Agentforce i Data 360: wiarygodny kontekst zamiast zgadywania.

Od źródła danych do odpowiedzi i akcji.

Projekt danych zaczynamy od decyzji, co agent naprawdę musi wiedzieć i zrobić. Dla agenta obsługowego może to być historia sprawy, umowa, status zamówienia i zweryfikowana baza wiedzy. Dla agenta sprzedażowego — konto, szansa, aktywność, sygnały intencji oraz reguły kwalifikacji.

Nie kopiujemy wszystkich danych do jednego miejsca bez uzasadnienia. Oceniamy dane CRM, obiekty niestandardowe, Knowledge, pliki, systemy transakcyjne i hurtownie. Następnie wybieramy bezpośredni dostęp, integrację API, MuleSoft, mechanizmy zero copy albo implementację Data 360.

• Model danych i wymagany kontekst
• Dane ustrukturyzowane i dokumenty
• Tożsamość, uprawnienia i filtrowanie
• Aktualność, jakość i pochodzenie danych

Agent powinien umieć wskazać, na czym opiera odpowiedź.

Grounding ogranicza odpowiedź modelu do zatwierdzonego kontekstu biznesowego. Dobrze zaprojektowany retrieval nie polega tylko na podłączeniu plików. Wymaga podziału treści, metadanych, filtrów, rankingu oraz zasad rozstrzygania konfliktów między źródłami.

Testujemy nie tylko poprawne pytania, ale także brak danych, nieaktualną wiedzę, sprzeczne dokumenty i próby uzyskania informacji spoza uprawnień użytkownika. Dzięki temu agent potrafi odpowiedzieć, poprosić o doprecyzowanie albo bezpiecznie przekazać sprawę człowiekowi.

Data 360 tylko tam, gdzie tworzy mierzalną wartość.

Data 360 ma największy sens, gdy Agentforce potrzebuje zunifikowanego profilu, danych z wielu źródeł, kontekstu w czasie zbliżonym do rzeczywistego lub niestandardowego RAG. W prostszym scenariuszu wystarczające mogą być rekordy Salesforce, Knowledge, Flow i kontrolowane akcje.

Projekt obejmuje również zużycie kredytów, retencję, monitoring jakości i właścicieli danych. Warstwa danych ma pozostać zrozumiała po uruchomieniu — z jasną odpowiedzialnością za źródła, aktualność i dostęp.