カスタム Agentforce エージェントを作成する方法


+ [Agentforce のカスタムアクションを設計する必要がありますか? そうであれば、次の 5 つのヒントをご覧ください](https://www.salesforce.com/blog/design-agentforce-actions/?_gl=1*k7mxf*_gcl_au*NTYxMzI4Mzg4LjE3NDI1NDU0MDE.*_ga*NTg2MjQzNjc5LjE3NDI1NDEyNTI.*_ga_H6M98GGB18*MTc0MjY3NjEwMi40LjEuMTc0MjcwMzQ2OS4wLjAuMA..&_ga=2.52550952.1231710277.1742545407-586243679.1742541252)

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+ [How to Create a Custom Agentforce Agent: A Step-by-Step Guide](https://www.winfomi.com/blog/custom-agentforce-agent-guide)

# ステップ1: エージェントの目的を定義する

技術的な詳細に入る前に、エージェントの目的を明確に定義することが重要です。エージェントに処理させたい具体的なタスクは何ですか? 顧客からの問い合わせへの対応、販売フォローアップの自動化、社内の HR リクエストへの対応など、エージェントの役割を明確に理解することで、カスタマイズ プロセスがスムーズに進みます。

次の点を考慮してください。

+ エージェントは誰にサービスを提供しますか? (従業員、顧客、見込み客)
+ どのチャネルで動作しますか? (Web、モバイル、WhatsApp、Slack)
+ どのようなタスクを処理しますか? (顧客からの問い合わせの解決、会議のスケジュール設定など)

この基礎ができたら、エージェントの構築を開始する準備が整います。

# ステップ2: エージェントビルダーを使用して簡単にカスタマイズする

Agent Builder は、最小限のコーディングでエージェントを構築およびカスタマイズするための Agentforce 内のコア ツールです。このローコード プラットフォームにより、既存のエージェントをカスタマイズしたり、あらゆる役割や業界向けに新しいエージェントをゼロから作成したりするプロセスが簡素化されます。

### エージェントビルダーの使用方法:

1. 実行すべきジョブを作成する: エージェントの「実行すべきジョブ」を定義し、エージェントが実行する必要のあるタスクと責任の概要を示します。
2. トピックとアクションを定義する: エージェントが対応するトピックを指定します。たとえば、カスタマー サービス エージェントは、請求に関する問い合わせ、テクニカル サポート、または製品に関する質問に対応し、それぞれの問い合わせを解決するための対応するアクションを実行します。
3. 自然言語による指示: エージェントが会話形式でユーザーと対話できるように、トピックごとに自然言語による指示を記述し、ユーザーのニーズを適切に理解して応答できるようにします。
4. アクションのライブラリを構築する: CRM からデータを取得したり、注文を処理したり、必要に応じて問題を人間の従業員にエスカレーションしたりするなど、エージェントが実行できるアクションのコレクションを作成します。

# ステップ3: Agent Builderでエージェントをテストする

エージェントをカスタマイズした後は、その動作と応答をテストすることが重要です。Agent Builder は、エージェントのアクション プランとさまざまなクエリへの応答を観察するためのテスト環境を提供します。

+ テスト シナリオの実行:エージェントとのさまざまなやり取りをシミュレートして、エージェントが正確に応答し、タスクを正しく実行することを確認します。
+ 改良と反復:テスト結果に基づいて、必要に応じてエージェントのアクションとトピックを改良し、ライブ環境でシームレスなパフォーマンスを確保します。

# ステップ 4: モデル ビルダーを使用してカスタム AI モデルを組み込む

エージェントの機能を強化するには、モデル ビルダーを使用してカスタム AI モデルまたは大規模言語モデル (LLM) を統合することを検討してください。これにより、エージェントはより複雑なタスクを管理し、より正確な結果を提供できるようになります。

### モデルビルダーの使用方法:

5\. カスタム AI モデルの導入: カスタム AI モデルを登録してアクティブ化するか、API キーを介してサードパーティの LLM を統合します。
6\. モデルをテストする: モデル ビルダーのプレイグラウンドを利用して、モデルの応答と、それがエージェントのアクションとどのように統合されるかをテストします。
7\. モデルをアクティブ化する: 最適化したら、エージェントで使用するためにモデルをアクティブ化し、データを処理し、自律的に決定を下す能力を高めます。

# ステップ5: プロンプトビルダーで対話をパーソナライズする

プロンプト ビルダーを使用すると、CRM または Data Cloud データを使用してプロンプトをカスタマイズし、エージェントがユーザーと対話する方法を微調整して、対話をよりパーソナライズして関連性の高いものにすることができます。

### プロンプトビルダーの使用方法:

8\. すぐに使用できるプロンプトをカスタマイズする: 事前に構築されたプロンプト テンプレートを選択し、特定のユースケースに合わせて変更します。
9\. ワークフローにプロンプ​​トを埋め込む: プロンプトをワークフローまたはエージェントのアクションに統合して、インタラクションのあらゆるステップで関連情報が提供されるようにします。
10\. テストと最終決定: Agent Builder と同様に、プロンプトの応答をテストし、最適な結果が得られるように調整します。

# ステップ6: Agentforceエージェントを展開する

カスタム エージェントを構築、テスト、改良したら、展開する準備が整いました。Agent Builder を使用して、Web サイト、モバイル アプリ、WhatsApp や Slack などのメッセージング プラットフォームなど、必要なチャネル全体にエージェントを展開します。

+ パフォーマンスの監視:導入後、組み込みの分析ツールを使用してエージェントのパフォーマンスを追跡し、応答の精度、ケース解決率、ユーザー満足度などの指標を測定します。
+ 継続的な最適化:エージェントの構成を定期的に見直し、実際のやり取りに基づいてアクションを最適化します。Agentforce を使用すると、進化するビジネス ニーズに合わせてエージェントを簡単に拡張および適応できます。

# 結論: カスタム AI エージェントでビジネスを強化する

カスタム Agentforce エージェントの作成には、高度なコーディング知識は必要ありません。Agent Builder、Model Builder、Prompt Builder などのローコード ツールを使用すると、ビジネス固有の課題に合わせて完璧に調整された AI エージェントを展開できます。Winfomi は、企業が AI を活用して効率を高め、運用を拡大し、優れた顧客体験を提供できるよう支援することに特化しています。

AI を使い始めたばかりでも、機能の拡張を検討している場合でも、Agentforce は、最も困難なタスクに取り組むエージェントを構築するためのツールと柔軟性を提供し、人間のチームがより価値の高い作業に集中できるようにします。