Agentiska pålitlighetsmönster

Få reda på mer om välarkitekturerad tillförlitlighet → Agentic Enterprise Reliability

Mönster

Var man ska letaHur bra ser ut
Plattform | Plattformscache✅ Implementera brytare som följer LLM-tjänstens hälsostatus i plattformscache för realtidsläsningar med låg latens, uppbackade av egna metadatatyper för trösklar och konfiguration; eftersom plattformscache är bäst, behåll det öppna/utlösta läget i en hållbar butik (till exempel ett eget objekt) snarare än cacheminnet ensamt. Öppna kretsen på en justerad feltröskel (till exempel fem efterföljande slutledningsfel) och dirigera till reservmönster
Plattform | Plattformscache✅ Lagra validerade svarsscheman i plattformscache vilket möjliggör snabb validering av agentsvar mot förväntad struktur
Agentforce | Uppmaningsmall✅ Om svarsvalidering misslyckas, försök igen med förfinade uppmaningar inklusive valideringsfelet och ett exempel på korrekt struktur (maximalt 3-5 försök)
Agentforce | Sessionsspårning✅ Använd Agentforce sessionsspårning för att inspektera agentens resonemang och upptäcka hallucinationer i dess utdata
Data 360 | Vektorsökning✅ Kräv att agenter citerar Data 360-vektorsökkällor så att anspråk kan korsrefereras mot hämtade källor innan åtgärd utförs
Plattform | Proactive Monitoring✅ För konton med rättigheten Signaturframgång, förlita dig på Proactive Monitoring, där Salesforce-personal övervakar organisationen för nya problem; det är inte en konfigurerbar varning för självbetjäning
Plattform | Skalcenter✅ Använd Scale Center för att identifiera specifika agentoperationer som närmar sig styrande gränser
Agentforce | Åtgärd✅ Implementera paginering i agentåtgärder som hämtar stora postsamlingar
Agentforce | Åtgärd✅ Utforma agentåtgärder med hårda gränser (högst 200 underordnade per överordnad) och implementera provtagningsstrategier när gränser överskrids

Antimönster

Var man ska letaHur dåligt ser ut
Plattform | Egna metadatatyper⚠️ Tillåta obegränsade inferensförsök utan en brytare, vilket skapar oändliga försöksloopar när LLM-tjänsten försämras
Agentforce | Uppmaningsmall⚠️ Försöka igen misslyckade agentsvar utan att inkludera valideringsfelet och den förväntade strukturen i uppmaningen om att försöka igen
Agentforce | Åtgärd⚠️ Låt agenter begära obegränsade sammanhang (t.ex. “all historik”) utan hårda gränser för underordnade per överordnad post
Agentforce | Åtgärd⚠️ Utforma agentåtgärder som hämtar stora postsamlingar utan paginering, vilket orsakar ökningar av styrande gränser
Einstein | Trust⚠️ Förtroendefulla agentsvar utan att korsreferera anspråk mot jordade datakällor, vilket låter hallucinationer nå åtgärdsutförande
Plattform | Organisation⚠️ Behandla tillgänglighet för LLM-tjänster som identisk med Salesforce Platform-tillgänglighet istället för att bevaka den som ett separat beroende

Mönster

Var man ska letaHur bra ser ut
Agentforce | Agentkonfiguration✅ Utforma flera nivåer reservkedjor: agent med fullständigt sammanhang → agent med reducerat sammanhang → deterministisk regelmotor → mänsklig överlämning via Omni-Channel
Agentforce | Agentkonfiguration✅ Konfigurera en sekundär agent med kondenserad sammanhang (senaste 30 dagar vs all historia, topp 5 vektor sökresultat vs topp 20) för att minska sannolikheten för fel
Plattform | Flöde✅ Implementera grundlogik i orkestreringsflöde eller Apex utlöst av plattformshändelser, logga vilken nivå som lyckades för synlighet i felmönster
Plattform | Flöde✅ Bygg deterministiska flöden eller Apex logik som hanterar vanliga scenarion som reserv när agentresonemang misslyckas (t.ex. standardvalideringsregler, regelbaserad betygsberäkning)
Agentforce | Omni-Channel✅ Konfigurera kompetensbaserad dirigering för mänsklig överlämning säkerställer omflyttningar når lämplig expertis
Agentforce | Omni-Channel✅ Skicka fullständig konversation sammanhang till mänsklig kö inklusive försök till strategier, agent förtroende betyg och misslyckande orsaker

Antimönster

Var man ska letaHur dåligt ser ut
Agentforce | Agentkonfiguration⚠️ Utforma agenter med en enskild utförandeväg som misslyckas helt när någon komponent försämras
Agentforce | Agentkonfiguration⚠️ Använda samma agentkonfiguration med fullständigt sammanhang för reservförsök istället för att gradvis förenkla sammanhanget
Agentforce | Omni-Channel⚠️ Dirigera till mänsklig överlämning utan att passera konversationssammanhang, försök till strategier eller felorsaker, vilket tvingar agenten att börja från grunden
Plattform | Flöde⚠️ Inte logga vilken reservnivå som lyckades, förlora synlighet i felmönster och reserveffektivitet

Mönster

Var man ska letaHur bra ser ut
Plattform | Plattformshändelser✅ Publicera kontrollpunktshändelser efter varje framgångsrikt steg i agentflöden i flera steg, lagra korrelations-ID, utförda steg och status som behövs för fortsättning i händelsebelastningen
Plattform | Plattformshändelser✅ Utforma agentflöden som löst kopplade händelsekedjor där varje agent kan misslyckas och försöka igen oberoende utan att blockera hela arbetsflödet
Plattform | Plattformshändelser✅ Implementera återförsöksköer med exponentiella backoff-fördröjningar (30s, 2min, 8min, 30min) med hjälp av plattformshändelser med återförsöksräkning i payload
Plattform | Plattformshändelser✅ Dirigera till död bokstav kö och varning operationer efter maximalt antal försök (vanligtvis 5) är uttömda
Plattform | Plattformshändelser✅ Inkludera korrelations-ID i alla relaterade händelser; använd Platform Event Replay API för att rekonstruera fullständig arbetsflödeshistorik för felsökning
Plattform | Plattformshändelser✅ Utnyttja 72-timmars reprislagringsfönstret som är tillgängligt för plattformshändelser med hög volym (händelser med standardvolym behålls i 24 timmar) för att bevara köer för återförsök genom underhållsfönster eller distributionsnedtid

Antimönster

Var man ska letaHur dåligt ser ut
Plattform | Plattformshändelser⚠️ Bygga agentflöden i flera steg utan kontrollpunkter, som kräver fullständig omkörning om något mellansteg misslyckas
Plattform | Plattformshändelser⚠️ Försöker igen misslyckade agentförfrågningar utan exponentiell backoff, vilket skapar dundrande flockeffekter på att återställa tjänster
Plattform | Plattformshändelser⚠️ Utforma tätt kopplade sekventiella arbetsflöden där ett enskilt agentfel blockerar all bearbetning längre ner
Plattform | Plattformshändelser⚠️ Utelämna korrelations-ID:n från händelser, vilket gör det omöjligt att spåra och felsöka slutföra arbetsflödeskörning
Plattform | Plattformshändelser⚠️ Försöker igen på obestämd tid utan ett maximalt antal försök igen eller död bokstavskö, vilket konsumerar plattformsresurser på permanent misslyckade operationer

Mönster

Var man ska letaHur bra ser ut
Plattform | Apex✅ Använd Batch Apex för agentoperationer som analyserar 1 000 + poster, använder asynkrona styrande gränser (200 SOQL-frågor, 150 DML-operationer, 60s CPU per utförande)
Plattform | Apex✅ Använd köbara Apex kedjor för agentflöden i flera steg som kräver flera externa API-anrop eller utökad bearbetningstid; följ förloppet i egna objekt för att aktivera återuppta vid fel
Plattform | Apex✅ Använd @framtida metoder för lätta brand-och-glöm agentoperationer (notiser, extern loggning, icke-brådskande uppdateringar) där fel kan tolereras
Plattform | Apex Jobb✅ Övervaka asynkron bearbetningskapacitet via sidan Apex jobb (Inställningar → Apex jobb) och Apex Flex-kön: högst 5 samtidiga batchjobb (ytterligare jobb i kön Flex, upp till 100 i status Väntar) och den organisationsomfattande dagliga gränsen för asynkrona Apex-körningar (DailyAsyncApexExecutions) – det största av 250 000 eller 200 × antalet användarlicenser per 24 timmar – som delas mellan batch, köbar, framtida och schemalagd Apex
Plattform | Organisation✅ Varna när asynkron användning närmar sig gränser vilket möjliggör proaktiv kapacitetshantering innan agentbearbetning blockeras

Antimönster

Var man ska letaHur dåligt ser ut
Plattform | Apex⚠️ Bearbetar över 1 000 poster i synkrona agenttransaktioner istället för att flytta till Apex i sats och uppnår gränsen på 100 SOQL-frågor efter endast några få poster
Plattform | Apex⚠️ Använda köbara kedjor utan att följa förloppet i egna objekt, vilket förhindrar kapacitet att återuppta vid fel
Plattform | Organisation⚠️ Att inte bevaka gränsen på 5 samtidiga batchjobb eller den delade dagliga asynkrona Apex-körningsgränsen (DailyAsyncApexExecutions — den största av 250 000 eller 200 × användarlicenser per 24 timmar, över batch, köbar, framtida och schemalagd Apex), vilket gör att agentbearbetning tyst placeras i kö eller misslyckas

Mönster

Var man ska letaHur bra ser ut
Plattform | Organisation✅ Ladda testagentprestanda i Full Copy Sandbox med datavolymer i produktionsskala; simulera samtidiga konversationer som matchar toppefterfrågan
Plattform | Organisation✅ Mät p95 och p99 latens under belastning som identifierar prestandaförsämring under stress; validera styrande gräns för förbrukning som ligger under tröskelvärden vid toppbelastning
Agentforce | Agentkonfiguration✅ Utför felinjektion: simulera LLM-slutledningsfel i servicelagret som din brytare bevakar, injicera SOQL-undantag som testar felhantering, korrupta svar som testar valideringslogik
Agentforce | Agentkonfiguration✅ Introducera dataförvrängning (konton med 10 000 + underordnade) under tester för att validera pagineringslogik hanterar värsta-scenarion
Plattform | Plattformshändelser✅ Utför kaos teknik: slumpmässigt inaktivera plattformshändelseprenumeranter som testar reprisåterställning, avsluta asynkrona jobb mitt i körningen testar omstart av kontrollpunkt
Plattform | Organisation✅ Schemalägg regelbundna kaosdagar i fasningsmiljöer som upprätthåller motståndskraften när agenter utvecklas
Plattform | Organisation✅ Kör långvariga stabilitetstester (72 + timmar) övervakning för tidsberoende fel: ackumulera fel och gradvis försämra prestandan
Plattform | Organisation✅ Följ CPU tidstrender och heap konsumtion över långa perioder upptäcka gradvis försämring i sammanhangshantering

Antimönster

Var man ska letaHur dåligt ser ut
Plattform | Organisation⚠️ Belastningstest i Partial Copy Sandbox med minskade datavolymer, vilket ger missvisande förtroende eftersom datavolym direkt påverkar agenters prestanda
Agentforce | Agentkonfiguration⚠️ Testa endast lyckliga vägar utan att avsiktligt introducera fel för att validera brytare, försöka logik igen och timeouthantering
Plattform | Organisation⚠️ Kör endast kortvariga tester, saknar tidsberoende fel (ackumulerande fel, gradvis försämring) som endast visas under långvarig 72+ timmars drift
Plattform | Plattformshändelser⚠️ Testa aldrig reprisåterställning för plattformshändelser eller omstart av kontrollpunkter, vilket lämnar motståndskraftsmekanismer ovaliderade

Mönster

Var man ska letaHur bra ser ut
Företag | Dokumentation✅ Etablera SLOs innan du bygger agenter, inte efter produktionsfel; definiera mål för konversationsresultat (vanligtvis 95-99%) per agenttyp
Plattform | Organisation✅ Följ konversationsresultat som primär agent tillförlitlighetsmått: procentandel konversationer som slutförs utan fel eller timeout. Räkna en graciös överlämning till en människa som en framgång, eftersom omflyttning är den utformade slutgiltiga grundnivån; räkna endast misslyckade eller oavsiktliga omflyttningar mot måttet
Plattform | Organisation✅ Följ framgångsresultat separat efter agenttyp och användningsfall eftersom framgångskriterier skiljer sig åt mellan agentsyften
Plattform | Organisation✅ Beräkna genomsnittlig tid mellan misslyckanden (MTBF) per agenttyp för att identifiera minst pålitliga agenter som kräver optimering investering
Plattform | Organisation✅ Mät genomsnittlig tid till återhämtning (MTTR); automatisera återställning via plattformshändelserepris och brytare för mycket snabbare, mindre felbenägen återställning än manuellt ingripande
Einstein | Trust✅ Exempel på slumpmässiga agentsvar som validerar anspråk mot Data 360-källor för att mäta jordningsprecision; undersök när precisionen sjunker under 95%
Plattform | Plattformshändelser✅ Övervaka plattformshändelse reprisluckor (händelser missade eller olevererade) via ett loggningsmönster på prenumerantsidan som registrerar varje händelses replayId och korrelations-ID till ett eget objekt
Plattform | Organisation✅ Varna operationer när någon SLI faller under sin definierade SLO-tröskel

Antimönster

Var man ska letaHur dåligt ser ut
Företag | Dokumentation⚠️ Bygga agenter utan att definiera SLO först, endast fastställa tillförlitlighetsmål efter produktionsfel
Plattform | Organisation⚠️ Använda ett enskilt aggregerat resultat för alla agenttyper istället för att spåra separat efter agenttyp och användningsfall
Plattform | Organisation⚠️ Förlita sig endast på traditionell Salesforce-övervakning (trust.salesforce.com) utan att spåra agentspecifika SLI:er som konversationsresultat, MTBF, MTTR och jordningsprecision
Plattform | Organisation⚠️ Kräver manuella ingripanden för alla agentfel istället för att automatisera återställning med plattformshändelserepris och brytare
Einstein | Trust⚠️ Provta aldrig agentsvar för validering av jordningsnoggrannhet, vilket gör att hallucinationer kan förbli oupptäckta i produktion

Mönster

Var man ska letaHur bra ser ut
Agentforce | Agentkonfiguration✅ Utforma försöksmönster, grundkedjor och omflyttningströsklar till agentflöden från inledande design, inte som eftertankar
Agentforce | Åtgärd✅ Bulkify sammanhangsförberedelse och paginera stora postsamlingar i agentåtgärder
Plattform | Plattformscache✅ Cacha ofta använda referensdata i plattformscache vilket minskar överflödiga sökfrågor under förberedelse av agentsammanhang
Plattform | Skalcenter✅ Använd Skalcenter för att identifiera resursintensiva agentoperationer som kräver optimering
Plattform | Plattformshändelser✅ Utforma självåterställande arbetsflöden med hjälp av plattformshändelser som hållbara försöksköer med brytare som skyddar externa beroenden
Agentforce | Agentkonfiguration✅ Inkludera alltid mänsklig överlämning som slutlig reserv i varje agents nedbrytningskedja
Plattform | Organisation✅ Övervaka agent SLIs kontinuerligt varnar när mått faller under SLOs
Agentforce | Agentkonfiguration✅ Balansera autonom kapacitet med lämplig tillsyn: aktivera självåterställning från tillfälliga fel vid omflyttning när förtroendet minskar eller kundcase uppstår

Antimönster

Var man ska letaHur dåligt ser ut
Agentforce | Agentkonfiguration⚠️ Lägga till tillförlitlighetsmekanismer (återförsök, reserv, omflyttning) som eftertankar istället för att utforma dem från början
Agentforce | Åtgärd⚠️ Inte bunta sammanhangsförberedelser, vilket orsakar styrande begränsningsfel under verkliga sökfrågemönster
Plattform | Organisation⚠️ Inte övervaka API-användning och allokering av plattformshändelse proaktivt, upptäcka gränser endast när agenter misslyckas
Agentforce | Agentkonfiguration⚠️ Utforma agentkedjor utan en mänsklig överlämning som slutgiltig reserv, lämnar ingen återställningsväg när alla automatiserade alternativ är uttömda.
Agentforce | Agentkonfiguration⚠️ Ge agenter fullständig autonom drift utan omflyttningströsklar för situationer med lågt förtroende eller kundcase med låg marginal