Agentforce 시작하기

이 섹션에서는 Salesforce Agentforce 플랫폼에서 지능형 AI 에이전트를 구축할 수 있는 실용적인 지침을 제공하며, 에이전트 패턴, 구현, 엔터프라이즈 아키텍처 및 전체 개발 수명 주기를 다룹니다.

Agentforce 패턴 및 구현은 AI 에이전트의 주요 유형과 구축 방법을 기술적으로 설명합니다. 이 백서에는 다음이 포함됩니다.

• 에이전트 분류: 대화형, 사전 예방형, 환경형, 자율 및 공동 작업형 5개의 핵심 AI 에이전트 유형이 사례 요구 사항을 사용하도록 매핑됩니다.

• CRM 사용 사례: 실제 비즈니스 프로세스 예와 함께 각 에이전트 유형에 대한 고객 관계 관리 시나리오

• 아키텍처 청사진: Flow, Apex, Data 360, Agent-to-Agent(A2A) 통신 및 MCP(모델 컨텍스트 프로토콜) 상호 운용성에 대한 기술적 예를 제공하는 Agentforce 플랫폼 참조 아키텍처입니다.

• 실행 지침: 직접 조작에서 목표 지향 위임으로의 전환이며, 사용자를 대신하여 이해, 추론, 조치를 취할 수 있는 에이전트를 위한 패턴을 사용합니다.

이 백서는 다양한 유형의 에이전트를 이해하고 Agentforce 플랫폼에서 효과적으로 구현하는 방법을 알고 싶어하는 개발자와 아키텍처를 대상으로 합니다.

엔터프라이즈 에이전트 아키텍처 및 디자인 패턴은 패턴 기반 방법론을 사용하여 다중 에이전트 아키텍처에 구조를 제공합니다. 이 문서에서는 다음을 제공합니다.

• 설계 패턴 접근법: 개체 지향 패턴 개념에 맞춰 에이전트 솔루션에 대한 패턴 원리를 설계하고 신뢰할 수 있고 반복 가능하며 확장 가능하며 관리 가능한 아키텍처에 초점을 맞춥니다.

• Multi-Agent Rationale: 엔터프라이즈 문제 및 기회를 비롯한 다중 에이전트 아키텍처의 이유입니다.

• 패턴 카탈로그: 자연어 기반 의도 패턴에서 우려 사항을 분리하는 복잡한 다중 에이전트 패턴, 프레젠테이션 및 상호 작용 계층에서 추론을 위한 UX 중심 에이전트 패턴 등 다양한 에이전트 패턴 모음

• 모형 구성 요소: 구성 요소 다이어그램, 사용 권장 사항, 대표적인 사용 사례를 포함한 표준 패턴 요소

이 백서에서는 에이전트를 더 큰 아키텍처 내의 구성 요소, 작성자, 작업자, 공동작업자로 생각하여 사용자 여정을 가로채고 이전에 불가능했던 경험을 만들 수 있는 풍부한 에이전트 솔루션을 구상할 수 있습니다.

에이전트 개발 수명 주기: Conception에서 Production까지는 ADLC(Agent Development Lifecycle), 자율 에이전트 구축 방법론에 대한 포괄적인 가이드를 제공합니다. 이 문서는 다음을 다룹니다.

• ADLC 프레임워크: 에이전트 개발 수명 주기는 기존의 소프트웨어 개발 수명 주기(SDLC) 방법론과 달리, 자율 에이전트 및 결정적이지 않은 동작에 초점을 맞춥니다.

• 5단계: 5개의 핵심 ADLC 단계(아이디어 및 설계, 개발(내부 루프), 테스트 및 유효성 검사, 배포, 연속 모니터링 및 조정(외부 루프)).

• Agentforce Platform: 에이전트 설계, 데이터 처리, 배포, 지속적인 모니터링 등 전체 에이전트 개발 수명 주기 전반에 걸쳐 Agentforce 기능을 제공합니다.

• Pro-Code 구현: 프로토타입 제작, 기능 엔지니어링, 모델 배포, 성능 튜닝, 서비스 점검을 포함하여 Agentforce 에이전트 개발에 대한 프로 코드 워크플로 및 실제 예입니다.

이 문서는 SDLC에 익숙한 개발자 및 엔터프라이즈 아키텍처가 에이전트 기반 시스템으로 전문 지식을 확장하고 프로덕션 지원 에이전트를 구축하기 위한 이론적 Knowledge 실용적인 기술을 모두 제공하려는 경우에 고안되었습니다.

에이전트 엔터프라이즈 - AI 기반의 미래를 위한 IT 아키텍처는 CIO, CDO 및 IT 리더가 에이전트 엔터프라이즈가 되기 위한 여정을 계획하는 전략적 가이드입니다. 이 문서는 다음을 다룹니다.

• IT 전환: 에이전트 직원에 대한 대규모 배포 요구 사항이 포함된 향후 3~5년 동안의 엔터프라이즈 IT 아키텍처입니다.

• 비즈니스 역량: 에이전트 시스템에서 활성화된 새로운 엔터프라이즈 기능(개인 생산성 향상, 적응성 개선, 조직 복원 능력 포함).

• 참조 아키텍처: 지능형 AI 에이전트의 디지털 직원과 인적 작업자를 통합하기 위한 전략 지침 및 참조 아키텍처입니다.

• 전략적 계획: 정보 분산, 수동 프로세스, 에이전트 솔루션에 대한 잘못 조정된 인센티브를 해결하는 엔터프라이즈 변환 접근 방식

이 문서는 에이전트 엔터프라이즈 구축에 대한 전략적 영향 및 IT 아키텍처 요구 사항을 이해해야 하는 경영진에게 필수적입니다.

MuleSoft를 사용한 Agentic Enterprise 구축은 MuleSoft의 통합 플랫폼을 사용하여 지능형 엔터프라이즈 구축을 위한 관점입니다. 이 문서는 다음을 다룹니다.

• Composable Integration Foundation: 에이전트의 실행성을 위한 기반으로 하는 MuleSoft의 3계층 API 기반 연결 모델(시스템, 프로세스, 익스피리언스 API)입니다.

• 에이전트 패브릭: 에이전트 에코시스템 전반에서 에이전트 검색, 오케스트레이션, 거버넌스, 관찰 가능성을 위한 MuleSoft 에이전트 패브릭 기능.

• 오픈 표준 지원: 모델 컨텍스트 프로토콜(MCP) 및 Agent2Agent(A2A)와 같은 개방형 표준을 지원하여 간단한 명령과 복잡한 다중 에이전트 공동 작업을 활성화합니다.

• 거버넌스 및 보안: 통합된 에이전트 통합 및 거버넌스를 통해 사일로를 줄이고 보안 조치를 개선하며 운영 복잡성을 줄입니다.

이 문서는 에이전트를 기존 엔터프라이즈 시스템과 통합하고 에이전트 에코시스템 전체에서 적절한 거버넌스, 보안, 관찰 가능성을 보장해야 하는 아키텍처에게 유용합니다.

MuleSoft Agent Fabric - Deep Dive은 Mulesoft의 Agent Fabric 사용에 대한 포괄적인 개요를 제공합니다. 적용 범위:

• 에이전트 패브릭 비전: 에이전트 확장을 관리하고 이기종 에이전트 및 도구 전체에서 관리되고 조율되는 엔터프라이즈 에이전트 네트워크를 활성화하는 통합 플랫폼입니다.

• 4개의 핵심 기둥: 중앙 집중식 검색(에이전트 레지스트리), 지능형 오케스트레이션(에이전트 브로커), 엔터프라이즈 거버넌스 및 보안(유연한 게이트웨이), 종단간 관찰 가능(에이전트 시각화 프로그램).

• 사양-첫 번째 아키텍처: YAML 기반 선언적 에이전트 네트워크 정의가 실행에서 분리되어 이식성, 재사용, 버전 관리, 수명 주기 관리를 활성화합니다.

• 확장 가능한 오케스트레이션 패턴: 추적 가능성, 컨텍스트 크기 제어, 신뢰성, 엔터프라이즈 규모 운영을 향상하기 위해 계층 및 도메인 기반 에이전트 네트워크 설계

이 문서는 보안, 관찰 가능성, 엔터프라이즈 시스템과의 원활한 통합을 보장하면서 확장 가능한 다중 에이전트 네트워크를 설계, 오케스트레이션, 관리해야 하는 아키텍처 및 개발자에게 유용합니다.