Všichni víme, že agenti s umělou inteligencí nám mohou usnadnit práci – dokážou převzít jasně definovaný úkol, který je třeba vykonat, a samostatně ho realizovat. Mnohé firmy však postupně zjišťují, že k tomu, aby tito agenti mohli být skutečně spolehlivými partnery v byznysu, nestačí pouze využití pokročilého jazykového modelu. A právě zde je klíč k pochopení celé věci.
Proč LLM modely nestačí
Velký jazykový model (LLM) sám o sobě nikdy nemůže plně zachytit specifika vašeho podnikání. Obchodní data se totiž neustále mění, a odpovědi modelu tak budou vždy jen tak přesné a aktuální, jak mu to dovolí poslední trénink. Aby model dokázal správně pochopit, co od něj očekáváte, je navíc nezbytné kolem něj vytvořit rozsáhlý rámec dat a kontextu.
- Kromě toho bude nutné navrhnout a implementovat řadu Retrieval systémů spolu s vhodnou strukturou dat, aby vaši agenti lépe rozuměli požadavkům a úkolům, které jim zadáváte. Retrieval systémy (neboli systémy pro vyhledávání) v oblasti AI představují technologie a metody určené k vyhledávání, získávání a prezentaci relevantních informací z rozsáhlých datových zdrojů. Tyto technologie jsou navrženy tak, aby co nejúčinněji spojovaly uživatelské dotazy s příslušnými daty či znalostmi, ať už se nacházejí v databázích, dokumentech, nebo jiných úložištích.
- Modely samy o sobě postrádají zabudovaný mechanismus zabezpečení. Jakmile se vaše data dostanou do modelu, ztrácí svá bezpečnostní oprávnění a mohou být zpřístupněna komukoli bez omezení. To znamená, že bude nezbytné vybudovat systémy, které umožní důsledné vynucování bezpečnostních pravidel kolem modelu, aby byla vaše data náležitě chráněna.
- Model sám o sobě není schopen přímo vykonávat žádné akce – dokáže pouze navrhnout, jaké kroky by měly být podniknuty, přičemž jejich provedení bude na vás nebo vašich systémech. To znamená, že budete muset vytvořit mechanismy pro efektivní koordinaci a konkrétní činy.
Snadná cesta k vlastním AI agentům
A to je jen začátek toho, co společnosti potřebují vybudovat kolem modelu, aby byli agenti s umělou inteligencí spolehliví.
Co kdyby existoval způsob, jak se všem těmto složitostem vyhnout a rovnou začít budovat vlastního agenta?
Právě zde přichází na scénu AgentForce – řešení, které má všechny tyto chybějící systémy zabudované. Platforma je postavena na Salesforce a propojená s vaší Customer 360. V tu chvíli se jedinou otázkou stává, jakého agenta vytvoříte jako prvního. AgentForce vám s tím pomůže díky knihovně připravených agentů, kteří vám usnadní začátek.
Například:
- Servisní agent odpovídající na dotazy zákazníků a přesměrovávající příchozí požadavky.
- SDR agent, který aktivně oslovuje potenciální zákazníky a plánuje schůzky pro vaše obchodní zástupce.
- Agent sales kouč, jenž asistuje během hovorů se zákazníky, poskytuje rady v reálném čase a pomáhá řešit námitky protistrany.
Každý z těchto agentů vzniká na platformě, která umožňuje jednoduše navrhnout a vytvořit i vlastní, na míru šité agenty.
Stačí, když v přirozeném jazyce popíšete v Salesforcu, jakého agenta si přejete vytvořit, a AgentForce na základě vašeho popisu agenta automaticky vygeneruje. Poté si jej můžete dále přizpůsobit – například definovat témata (topics), která má agent zpracovávat, a přidat k nim instrukce, podle kterých se má řídit. Nakonec přidáte i omezení, která určí pravidla jeho chování. Výsledné chování agenta můžete otestovat přímo v nástroji Agent Builder, kde snadno ověříte, jak váš agent pracuje, postupně se učí, přizpůsobuje a zdokonaluje.
Jak funguje AgentForce?
Základní stavební kámen schopností agenta tvoří velký jazykový model. Jak jsme ale již zmínili, sám o sobě by nestačil.
Práce AgentForce začíná analýzou dostupných dat prostřednictvím retrieval systémů, které poskytují agentům co nejvíce relevantních informací potřebných k provedení jejich úkolů. Tento kontext je následně zpracován do tzv. „grounded promptu“, který je zaslán modelu.
(Pozn.: Grounded prompt označuje způsob strukturování zadání, který je pevně ukotven v konkrétních faktech, datech a kontextu. Jeho cílem je zajistit, že model generuje odpovědi přesné, relevantní a podložené validními informacemi.)
Model není požádán o přímé provedení úkolu. Namísto toho AgentForce získává od modelu podrobný plán, jak úkol vykonat, a následně tento plán realizuje, aby bylo dosaženo požadovaného výsledku.
A to stále není vše. Aby byli agenti spolehliví, musejí se během práce učit a přizpůsobovat. Právě proto vznikl Reasoning Engine Atlas – systém, který všechny tyto komponenty propojuje do argumentační smyčky (Reasoning Runtime). Ta umožňuje agentům opakovaně pracovat na úkolu, krok za krokem zdokonalovat svá doporučení, učit se a adaptovat se na nové situace.“
Přístup k datům
AgentForce je nativně propojen se Salesforce CRM. Kromě toho dokáže přistupovat i k externím datům propojeným přes Data Cloud, který aktuálně nabízí více než 200 konektorů pro integraci s aplikacemi a systémy třetích stran. Nemusíte data kopírovat – integrace jsou již připravené a plně funkční.
AgentForce také podporuje pokročilé technologie jako vektorové databáze, sémantické vyhledávání nebo generování rozšířených odpovědí, a další nástroje, které byste mohli chtít využít.
Tento přístup zajišťuje, že agenti mají vždy přístup k relevantním datům. Vaše data jsou chráněna vrstvou Trust od Salesforce a bezpečnostními politikami vaší společnosti. Pokud agent nerozumí zadání, místo vymyšlených odpovědí navrhne zapojení člověka. A jelikož Zákaznickou 360 již máte integrovanou ve svém Salesforce CRM, nemusíte řešit složité integrace s rozhraními pro obsluhu klientů – vše je přednastaveno k okamžitému použití.
AgentForce v akci: Přijďte zažít na Digital Transformation Summit
AgentForce poskytuje všechny nezbytné komponenty, které z agentů s umělou inteligencí činí spolehlivé partnery pro podnikání firem jakékoli velikosti. Přijďte na Digital Transformation Summit 23. dubna 2025 (13:00–18:00) a zažijte AgentForce (a mnohem více) naživo.
