Determinação da automação de fluxo de trabalho agente e tradicional

Com o Agentforce, as empresas agora podem desbloquear novos paradigmas de trabalho automatizado que não podem ser facilmente reduzidos a regras. Esses novos recursos incluem resolver a intenção do cliente de conversas não estruturadas, coordenar processos de várias partes entre sistemas e responder a condições operacionais em tempo real. Fluxos de trabalho agentes usam automação projetada para justificar os resultados em vez de executar etapas predefinidas. Para atender a essa demanda, é necessária uma plataforma que opere em todo o espectro de complexidade de automação e uma estrutura que mostre onde cada recurso se encaixa.

O Agentforce combina a Camada de Trust do Einstein, o Mecanismo de raciocínio, o script do agente, o Fluxo, o Apex e o Data 360 em uma única plataforma unificada. Essa combinação lida com tudo, da automação de acionador de registro simples à orquestração complexa de vários agentes em voz, visão, documentos e telemetria em tempo real. A MuleSoft estende essa plataforma com o tecido, a governança e a orquestração entre sistemas da MuleSoft necessários para conectar fluxos de trabalho agentes em uma empresa. O Agentforce Operations (anteriormente Agentforce Supply Chain) aplica essas capacidades às demandas específicas dos processos operacionais e de manufatura.

Este guia apresenta a estrutura e as diretrizes de Densidade de orquestração para tomar decisões bem informadas nesse cenário de produto. A estrutura oferece aos arquitetos uma abordagem repetível para selecionar as ferramentas e padrões certos usando níveis de densidade para casos de uso de automação inteligente na Salesforce Platform.

O Agentforce representa uma mudança fundamental na forma como o trabalho é feito na Salesforce Platform, da automação baseada em regras aos fluxos de trabalho baseados em raciocínio. Para desbloquear seu potencial, os arquitetos devem tomar decisões bem-informadas sobre onde os agentes se encaixam, como são compostos e o que orquestram. Os princípios a seguir fornecem uma diretriz repetível para decisões de agente.

• Use a ferramenta certa para a tarefa certa. Use a densidade da orquestração com base no caminho de execução, na combinação de modalidades e na complexidade da meta para determinar a solução mais adequada.

  • Use a Automação tradicional com fluxos e Apex para trabalho determinístico baseado em regras, em que o resultado pode ser totalmente definido e definido por um conjunto de regras. A automação tradicional resulta em um caminho de execução estático, que garante resultados previsíveis e repetíveis e é crucial para a capacidade de auditoria. Escolha a automação tradicional para tarefas que exigem conformidade rígida e adesão legal.

  • Use Agentforce Grid para casos de uso de inferência em massa com complexidade de orquestração baixa a média. Esse padrão usa o raciocínio generativo de turno único para classificar, pontuar ou resumir dados em um alto volume de registros de CRM, garantindo execução de alta taxa de transferência com capacidade de auditoria imediata.

  • Use o Agentforce com script do agente para tarefas que têm metas abertas em que o resultado desejado é conhecido, mas o caminho de execução exato não pode ser especificado no momento do design. Aplique esse padrão a requisitos que exigem raciocínio por meio de determinismo guiado para garantir resultados previsíveis e rastreáveis.

  • Use Agentforce Operations para simplificar e automatizar processos de negócios colaborativos com o gerenciamento habilitado por IA para fluxos de trabalho da cadeia de abastecimento.

• Evite aplicar fluxos de trabalho agentes a casos de uso de baixa densidade de orquestração. Avalie as compensações entre automação tradicional e agência para requisitos funcionais e não funcionais. A automação tradicional pode oferecer a escala, a confiabilidade e o desempenho necessários para seu caso de uso.

• Adotar uma abordagem híbrida de Automação do agente, que combine a Automação Agentforce e tradicional com Fluxos e Apex, quando essa sinergia oferece maior valor do que usar a automação agente ou tradicional isoladamente.

O Salesforce sObject é tradicionalmente o principal ponto de entrada para automação de registro. O sistema executa a lógica com base em regras, começando imediatamente após um evento de Linguagem de manipulação de dados (DML), como inserir, atualizar ou excluir. Para decidir entre ferramentas para uma automação eficiente acionada por registro, introduzimos a Densidade de automação como um meio de medir a complexidade do sistema, considerando a quantidade de automação, o volume de registro e a disseminação da dependência. A automação tradicional é limitada pelo extenso pré-trabalho necessário para colocar os dados em uma estrutura estruturada, em conformidade com o esquema e baseada em regras.

A automação agente atualiza a automação tradicional usando a intenção do usuário ou dados não estruturados como a entrada em que o raciocínio pode ser aplicado para alcançar um resultado desejado. Os arquitetos devem decidir quando aproveitar o raciocínio probabilístico para dados não estruturados multimodais e quando aplicar fluxos de trabalho determinísticos guiados para mitigar o risco de resultados imprevisíveis.

Quando o requisito muda da execução de etapas baseadas em regras para o raciocínio em relação aos resultados, os arquitetos precisam de uma estrutura padronizada para avaliar a profundidade do raciocínio e a complexidade da meta da solução proposta.

A densidade de orquestração é a medida da complexidade em um fluxo de trabalho agente. Três fatores determinam a densidade da orquestração: caminho de execução, complexidade da meta e combinação de modalidades. Embora a densidade de automação meça a complexidade física das regras e do volume do sistema, a densidade de orquestração mede a complexidade de raciocínio do caminho do agente em direção a uma meta. Use a densidade da orquestração composta para avaliar seus requisitos de design e mapear para o padrão arquitetônico.

• Caminho de execução: O grau em que o fluxo de trabalho pode ser totalmente delimitado e especificado no momento do design. Um fluxo de trabalho totalmente especificado significa que o fluxo de trabalho define cada ramificação e resultado resultante em um caminho de execução predeterminado. Um fluxo de trabalho não especificável tem um caminho que pode surgir durante o tempo de execução por meio do raciocínio com base em dados e instruções contextuais.
• Complexidade da meta: O número de resultados distintos, pontos de decisão e variações de caminho que o fluxo de trabalho deve resolver no tempo de execução. Um fluxo de trabalho de baixa complexidade lida com uma única tarefa contida com um resultado predeterminado, enquanto uma meta de alta complexidade abrange vários estágios com metas concorrentes ou conflitantes com casos de borda que não podem ser previstos no momento do design.
• Mistura de modalidades: A gama de tipos de entrada que um fluxo de trabalho deve processar e as formas de saída que ele deve produzir. Uma combinação de modalidade baixa lê campos padrão do CRM e produz atualizações de registro. Uma modalidade média consome uma combinação de campos de CRM estruturados e dados estáticos não estruturados, como corpos de email ou transcrições de caso, para produzir atualizações de registro. Uma combinação de alta modalidade consome fluxos dinâmicos em tempo real, como áudio ao vivo ou telemetria, e produz saídas multimodais em vários sistemas externos.

Determinar o nível de densidade de orquestração adequado requer avaliação sequencial do caminho de execução, da complexidade da meta e da combinação de modalidades. Inspecione o caminho de execução primeiro. Se um caminho for totalmente especificável, comece com a automação tradicional. Usar uma solução Agente apenas para orquestrar e executar um caminho determinístico sem nenhum requisito de raciocínio é um antipadrão. Isso leva à disseminação do agente (proliferação excessiva e não gerenciada do agente de IA) e declínio do agente (saída gerada por IA desnecessária de baixa qualidade), resultando em retornos de valor ruins.

Para caminhos parciais ou não especificáveis, continue avaliando a complexidade da meta. Se a complexidade da meta for bem definida, mas determinados nós ao longo do caminho precisarem de avaliações probabilísticas, considere chamar agentes do Fluxo ou do Apex para atender à necessidade localizada específica. Em vez disso, se as etapas no caminho de execução precisarem de um ou mais requisitos conduzidos por IA em um grande conjunto de registros, considere a Grade do Agentforce. A Grade oferece suporte a fluxos de trabalho baseados em planilhas de várias etapas por meio de várias colunas de IA ou agente. É mais adequado para execução orientada por linha em massa. Essa abordagem garante que o fluxo de trabalho permaneça de alto desempenho e auditável, invocando raciocínio probabilístico apenas quando o caminho não puder ser predefinido.

À medida que a complexidade da meta aumenta com as dimensões concorrentes (por exemplo, determinar o pagamento de uma declaração de seguro junto com detecção de fraudes, conformidade com apólices e satisfação do cliente) e caminhos de execução não especificáveis, considere o Agentforce com Agent Script para determinismo guiado em sua automação. Para casos de uso entre empresas que envolvem o Salesforce e sistemas de terceiros, use o MuleSoft Fabric e o Agent Broker.

Por fim, avalie a combinação de modalidades para identificar os recursos técnicos necessários, como conexão multimodal ou integração especializada. A combinação de modalidades funciona como um seletor de funcionalidade, não como uma calculadora de densidade. Ajuda a determinar a infraestrutura necessária para lidar com a forma de entrada e saída da solução sem alterar sua lógica de orquestração fundamental.

Use essa matriz para determinar o padrão arquitetônico para sua automação agente. Equilibre a automação tradicional e agente selecionando a abordagem que resolve seu problema de automação.

• Automação tradicional (baixa densidade de orquestração): Use a automação tradicional quando o processo for acionado por uma alteração de registro, os dados forem estruturados, a lógica for baseada em regras e predefinida e o resultado for previsível (por exemplo, cálculos de preço padrão ou criação automática de tarefa).
• Agentforce Grid (densidade de orquestração baixa a média): Use o Agentforce Grid quando as tarefas de IA em massa em registros existentes precisarem ser processadas (por exemplo, resuma os últimos 50 casos para cada Conta nesta lista, calcule a pontuação de sentimento e mantenha a pontuação no campo de caso).
• Orquestração híbrida (Automação aumentada de alta qualidade): Use orquestração híbrida ao automatizar um processo de negócios complexo de ponta a ponta (por exemplo, processamento de declarações ou integração) que exija as capacidades de planejamento da IA, mas a integridade da transação do Fluxo e do Apex.
• Agentforce Agent Script (alta complexidade de intenção): Use o Script do agente quando o ponto de entrada estiver não estruturado (por exemplo, chat, email e voz) e a resolução exigir uma conversa ou a capacidade de lidar com solicitações de usuário ambíguas.

Esta tabela fornece recomendações gerais de melhor ajuste para vários casos de uso.

Latency

Fluxos síncronos acionados por registro são executados dentro da transação da plataforma e concluídos em milissegundos. O tempo de inferência do Agentforce depende do Mecanismo de raciocínio do Atlas e é dimensionado com profundidade de raciocínio e complexidade da modalidade. O Agentforce não é adequado para processamento de registro síncrono de alto volume em que a latência é uma restrição primária.

Custo

O custo de raciocínio de um fluxo de trabalho agente deve ser justificado em relação ao valor comercial do resultado. Para tarefas de alto volume e baixa densidade de orquestração em que existe um caminho determinístico, a automação tradicional ou a Grade Agentforce pode ser mais econômica do que um fluxo de trabalho agente de ponta a ponta. Certifique-se de que o design acomode o padrão de repetição certo com limites e quebradores de max-retry explícitos. Essa proteção limita o risco de sobrecarga de custo associado ao processamento em massa.

Limites do governador

Avalie fluxos de trabalho agentes de alto volume em relação aos limites diários da plataforma para execução assíncrona. As operações em lote do Agentforce Grid seguem os limites de transação de plataforma padrão. Para automação envolvendo objetos do Salesforce, considere o número total diário de operações DML, pois o Salesforce impõe o gerenciamento compartilhado de recursos em um ambiente de vários locatários e os limites de governador para evitar que as automações de fuga monopolizem recursos compartilhados.

Auditabilidade e conformidade

A automação tradicional produz trilhas de execução totalmente auditáveis por meio do Explorador do acionador de fluxo e dos logs do Apex. Os padrões de ponta a ponta ou híbridos baseados no Agentforce produzem registros de raciocínio que proporcionam transparência na tomada de decisão do agente, mas exigem conhecimento especializado para interpretar. O determinismo guiado por meio do Script do agente é o padrão recomendado para setores regulamentados em que a capacidade de auditoria de execução completa é um requisito de conformidade.

Escalação

Fluxos de trabalho agentes que operam em alta densidade devem incorporar portões de aprovação ou escalação humanos explícitos para ações com consequências irreversíveis, como transações financeiras, envios regulatórios ou compromissos do fornecedor. Os controles condicionais de Script do agente fornecem o mecanismo para impor esses portões de modo determinístico em um fluxo de trabalho de outra forma agente.

Priorize a simplicidade no seu design de orquestração. Comece no nível mínimo de orquestração que pode atingir a meta, valide-a sob carregamento real e itere. Cada agente adicional, transferência ou dependência em sua cadeia apresenta uma nova superfície que pode produzir comportamento inconsistente.

Em seu caminho de execução especificável, em nós em que o raciocínio é necessário, comece a integrar um agente. Siga as práticas recomendadas para criar agentes no Agentforce. Evite empacotar vários subagentes (antes chamados de “tópicos”) e nunca adicione instruções. Os agentes implantados em casos de uso de automação podem se dar ao luxo de ser magros, pois não são a única interface. Escolha o primitivo certo para encadeamento. Um padrão de orquestração (delegação) tem um controle mais rígido sobre a sequência de execução e pode delegar subtarefas a especialistas. Evite padrões coreografados (handoff). Se você precisar implementar um design de transferência, forneça ao agente receptor a meta, o contexto e o estado para que ele possa otimizar globalmente, em vez de objetivos locais.

Evite ações ou ferramentas se espalharem. As ações são onde o raciocínio do agente é realizado, e seu design determina se elas produzem resultados confiáveis ou falhas. Cada ação deve retornar uma resposta estruturada e observável que o agente de IA possa usar para planejar o próximo turno da conversa.

Ter mais de uma ação (e diferentes construções de saída) para realizar a mesma tarefa diminui a capacidade do agente de raciocinar ou escolher a ferramenta certa para o trabalho. Isso pode fazer com que o agente perca nuances. Sobrepor definições de ação corre o risco de uma classificação incorreta. Verifique se sua biblioteca de ações é auditada, com controle de versão e está de acordo com o escopo Subagente (antigo Tópico).

Definir metas observáveis. Defina a meta como um resultado observável, não apenas um procedimento. Uma meta vaga convida o agente a desviar. Aumente com um caminho de execução especificável. Use o Gráfico do agente com raciocínio híbrido para modelar a meta como um nó de gráfico com estado explícito. O tempo de execução rastreia a posição atual do agente no fluxo de trabalho e a restaura após entradas tangenciais; ele não perde a meta quando recebe informações adicionais na janela de contexto.

Teste e avalie. Implemente uma estrutura de teste e avaliação robusta para validar o raciocínio de nós probabilísticos e a saída de automações agentes. Verifique os caminhos de execução em relação a um caminho de resultado esperado para garantir que o modelo chegue ao resultado correto. Evite falhas silenciosas em que um agente relatou falso sucesso ou entrou em um loop infinito ou não recuperável declarando os resultados nas etapas de execução. Use o rastreamento de sessão para inspecionar interações turn-by-turn, execuções de mecanismo de raciocínio, ações, entradas/saídas de prompt e gateway, mensagens de erro e respostas finais.

Sobre o autor

Arvind Palaniswamy é um arquiteto de engenharia de software no escritório do arquiteto principal, uma equipe bem arquitetada. Ele gosta de estruturar sistemas complexos nas suas formas mais simples usando os primeiros princípios. Ele entende engenharia, operações e negócios por meio de décadas de experiência e educação em MS/MBA (Kellogg).