche contenue avec un résultat prédéterminé, tandis qu’un objectif à forte complexité couvre plusieurs étapes avec des objectifs concurrents ou en conflit, assortis de cas particuliers qui ne peuvent pas être anticipés au moment de la conception.
• Mix de modalités: La plage de types d’entrée qu’un workflow doit traiter et les formulaires de sortie qu’il doit produire. Un faible mélange de modalités lit les champs CRM standard et produit des mises à jour d’enregistrement. Une modalité moyenne consomme une combinaison de champs CRM structurés et de données statiques non structurées, telles que des corps d’e-mail ou des transcriptions de requête, pour produire des mises à jour d’enregistrement. Un mix de modalité élevé consomme des flux dynamiques en temps réel, tels que le son en direct ou la télémétrie, et produit des sorties multimodales à travers plusieurs systèmes externes.

La détermination du niveau de densité d’orchestration approprié nécessite d’évaluer de façon séquentielle le parcours d’exécution, la complexité de l’objectif et le mix de modalités. Inspectez d’abord le chemin d’exécution. Si un parcours est entièrement spécifiable, commencez par l’automatisation traditionnelle. L’utilisation d’une solution Agentic juste pour orchestrer et exécuter un parcours déterministe sans aucune exigence de raisonnement est un anti-schéma. Elle entraîne un étalement des agents (prolifération excessive et non gérée d’agents IA) et une perte de productivité des agents (production générée par l’IA de mauvaise qualité et inutile), entraînant des rendements de faible valeur.

Pour des parcours partiels ou non spécifiés, continuez à évaluer la complexité des objectifs. Si la complexité de l’objectif est bien définie, mais que certains nœuds du parcours nécessitent des évaluations probabilistes, pensez à appeler des agents depuis Flux ou Apex pour répondre au besoin localisé spécifique. À la place, si les étapes du parcours d’exécution nécessitent une ou plusieurs exigences pilotées par l’IA dans un grand nombre d’enregistrements, pensez à Agentforce Grid. La grille prend en charge les workflows basés sur une feuille à plusieurs étapes à travers plusieurs colonnes d’IA ou d’agent. Il est plus adapté à l’exécution en masse et orientée ligne. Cette approche garantit que le workflow reste hautement performant et auditable, en invoquant le raisonnement probabiliste uniquement lorsque le parcours ne peut pas être prédéfini.

À mesure que la complexité des objectifs augmente avec des dimensions concurrentes (par exemple, la détermination d’un versement de réclamation d’assurance ainsi que la détection des fraudes, la conformité aux polices et la satisfaction client) et des parcours d’exécution non spécifiables, pensez à Agentforce with Agent Script pour un déterminisme guidé dans votre automatisation. Pour les cas d’utilisation inter-entreprises qui impliquent Salesforce et des systèmes tiers, utilisez MuleSoft Fabric et Agent Broker.

Enfin, évaluez le mix de modalités afin d’identifier les capacités techniques nécessaires, par exemple la connexion multimodale ou l’intégration spécialisée. Le mix de modalité fonctionne comme un sélecteur de capacité, pas comme un calculateur de densité. Il permet de déterminer l’infrastructure requise pour gérer la forme d’entrée et de sortie de la solution, sans altérer sa logique d’orchestration fondamentale.

Utilisez cette matrice pour déterminer la norme architecturale de votre automatisation agentique. Équilibrez l’automatisation traditionnelle et l’automatisation agentique en sélectionnant l’approche qui résout votre problème d’automatisation.

• Automatisation traditionnelle (faible densité d’orchestration) : Utilisez l’automatisation traditionnelle lorsque le processus est déclenché par un changement d’enregistrement, que les données sont structurées, que la logique est basée sur des règles et prédéterminée, et que le résultat doit être prévisible (par exemple, calculs de prix standard ou création de tâches automatiques).
• Agentforce Grid (densité d’orchestration faible à moyenne): Utilisez Agentforce Grid lorsque des tâches d’IA en masse à travers des enregistrements existants doivent être traitées (par exemple, synthétisez les 50 dernières requêtes pour chaque Compte de cette liste, calculez le score de sentiment et persistez le score dans le champ de requête).
• Orchestration hybride (automatisation augmentée d’ordre supérieur) : Utilisez l’orchestration hybride lors de l’automatisation d’un processus métier complexe de bout en bout (par exemple, traitement des réclamations ou intégration) qui nécessite les capacités de planification de l’IA mais l’intégrité des transactions de Flux et Apex.
• Script Agentforce Agent (complexité d’intention élevée) : Utilisez le Script de l’agent lorsque le point d’entrée n’est pas structuré (par exemple chat, e-mail et voix) et que la résolution nécessite une conversation ou la capacité de gérer les demandes ambiguës des utilisateurs.

Le tableau ci-dessous présente des recommandations générales sur la meilleure adéquation pour divers cas d’utilisation.

Latence

Les flux déclenchés par un enregistrement synchrones sont exécutés dans la transaction de plate-forme et terminés en millisecondes. Le temps d’inférence Agentforce dépend du Moteur de raisonnement Atlas et évolue avec la profondeur de raisonnement et la complexité des modalités. Agentforce est inadapté au traitement d’enregistrements synchrones à haut volume où la latence est une contrainte principale.

Coût

Le coût de raisonnement d’un workflow agentique doit être justifié par rapport à la valeur métier du résultat. Pour les tâches à haut volume et à faible densité d’orchestration où un parcours déterministe existe, l’automatisation traditionnelle ou Agentforce Grid peut être plus économique qu’un workflow agentique de bout en bout. Assurez-vous que la conception tient compte du modèle de nouvelle tentative approprié avec des limites de tentatives explicites et des interrupteurs. Ce garde-fou limite le risque de dépassement de coût aggravé associé au traitement en masse.

Limites du gouverneur

Évaluez les workflows agents à haut volume par rapport aux limites quotidiennes de la plate-forme pour l’exécution asynchrone. Les opérations par lot Agentforce Grid respectent les limites en transactions de plate-forme standard. Pour une automatisation impliquant des objets Salesforce, tenez compte du nombre total d’opérations DML quotidiennes, car Salesforce applique automatiquement la gestion des ressources partagées dans un environnement multilocataire, et les limites du gouverneur afin d’éviter que des automatisations galopantes monopolisent les ressources partagées.

Auditabilité et conformité

L’automatisation traditionnelle produit des parcours d’exécution entièrement auditables via l’Explorateur de déclencheur de flux et les journaux Apex. Les schémas de bout en bout ou hybrides basés sur Agentforce produisent des journaux de raisonnement qui offrent une transparence dans la prise de décision des agents, mais dont l’interprétation nécessite une expertise. Le déterminisme guidé via le script Agent est le schéma recommandé pour les secteurs réglementés dans lesquels l’auditabilité complète de l’exécution est une exigence de conformité.

Escalade

Les workflows des agents fonctionnant à haute densité doivent inclure une approbation humaine explicite ou des portes d’escalade pour les actions ayant des conséquences irréversibles, telles que les transactions financières, les soumissions réglementaires ou les engagements des fournisseurs. Les contrôles conditionnels Script de l’agent fournissent le mécanisme d’application déterministe de ces portes dans un workflow autrement agentique.

Privilégiez la simplicité dans votre conception d’orchestration. Commencez au niveau d’orchestration minimal qui peut atteindre l’objectif, validez-le en charge réelle, puis itérez. Chaque agent, transfert ou dépendance supplémentaire dans votre chaîne introduit une nouvelle surface qui peut produire un comportement incohérent.

Dans votre chemin d’exécution spécifié, commencez à incorporer un agent aux nœuds où le raisonnement est requis. Suivez les meilleures pratiques de création d’agents dans Agentforce. Évitez d’empaqueter de nombreux sous-agents (auparavant des « rubriques ») et ne gonflez jamais les instructions. Les agents déployés dans des cas d’automatisation peuvent se permettre d’être « lean », car ils ne sont pas la seule interface. Choisissez la primitive appropriée pour l’enchaînement. Un schéma d’orchestration (délégation) contrôle plus étroitement la séquence d’exécution et peut déléguer des tâches secondaires à des spécialistes. Évitez les schémas chorégraphiés (handoff). Si vous devez implémenter une conception de transfert, fournissez à l’agent destinataire l’objectif, le contexte et l’état afin qu’il puisse optimiser les objectifs globaux plutôt que locaux.

Évitez la prolifération des actions ou des outils. Les actions sont l’endroit où le raisonnement de l’agent est réalisé, et leur conception détermine si elles produisent des résultats fiables ou des échecs. Chaque action doit renvoyer une réponse structurée et observable que l’agent IA peut utiliser pour planifier la prochaine tournure de la conversation.

Avoir plusieurs actions (et différentes constructions de sortie) pour effectuer la même tâche diminue la capacité de l’agent à raisonner ou à choisir l’outil approprié pour le travail. Cela peut faire manquer des nuances à l’agent. Le chevauchement des définitions d’action risque d’entraîner une classification incorrecte. Assurez-vous que votre bibliothèque d’actions est auditée, mise en version et conforme à l’étendue Sous-agent (auparavant Rubrique).

Définissez des objectifs observables. Définissez l’objectif comme un résultat observable, pas seulement une procédure. Un objectif vague invite à la dérive des agents. Augmentez avec un chemin d’exécution spécifique. Utilisez Graphique de l’agent avec un raisonnement hybride pour modéliser l’objectif en tant que nœud de graphique avec un état explicite. L’exécution suit la position actuelle de l’agent dans le workflow et le restaure après des entrées tangentielles. Il ne perd pas l’objectif lorsqu’il reçoit des informations supplémentaires dans la fenêtre contextuelle.

Testez et évaluez. Implémentez un cadre de test et d’évaluation robuste pour valider le raisonnement des nœuds probabilistes et la sortie des automatisations agentiques. Vérifiez les parcours d’exécution par rapport à un parcours de résultat attendu pour vous assurer que le modèle arrive au résultat correct. Empêchez les échecs silencieux lorsqu’un agent signale faussement une réussite ou entre dans une boucle infinie ou irrécupérable en affirmant les résultats aux étapes d’exécution. Utilisez le traçage des sessions pour inspecter les interactions tour par tour, les exécutions du moteur de raisonnement, les actions, les entrées/sorties d’invites et de passerelles, les messages d’erreur et les réponses finales.

À propos de l’auteur

Arvind Palaniswamy est architecte en génie logiciel au Bureau de l’architecte en chef, équipe Well-Architected. Il aime encadrer les systèmes complexes dans leurs formes les plus simples en utilisant des principes premiers. Il comprend l’ingénierie, les opérations et les affaires à travers des décennies d’expérience et de formation MS/MBA (Kellogg).