Determinazione dell'automazione dei flussi di lavoro agenti e tradizionali

Con Agentforce, le aziende possono ora sbloccare nuovi paradigmi per il lavoro automatico che non possono essere facilmente ridotti a regole. Queste nuove funzionalità includono la risoluzione degli intenti dei clienti da conversazioni non strutturate, il coordinamento dei processi multiparte tra i sistemi e la risposta alle condizioni operative in tempo reale. I flussi di lavoro agenti utilizzano l'automazione progettata per ragionare sui risultati anziché eseguire fasi predefinite. Per soddisfare questa domanda è necessaria una piattaforma che operi in tutta la gamma di complessità dell'automazione e un framework che mostri dove si adatta ogni funzionalità.

Agentforce combina Einstein Trust Layer, Motore di ragionamento, Script agente, Flusso, Apex e Data 360 in un'unica piattaforma unificata. Questa combinazione consente di gestire qualsiasi cosa, dalla semplice automazione dei trigger record alla complessa orchestrazione multi-agente per voce, visione, documenti e telemetria in tempo reale. MuleSoft estende questa piattaforma con il tessuto MuleSoft, la governance e l'orchestrazione tra sistemi necessari per connettere i flussi di lavoro degli agenti in un'azienda. Agentforce Operations (in precedenza Agentforce Supply Chain) applica queste funzionalità alle esigenze specifiche dei processi operativi e di produzione.

Questa guida introduce il framework Orchestration Density e le linee guida per prendere decisioni informate in questo panorama di prodotti. Il framework offre agli architetti un approccio ripetibile per selezionare gli strumenti e gli schemi giusti utilizzando i livelli di densità per i casi d'uso di automazione intelligente in Salesforce Platform.

Agentforce rappresenta un cambiamento fondamentale nel modo in cui viene svolto il lavoro in Salesforce Platform, dall'automazione basata su regole ai flussi di lavoro basati sul ragionamento. Per sbloccarne il potenziale, gli architetti devono prendere decisioni deliberate e informate su dove si inseriscono gli agenti, come sono composti e cosa orchestrano. I seguenti principi forniscono una linea guida ripetibile per le decisioni degli agenti.

• Utilizzare lo strumento giusto per l'operazione corretta. Utilizzare la densità di orchestrazione in base al percorso di esecuzione, al mix di modalità e alla complessità degli obiettivi per determinare la soluzione più adatta.

  • Utilizzare l'automazione tradizionale con flussi e Apex per il lavoro deterministico basato su regole, in cui il risultato può essere interamente definito da una serie di regole. L'automazione tradizionale si traduce in un percorso di esecuzione statico, che garantisce esiti prevedibili e ripetibili ed è fondamentale per la verificabilità. Scegliere l'automazione tradizionale per le operazioni che richiedono una stretta conformità e osservanza delle leggi.

  • Utilizzare Agentforce Grid per i casi d'uso di inferenza in blocco con complessità di orchestrazione da bassa a media. Questo schema utilizza il ragionamento generativo a turno singolo per classificare, calcolare il punteggio o riepilogare i dati in un volume elevato di record CRM, garantendo un'esecuzione ad alta produttività con possibilità di controllo immediata.

  • Utilizzare Agentforce con script agente per le operazioni con obiettivi aperti in cui l'esito desiderato è noto, ma non è possibile specificare il percorso di esecuzione esatto in fase di progettazione. Applicare questo schema ai requisiti che richiedono un ragionamento tramite determinismo guidato per garantire risultati prevedibili e tracciabili.

  • Utilizzare Agentforce Operations per semplificare e automatizzare i processi aziendali collaborativi con una gestione abilitata per l'intelligenza artificiale per i flussi di lavoro della supply chain.

• Evitare di applicare flussi di lavoro agentici a casi d'uso a bassa densità di orchestrazione. Valutare i compromessi tra automazione tradizionale e automazione agente per i requisiti funzionali e non funzionali. L'automazione tradizionale può offrire la scalabilità, l'affidabilità e le prestazioni richieste per il proprio caso d'uso.

• Adottare un approccio ibrido di automazione degli agenti, che combina Agentforce e l'automazione tradizionale con flussi e Apex, quando questa sinergia offre un valore maggiore rispetto all'uso dell'automazione tradizionale o agente separatamente.

L'sObject Salesforce è tradizionalmente il punto di ingresso principale per l'automazione dei record. Il sistema esegue una logica basata su regole, iniziando immediatamente dopo un evento DML (Data Manipulation Language), ad esempio insert, update o delete. Per scegliere tra gli strumenti per un'automazione attivata da record efficiente, abbiamo introdotto la densità di automazione come mezzo per misurare la complessità del sistema, considerando la quantità di automazione, il volume dei record e l'espansione delle dipendenze. L'automazione tradizionale è limitata dall'ampio lavoro preliminare necessario per inserire i dati in un costrutto strutturato, conforme allo schema e basato su regole.

L'automazione agente aggiorna l'automazione tradizionale utilizzando l'intento dell'utente o dati non strutturati come input in cui è possibile applicare il ragionamento per raggiungere un risultato desiderato. Gli architetti devono decidere quando sfruttare il ragionamento probabilistico per i dati non strutturati multimodali e quando applicare flussi di lavoro guidati e deterministici per ridurre il rischio di esiti imprevedibili.

Quando il requisito passa dall'esecuzione di fasi basate su regole al ragionamento sui risultati, gli architetti necessitano di un framework standardizzato per valutare la profondità del ragionamento e la complessità degli obiettivi della soluzione proposta.

La densità di orchestrazione è la misura della complessità all'interno di un flusso di lavoro agente. Tre fattori determinano la densità dell'orchestrazione: percorso di esecuzione, complessità degli obiettivi e mix di modalità. Mentre la densità di automazione misura la complessità fisica delle regole e del volume del sistema, la densità di orchestrazione misura la complessità di ragionamento del percorso dell'agente verso un obiettivo. Utilizzare la densità di orchestrazione composita per valutare i requisiti di progettazione e mappare allo standard architettonico.

• Percorso di esecuzione: Il grado in cui il flusso di lavoro può essere completamente definito e specificato in fase di progettazione. Un flusso di lavoro completamente specificato indica che il flusso di lavoro definisce ogni ramo e risultato che risulta in un percorso di esecuzione predeterminato. Un flusso di lavoro non specificabile ha un percorso che può emergere in fase di esecuzione attraverso il ragionamento rispetto a dati e istruzioni contestuali.
• Complessità degli obiettivi: Numero di esiti, punti decisionali e variazioni del percorso distinti che il flusso di lavoro deve risolvere in fase di esecuzione. Un flusso di lavoro a bassa complessità gestisce una singola operazione contenuta con un esito predeterminato, mentre un obiettivo ad alta complessità si estende su più fasi con obiettivi concorrenti o in conflitto con casi limite che non possono essere anticipati al momento della progettazione.
• Modalità mix: L'intervallo dei tipi di input che un flusso di lavoro deve elaborare e i moduli di output che deve produrre. Un mix di modalità bassa legge i campi CRM standard e genera aggiornamenti dei record. Una modalità media utilizza un mix di campi CRM strutturati e dati statici non strutturati, come i corpi delle email o le trascrizioni dei casi, per produrre aggiornamenti dei record. Un mix ad alta modalità consuma stream dinamici in tempo reale, ad esempio audio live o telemetria, e produce output multimodali in più sistemi esterni.

La determinazione del livello di densità di orchestrazione appropriato richiede una valutazione sequenziale del percorso di esecuzione, della complessità degli obiettivi e del mix di modalità. Controllare prima il percorso di esecuzione. Se un percorso è completamente specificabile, iniziare con l'automazione tradizionale. L'utilizzo di una soluzione Agentic solo per orchestrare ed eseguire un percorso deterministico senza alcun requisito di ragionamento è un anti-schema. Questo provoca una proliferazione degli agenti (proliferazione eccessiva e non gestita degli agenti AI) e uno slop degli agenti (output generato da AI di bassa qualità e non necessario), con risultati di scarso valore.

Per i percorsi parziali o non specificabili, continuare a valutare la complessità degli obiettivi. Se la complessità dell'obiettivo è ben definita ma alcuni nodi del percorso richiedono valutazioni probabilistiche, valutare la possibilità di chiamare gli agenti da Flusso o Apex per soddisfare la specifica esigenza localizzata. Se invece le fasi del percorso di esecuzione richiedono uno o più requisiti basati sull'intelligenza artificiale in un insieme di record di grandi dimensioni, considerare Agentforce Grid. Griglia supporta flussi di lavoro a più fasi basati su foglio tramite più colonne AI o agente. È più adatto per l'esecuzione in blocco orientata alle righe. Questo approccio garantisce che il flusso di lavoro rimanga altamente performante e controllabile, invocando il ragionamento probabilistico solo dove il percorso non può essere predefinito.

Poiché la complessità degli obiettivi aumenta con le dimensioni concorrenti (ad esempio, la determinazione del pagamento di una richiesta di risarcimento assicurativo insieme al rilevamento delle frodi, al rispetto delle polizze e alla soddisfazione dei clienti) e i percorsi di esecuzione non specificabili, considerare Agentforce con script agente per il determinismo guidato nell'automazione. Per i casi d'uso tra aziende che coinvolgono Salesforce e sistemi di terze parti, utilizzare MuleSoft Fabric e Agent Broker.

Infine, valutare il mix di modalità per identificare le funzionalità tecniche necessarie, ad esempio la connessione multimodale o l'integrazione specializzata. Il mix di modalità funziona come selettore di capacità, non come calcolatore di densità. Aiuta a determinare l'infrastruttura necessaria per gestire la forma di input e output della soluzione, senza alterarne la logica di orchestrazione fondamentale.

Utilizzare questa matrice per determinare lo standard architettonico per l'automazione degli agenti. Bilanciare l'automazione tradizionale e quella agente selezionando l'approccio che risolve il problema di automazione.

• Automazione tradizionale (bassa densità di orchestrazione): Utilizzare l'automazione tradizionale quando il processo viene attivato da una modifica del record, i dati sono strutturati, la logica è basata su regole e predeterminata e l'esito deve essere prevedibile (ad esempio, calcoli dei prezzi standard o creazione di operazioni automatiche).
• Agenteforce Grid (densità di orchestrazione da bassa a media): Utilizzare Griglia Agentforce quando è necessario elaborare operazioni AI in blocco in tutti i record esistenti (ad esempio, riepilogare gli ultimi 50 casi per ogni account in questo elenco, calcolare il punteggio del sentiment e mantenere il punteggio nel campo del caso).
• Orchestrazione ibrida (automazione aumentata per ordini elevati): Utilizzare l'orchestrazione ibrida per automatizzare un processo aziendale end-to-end complesso (ad esempio, l'elaborazione o l'orientamento delle richieste) che richiede le funzionalità di pianificazione dell'intelligenza artificiale ma l'integrità delle transazioni di Flusso e Apex.
• Script agente Agentforce (alta complessità degli intenti): Utilizzare Script agente quando il punto di ingresso non è strutturato (ad esempio chat, email e voce) e la risoluzione richiede una conversazione o la capacità di gestire richieste ambigue degli utenti.

Questa tabella fornisce consigli generali più adatti a vari casi d'uso.

Latenza

I flussi attivati da record sincroni vengono eseguiti all'interno della transazione della piattaforma e completati in millisecondi. Il tempo di inferenza Agentforce dipende dal Motore di ragionamento Atlas e viene scalato con la profondità di ragionamento e la complessità della modalità. Agentforce non è adatto per l'elaborazione di record sincroni a volume elevato in cui la latenza è un vincolo principale.

Costo

Il costo di ragionamento di un flusso di lavoro agente deve essere giustificato rispetto al valore aziendale del risultato. Per le operazioni a volume elevato e bassa densità di orchestrazione in cui esiste un percorso deterministico, l'automazione tradizionale o la griglia Agentforce potrebbero essere più economiche di un flusso di lavoro agente end-to-end. Assicurarsi che il design soddisfi lo schema di tentativo corretto con limiti massimi e interruttori espliciti. Questo guardrail limita il rischio di superamento dei costi del compounding associato alla lavorazione in blocco.

Limitazioni del governatore

Valutare i flussi di lavoro agenti a volume elevato rispetto ai limiti giornalieri della piattaforma per l'esecuzione asincrona. Le operazioni batch di Griglia Agentforce seguono i limiti delle transazioni standard della piattaforma. Per l'automazione che coinvolge oggetti Salesforce, considerare il numero totale giornaliero di operazioni DML, poiché Salesforce impone sia la gestione delle risorse condivise in un ambiente multi-tenant, sia i limiti del governatore per evitare che le automazioni incontrollate monopolizzino le risorse condivise.

Controllabilità e conformità

L'automazione tradizionale produce percorsi di esecuzione completamente controllabili tramite Explorer trigger di flusso e registri Apex. Gli schemi end-to-end o ibridi basati su Agentforce generano registri di ragionamento che forniscono trasparenza nel processo decisionale degli agenti, ma richiedono esperienza per essere interpretati. Il determinismo guidato tramite script agente è lo schema consigliato per i settori regolamentati in cui la piena verificabilità dell'esecuzione è un requisito di conformità.

Inoltro al livello superiore

I flussi di lavoro agenti che operano ad alta densità dovrebbero incorporare l'approvazione esplicita da parte delle persone o porte di inoltro al livello superiore per le azioni con conseguenze irreversibili, ad esempio transazioni finanziarie, sottomissioni normative o impegni dei fornitori. I controlli condizionali di script agente forniscono il meccanismo per imporre questi cancelli in modo deterministico all'interno di un flusso di lavoro altrimenti agente.

Dare priorità alla semplicità nella progettazione dell'orchestrazione. Iniziare dal livello minimo di orchestrazione che può raggiungere l'obiettivo, convalidarlo sotto carico reale e ripetere. Ogni ulteriore agente, passaggio di consegne o dipendenza nella catena introduce una nuova superficie che può produrre un comportamento incoerente.

Nel percorso di esecuzione specificabile, in corrispondenza dei nodi in cui è richiesto il ragionamento, iniziare a incorporare un agente. Seguire le procedure consigliate per la creazione di agenti in Agentforce. Evitare di imballare numerosi agenti secondari (in precedenza "argomenti") e non gonfiare mai le istruzioni. Gli agenti distribuiti nei casi d'uso di automazione possono permettersi di essere snelli, poiché non sono l'unica interfaccia. Scegliere la primitiva giusta per il concatenamento. Uno schema di orchestrazione (delega) ha un controllo più stretto sulla sequenza di esecuzione e può delegare operazioni secondarie a specialisti. Evitare gli schemi coreografati (handoff). Se è necessario implementare una progettazione di trasferimento, fornire all'agente destinatario l'obiettivo, il contesto e lo stato in modo che possa ottimizzare gli obiettivi globali anziché locali.

Evitare azioni o strumenti estesi. Le azioni sono il luogo in cui viene realizzato il ragionamento degli agenti e la loro progettazione determina se producono risultati affidabili o errori. Ogni azione deve restituire una risposta strutturata e osservabile che l'agente AI può utilizzare per pianificare il turno successivo della conversazione.

Avere più di un'azione (e costrutti di output diversi) per eseguire la stessa operazione degrada la capacità dell'agente di ragionare o scegliere lo strumento giusto per il lavoro. Può causare la perdita di sfumature da parte dell'agente. La sovrapposizione delle definizioni delle azioni rischia di generare una classificazione errata. Assicurarsi che la libreria di azioni sia controllata, con versione e conforme all'ambito Subagente (in precedenza Argomento).

Definire gli obiettivi osservabili. Definire l'obiettivo come risultato osservabile, non come semplice procedura. Un obiettivo vago invita l'agente alla deriva. Aumentare con un percorso di esecuzione specificabile. Utilizzare Grafico agente con ragionamento ibrido per modellare l'obiettivo come nodo grafico con stato esplicito. Il runtime tiene traccia della posizione corrente dell'agente nel flusso di lavoro e la ripristina dopo gli input tangenziali; non perderà l'obiettivo quando riceve informazioni aggiuntive nella finestra di contesto.

Testare e valutare. Implementare un framework di test e valutazione efficace per convalidare il ragionamento dei nodi probabilistici e l'output delle automazioni agentiche. Verificare i percorsi di esecuzione rispetto a un percorso risultato previsto per assicurarsi che il modello arrivi all'esito corretto. Impedire errori silenziosi in cui un agente segnala falsamente l'esito positivo o entra in un loop infinito o non recuperabile affermando i risultati nelle fasi di esecuzione. Utilizzare il tracciamento delle sessioni per esaminare le interazioni passo-passo, le esecuzioni dei motori di ragionamento, le azioni, gli input/output dei prompt e dei gateway, i messaggi di errore e le risposte finali.

Informazioni sull'autore

Arvind Palaniswamy è un architetto di ingegneria del software presso lo Studio del Chief Architect, Well-Architected Team. Gli piace inquadrare i sistemi complessi nelle loro forme più semplici utilizzando i principi primi. Conosce l'ingegneria, le operazioni e il business attraverso decenni di esperienza e l'istruzione MS / MBA (Kellogg).