Agentische en traditionele werkstroomautomatisering bepalen

Met Agentforce kunnen ondernemingen nu nieuwe paradigma’s voor geautomatiseerd werk ontgrendelen die niet gemakkelijk tot regels kunnen worden gereduceerd. Deze nieuwe mogelijkheden omvatten het oplossen van klantintenties vanuit ongestructureerde gesprekken, het coördineren van processen van meerdere partijen binnen systemen en het reageren op operationele omstandigheden in real-time. Agentische werkstromen gebruiken automatisering die is ontworpen om naar resultaten te redeneren, in plaats van vooraf gedefinieerde stappen uit te voeren. Om aan deze vraag te voldoen is een platform nodig dat werkt binnen het volledige spectrum van automatiseringscomplexiteit en een framework dat laat zien waar elke mogelijkheid past.

Agentforce combineert Einstein Trust Layer, Reasoning Engine, Agent Script, Flow, Apex en Data 360 in één gecombineerd platform. Deze combinatie kan alles aan, van eenvoudige automatisering van recordtriggers tot complexe doeltreffende combinatie van meerdere agenten voor spraak, visie, documenten en realtime telemetrie. MuleSoft breidt dit platform uit met de MuleSoft-stof, governance en systeemoverschrijdende doeltreffende combinatie die nodig is om agentische werkstromen binnen een onderneming te verbinden. Agentforce Operations (voorheen Agentforce Supply Chain) past deze mogelijkheden toe op de specifieke eisen van operationele en productieprocessen.

Deze handleiding introduceert het framework Orchestration Density en richtlijnen voor het nemen van weloverwogen beslissingen in dit productlandschap. Het raamwerk biedt architecten een herhaalbare aanpak voor het selecteren van de juiste tools en patronen met behulp van dichtheidsniveaus voor gebruikscases voor intelligente automatisering op het Salesforce Platform.

Agentforce vertegenwoordigt een fundamentele verschuiving in de manier waarop werk wordt uitgevoerd op het Salesforce Platform, van op regels gebaseerde automatisering naar op redeneren gebaseerde werkstromen. Om het potentieel ervan te ontsluiten, moeten architecten weloverwogen, weloverwogen beslissingen nemen over waar agenten passen, hoe ze zijn samengesteld en wat ze organiseren. De volgende principes vormen een herhaalbare richtlijn voor agentische beslissingen.

• Gebruik de juiste tool voor de juiste taak. Gebruik doeltreffende combinatiedichtheid op basis van uitvoeringstraject, modaliteitsmix en doelcomplexiteit om de best passende oplossing te bepalen.

  • Gebruik traditionele automatisering met stromen en Apex voor op regels gebaseerd deterministisch werk, waarbij de uitkomst volledig kan worden bepaald en gedefinieerd door een set regels. Traditionele automatisering resulteert in een statisch uitvoeringstraject, dat voorspelbare en herhaalbare uitkomsten garandeert en cruciaal is voor de controleerbaarheid. Kies voor traditionele automatisering voor taken die strikte naleving en naleving van de wet vereisen.

  • Gebruik Agentforce Grid voor gebruikscases met bulkinferentie met een lage tot gemiddelde doeltreffende combinatie-complexiteit. Dit patroon gebruikt genererende redeneringen in één beurt voor het classificeren, scoren of samenvatten van gegevens voor een groot aantal CRM-records, waardoor uitvoering met hoge doorvoersnelheid en onmiddellijke controle mogelijk zijn.

  • Gebruik Agentforce met Agent-script voor taken die doelen met een open einde hebben waarvan de gewenste uitkomst wel bekend is, maar het exacte uitvoeringspad niet kan worden opgegeven op het moment van ontwerpen. Pas dit patroon toe op vereisten die redenering via geleid determinisme vereisen, om voorspelbare en traceerbare resultaten te garanderen.

  • Gebruik Agentforce Operations om samenwerkingsbedrijfsprocessen te stroomlijnen en automatiseren met via AI ingeschakeld beheer voor supply chain-werkstromen.

• Vermijd het toepassen van agentische werkstromen op gebruikscases met een lage orkestratiedichtheid. Evalueer de nadelen tussen traditionele en agentische automatisering voor functionele en niet-functionele vereisten. Traditionele automatisering kan de schaal, betrouwbaarheid en prestaties bieden die nodig zijn voor uw gebruikscase.

• Gebruik een hybride benadering van Agent Automation, die Agentforce en traditionele automatisering combineert met stromen en Apex, wanneer deze synergie meer waarde biedt dan het afzonderlijk gebruiken van agentische of traditionele automatisering.

Salesforce sObject is traditioneel het primaire invoerpunt voor recordautomatisering. Het systeem voert logica uit op basis van regels, beginnend direct na een DML-event (Data Manipulation Language), zoals invoegen, bijwerken of verwijderen. Om te kiezen tussen tools voor efficiënte door records geactiveerde automatisering, hebben we Automatiseringsdichtheid geïntroduceerd als een middel om de complexiteit van het systeem te meten, rekening houdend met automatiseringshoeveelheid, recordvolume en afhankelijkheidsuitbreiding. Traditionele automatisering wordt beperkt door het uitgebreide voorwerk dat nodig is om gegevens in een gestructureerde, schemaconforme en op regels gebaseerde constructie te brengen.

Agentische automatisering werkt traditionele automatisering bij met behulp van gebruikersintent of ongestructureerde gegevens als invoer waarop redenering kan worden toegepast om een gewenste uitkomst te bereiken. Architecten moeten beslissen wanneer ze probabilistisch redeneren gebruiken voor multimodale ongestructureerde gegevens en wanneer ze begeleide, deterministische werkstromen moeten afdwingen om het risico op onvoorspelbare uitkomsten te verkleinen.

Wanneer de vereiste verschuift van het uitvoeren van op regels gebaseerde stappen naar het redeneren naar uitkomsten, hebben architecten een gestandaardiseerd raamwerk nodig om de diepte van het redeneren en de complexiteit van het doel van de voorgestelde oplossing te evalueren.

Orchestration density is de meeteenheid voor complexiteit binnen een agentische werkstroom. Drie factoren bepalen de dichtheid van doeltreffende combinaties: uitvoeringstraject, doelcomplexiteit en modaliteitsmix. Terwijl automatiseringsdichtheid de fysieke complexiteit van de regels en het volume van het systeem meet, meet doeltreffende combinatiedichtheid de redeneringscomplexiteit van het pad van de agent naar een doel. Gebruik de samengestelde doeltreffende combinatiedichtheid om uw ontwerpvereisten te evalueren en toe te wijzen aan de architectonische standaard.

• Uitvoeringstraject: De mate waarin de werkstroom volledig kan worden bereikt en opgegeven op het moment van ontwerpen. Een volledig opgegeven werkstroom betekent dat de werkstroom elke vertakking en uitkomst definieert, wat resulteert in een vooraf bepaald uitvoeringstraject. Een niet-specificeerbare werkstroom heeft een pad dat tijdens run-time kan ontstaan door redenering op basis van contextuele gegevens en instructies.
• Complexiteit van doelen: Het aantal afzonderlijke uitkomsten, beslissingspunten en padvariaties dat de werkstroom tijdens run-time moet oplossen. Een werkstroom met een lage complexiteit verwerkt één opgenomen taak met een vooraf bepaalde uitkomst, terwijl een doel met een hoge complexiteit meerdere fasen bestrijkt met concurrerende of conflicterende doelen met randcases die niet kunnen worden voorzien op het moment van ontwerpen.
• Modaliteitsmix: Het bereik van invoertypen die een werkstroom moet verwerken, en de uitvoerformulieren die deze moet produceren. Een mix van lage modaliteiten leest standaard CRM-velden en produceert recordupdates. Een medium modaliteit verbruikt een mix van gestructureerde CRM-velden en statische, ongestructureerde gegevens, zoals hoofdteksten van e-mailberichten of casetranscripties, om recordupdates te produceren. Een mix met hoge modaliteit verbruikt dynamische, real-time streams, zoals live audio of telemetrie, en produceert multimodale uitvoer voor meerdere externe systemen.

Het bepalen van het juiste doeltreffende combinatiedichtheidsniveau vereist een sequentiële evaluatie van het uitvoeringstraject, de doelcomplexiteit en de modaliteitsmix. Inspecteer eerst het uitvoeringspad. Als een traject volledig specificeerbaar is, begint u met traditionele automatisering. Een agentische oplossing gebruiken om een deterministisch traject te organiseren en uit te voeren zonder redenering is een antipatroon. Het leidt tot wildgroei van agenten (excessieve, onbeheerde AI-agentproliferatie) en agent-slop (onnodige AI-gegenereerde uitvoer van lage kwaliteit), wat resulteert in rendementen met een slechte waarde.

Blijf voor gedeeltelijke of niet-opgeefbare trajecten de complexiteit van doelen evalueren. Als de doelcomplexiteit duidelijk is gedefinieerd, maar bepaalde knooppunten op het traject probabilistische evaluaties vereisen, kunt u overwegen agenten te bellen vanuit Flow of Apex om te voldoen aan de specifieke gelokaliseerde behoefte. Als de stappen in het uitvoeringstraject een of meer AI-gestuurde vereisten voor een grote set records vereisen, kunt u Agentforce Grid overwegen. Raster ondersteunt op werkbladen gebaseerde werkstromen met meerdere stappen via meerdere AI- of agentkolommen. Het is het meest geschikt voor bulk, rij-georiënteerde uitvoering. Deze benadering zorgt ervoor dat de werkstroom zeer performant en controleerbaar blijft, waarbij alleen probabilistisch redeneren wordt aangeroepen wanneer het traject niet vooraf kan worden gedefinieerd.

Naarmate de complexiteit van doelen toeneemt met concurrerende dimensies (bijvoorbeeld het bepalen van de uitbetaling van een verzekeringsclaim in combinatie met fraudedetectie, naleving van polissen en klanttevredenheid) en niet-specificeerbare uitvoeringstrajecten, kunt u Agentforce met Agent-script overwegen voor begeleid determinisme in uw automatisering. Gebruik MuleSoft Fabric en Agent Broker voor gebruikscases voor meerdere ondernemingen waarbij Salesforce en externe systemen betrokken zijn.

Evalueer ten slotte de modaliteitsmix om de benodigde technische mogelijkheden te identificeren, zoals multimodale verbinding of gespecialiseerde integratie. Modaliteitsmix functioneert als een mogelijkheidsselector, niet als een dichtheidsberekening. Het helpt bij het bepalen van de infrastructuur die vereist is voor het afhandelen van de invoer- en uitvoervorm van de oplossing, zonder de fundamentele doeltreffende combinatielogica ervan te wijzigen.

Gebruik deze matrix om de architectonische standaard voor uw agentische automatisering te bepalen. Breng traditionele en agentische automatisering in balans door de aanpak te selecteren die uw automatiseringsprobleem oplost.

• Traditionele automatisering (lage doeltreffende combinatiedichtheid): Gebruik traditionele automatisering wanneer het proces wordt geactiveerd door een recordwijziging, de gegevens gestructureerd zijn, logica op regels is gebaseerd en vooraf is bepaald, en de uitkomst voorspelbaar moet zijn (bijvoorbeeld standaardprijsberekeningen of automatisch maken van taken).
• Agentforce Grid (Lage tot normale doeltreffende combinatiedichtheid): Gebruik Agentforce Grid wanneer bulk-AI-taken voor bestaande records moeten worden verwerkt (vat bijvoorbeeld de laatste 50 cases samen voor elke account in deze lijst, bereken de gevoelscore en behoud de score in het caseveld).
• Hybride doeltreffende combinatie (hoge-orde uitgebreide automatisering): Gebruik hybride doeltreffende combinaties bij het automatiseren van een complex end-to-end bedrijfsproces (bijvoorbeeld de verwerking van claims of onboarding) dat de planningsmogelijkheden van AI vereist, maar de transactie-integriteit van Flow en Apex.
• Agentforce Agent-script (hoge intentcomplexiteit): Gebruik Agent-script wanneer het invoerpunt niet gestructureerd is (bijvoorbeeld chat, e-mail en spraak) en de oplossing een gesprek vereist of de mogelijkheid om ambigue gebruikersverzoeken af te handelen.

Deze tabel bevat algemene best passende aanbevelingen voor verschillende gebruikscases.

Lattiteit

Synchrone door records geactiveerde stromen worden uitgevoerd binnen de platformtransactie en voltooid in milliseconden. Agentforce inference-tijd is afhankelijk van de Atlas Reasoning Engine en wordt geschaald met de diepte van het redeneren en de complexiteit van de modaliteit. Agentforce is niet geschikt voor synchrone recordverwerking met groot volume waarbij latentie een primaire beperking is.

Kosten

De redeneringskosten van een agentische werkstroom moeten worden gerechtvaardigd op basis van de bedrijfswaarde van de uitkomst. Voor taken met een hoge volumedichtheid en een lage orchestratiedichtheid waarvoor een deterministisch traject bestaat, is traditionele automatisering of Agentforce Grid mogelijk economischer dan een end-to-end agentische werkstroom. Zorg ervoor dat het ontwerp rekening houdt met het juiste patroon voor opnieuw proberen met expliciete limieten voor maximaal opnieuw proberen en onderbrekingen. Deze vangrail beperkt het risico van overschrijding van de compoundingkosten bij bulkverwerking.

Gouverneurlimieten

Evalueer agentische werkstromen met groot volume op basis van dagelijkse platformlimieten voor asynchrone uitvoering. Agentforce Grid-batchbewerkingen volgen standaard platformtransactielimieten. Denk bij automatisering met Salesforce-objecten aan het totale dagelijkse aantal DML-bewerkingen, aangezien Salesforce zowel gedeeld resourcebeheer in een omgeving met meerdere belanghebbenden als governorlimieten afdwingt om te voorkomen dat op hol geslagen automatiseringen gedeelde resources monopoliseren.

Controleerbaarheid en naleving

Traditionele automatisering produceert volledig controleerbare uitvoeringstrajecten via Verkenner van stroomtrigger en Apex logboeken. Op Agentforce gebaseerde end-to-end of hybride patronen produceren redeneringslogboeken die transparantie bieden in de besluitvorming van agenten, maar die expertise vereisen om te interpreteren. Begeleid determinisme via Agent-script is het aanbevolen patroon voor gereguleerde sectoren waarin volledige uitvoeringscontrole een nalevingsvereiste is.

Escalering

Agentische werkstromen die met hoge dichtheid werken, moeten expliciete menselijke goedkeurings- of escalatiepoorten bevatten voor acties met onomkeerbare gevolgen, zoals financiële transacties, indiening van regelgeving of leveranciersverbintenissen. Voorwaardelijke besturingselementen voor Agentscript bieden het mechanisme voor het deterministisch afdwingen van deze poorten binnen een anderszins agentische werkstroom.

Geef prioriteit aan eenvoud in uw doeltreffende combinatieontwerp. Begin op het minimale doeltreffende niveau dat het doel kan bereiken, valideer het onder echte belasting en herhaal. Elke extra agent, overdracht of afhankelijkheid in uw keten introduceert een nieuw oppervlak dat inconsistent gedrag kan veroorzaken.

Begin in uw op te geven uitvoeringspad, op knooppunten waar redenering vereist is, met het inbedden van een agent. Volg de best practices voor het samenstellen van agenten in Agentforce. Vermijd het inpakken van veel subagentia (voorheen “onderwerpen”) en gebruik nooit opgeblazen instructies. Agenten die worden geïmplementeerd in automatiseringsgebruikscases, kunnen het zich veroorloven slank te zijn, omdat ze niet de enige interface zijn. Kies de juiste primitief voor koppelen. Een doeltreffende combinatie (delegatie) heeft een betere controle over de uitvoeringsvolgorde en kan subtaken delegeren aan specialisten. Vermijd gechoreografeerde (handoff)patronen. Als u een handoff-ontwerp moet implementeren, geeft u de ontvangende agent het doel, de context en de status, zodat deze globaal kan optimaliseren in plaats van lokale doelstellingen.

Vermijd wildgroei van acties of tools. Acties zijn acties waarbij redeneren door agenten wordt gerealiseerd en het ontwerp ervan bepaalt of ze betrouwbare uitkomsten of mislukkingen opleveren. Elke actie moet een gestructureerde, waarneembare reactie retourneren die de AI-agent kan gebruiken om de volgende wending van het gesprek te plannen.

Het hebben van meer dan één actie (en verschillende uitvoerconcepten) om dezelfde taak uit te voeren, vermindert het vermogen van de agent om te redeneren of de juiste tool voor de taak te kiezen. Hierdoor kan de agent nuances missen. Als actiedefinities elkaar overlappen, riskeert u een verkeerde classificatie. Zorg ervoor dat uw actiebibliotheek is gecontroleerd, van versie is voorzien en voldoet aan het bereik Subagent (voorheen Onderwerp).

Definieer waarneembare doelen. Definieer het doel als een waarneembare uitkomst, niet alleen als een procedure. Een vaag doel nodigt uit tot agentdrift. Aanvullen met een op te geven uitvoeringspad. Gebruik Agentgrafiek met hybride redenering om het doel te modelleren als een grafiekknooppunt met expliciete status. De run-time houdt de huidige positie van de agent in de werkstroom bij en herstelt deze na tangentiële invoer; het doel wordt niet verloren wanneer deze aanvullende informatie ontvangt in het contextvenster.

Test en evalueer. Implementeer een robuust raamwerk voor testen en evaluatie om de redenering van probabilistische knooppunten en de uitvoer van agentische automatiseringen te valideren. Controleer uitvoeringstrajecten aan de hand van een verwacht resultaattraject om ervoor te zorgen dat het model tot de juiste uitkomst komt. Voorkom stille mislukkingen wanneer een agent vals succes meldt of in een oneindige of niet-herstelbare lus terechtkomt door de resultaten bij uitvoeringsstappen te definiëren. Gebruik sessietracering om stapsgewijze interacties, uitvoeringen van de redeneringsengine, acties, invoer/uitvoer van aanwijzingen en gateways, foutberichten en definitieve reacties te inspecteren.

Over de auteur

Arvind Palaniswamy is een Software Engineering Architect bij het kantoor van het hoofdarchitect, goed ontworpen team. Hij houdt ervan om complexe systemen in hun eenvoudigste vormen te framen met behulp van eerste principes. Hij begrijpt engineering, operations en business door tientallen jaren ervaring en MS / MBA (Kellogg) opleiding.