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Agentforce: La Revolución de la IA en Salesforce

Explora Agentforce, la nueva plataforma de agentes de IA autónomos de Salesforce. Aprende a crear, configurar y desplegar agentes inteligentes para automatizar procesos empresariales.

10 mar 2024 20 min de lectura

Introducción: ¿Qué es Agentforce?

Agentforce es una plataforma completa, extensible y abierta desarrollada por Salesforce para crear e implementar agentes de IA autónomos a escala. Permite dotar a las empresas de una “mano de obra digital” que apoya a empleados y clientes, aprovechando las aplicaciones, datos y lógica empresarial existentes. Estos agentes no solo brindan asistencia conversacional, sino que pueden tomar acciones en nombre de la empresa a través de todos los departamentos y sistemas, garantizando la seguridad con la Einstein Trust Layer.

1. Atributos Clave de un Agente

Un agente en Agentforce se define por cinco atributos fundamentales: Atributos claves

Rol: Su función o descripción de puesto virtual (ej. asistente de servicio al cliente).
Datos: El conocimiento al que puede acceder (CRM, Data Cloud, documentos).
Acciones: Las capacidades u operaciones que puede ejecutar (consultar registros, ejecutar flujos, etc.).
Guardrails: Lo que el agente no debe hacer, incluyendo restricciones de seguridad y políticas para evitar comportamientos inapropiados.
Canal: Dónde operará el agente (web, Slack, Microsoft Teams, etc.).

2. Componentes Fundamentales

Los agentes se construyen a partir de tres bloques básicos:

Temas (Topics)

Representan las intenciones o tareas de alto nivel que el agente puede resolver (ej. “Restablecimiento de Contraseña”, “Estado del Pedido”). Cuando un usuario hace una pregunta, el Motor de Razonamiento Atlas la clasifica en el tema más relevante. Es crucial definir temas claros y distintos.

Instrucciones

Son la “hoja de ruta” para cada tema, explicando al agente cómo orquestar las acciones para lograr la tarea. La funcionalidad AI Assist puede generar borradores de instrucciones a partir de lenguaje natural.

Acciones

Son los pasos concretos que el agente ejecuta. Pueden ser de varios tipos:

Invocar un Flujo de Salesforce
Llamar a una clase Apex
Realizar una búsqueda de conocimiento
Consultar datos de registros CRM
Invocar un prompt generativo

Cada tema tiene una lista de acciones asociadas. El motor Atlas decide dinámicamente qué acciones ejecutar y en qué secuencia basándose en la intención del usuario. Por ejemplo, para una consulta compleja, el agente podría encadenar una búsqueda de contacto, una llamada a una API externa y la generación de una respuesta formateada.

3. El Motor de Razonamiento Atlas

Atlas es el “cerebro” de Agentforce. Es el orquestador que coordina la interacción entre el usuario, los LLMs y las acciones del agente. Funciona mediante un proceso iterativo: El Motor de Razonamiento Atlas

🧠 1. Comprensión de la consulta (Agent Invoked → Topic Classification) Cuando el usuario envía una consulta, el agente Atlas se activa e identifica automáticamente el tema o dominio al que pertenece la solicitud. Esta clasificación permite enrutar correctamente el proceso de razonamiento.
📌 2. Clasificación y contextualización (Scope, Instruction, & Action Injection) Atlas analiza el alcance de la consulta, extrae posibles instrucciones y determina si es necesario ejecutar alguna acción para obtener la respuesta. Aquí se incorporan conocimientos previos o configuraciones específicas del dominio.
🧭 3. Planificación (Decide to run an action?) Atlas evalúa las posibles acciones y planifica el flujo más adecuado para responder a la consulta. Si se decide ejecutar una acción, se utiliza una técnica basada en Chain of Thought o ReAct (razonar y actuar), que permite dividir la tarea en pasos secuenciales razonados.
⚙️ 4. Ejecución de acciones (Action Execution & Observation) Atlas ejecuta las acciones necesarias (por ejemplo, consultar datos en Salesforce o Data Cloud) y observa los resultados. Este paso puede repetirse en bucle hasta alcanzar el objetivo de la consulta.
🔁 5. Iteración (opcional) (Loop) Si el resultado de la acción no es concluyente o se requieren pasos adicionales, el motor puede volver a planificar y ejecutar más acciones en un ciclo de razonamiento-acción.
✅ 6. Validación (Grounding Check) Una vez obtenida la información, Atlas verifica si los datos son suficientes, correctos y relevantes en el contexto de la consulta original. Si no es así, puede volver atrás o solicitar más información.
💬 7. Respuesta final (Response Sent) Atlas genera y entrega una respuesta natural, clara y contextualizada para el usuario, teniendo en cuenta el resultado de las acciones y el historial de conversación.

4. Recuperación Aumentada de Generación (RAG)

Agentforce utiliza RAG para complementar los LLMs con datos frescos y específicos de la empresa, evitando “alucinaciones”.

Data Cloud e Indexación Semántica: Data Cloud centraliza datos estructurados y no estructurados. Los documentos se dividen (chunking) y se convierten en vectores numéricos (vectorización) para permitir búsquedas por significado.
Índices de Búsqueda y Retrievers: Se crean índices vectoriales en Data Cloud. Los retrievers son objetos que permiten a un agente consultar estos índices para obtener la información más relevante.
Einstein Data Library: Simplifica enormemente la configuración de RAG, automatizando la creación de todo el pipeline de ingesta y búsqueda de datos para fuentes como artículos de conocimiento o archivos.

5. Habilitación y Configuración

Para empezar, se debe habilitar Einstein y luego Agentforce en el menú de configuración de Salesforce. Una vez en el Agent Builder, el proceso implica:

Crear Temas: Definir las responsabilidades del agente. Agentforce puede usar IA para generar un borrador del tema a partir de una descripción en lenguaje natural.
Añadir Instrucciones: Especificar pautas y restricciones para guiar el comportamiento del agente dentro de cada tema.

6. Acciones Personalizadas: El Poder de la Extensión

El verdadero potencial de Agentforce reside en extender sus capacidades con acciones personalizadas:

Acciones de Flujo (Flow Actions)

Permiten reutilizar la lógica de negocio automatizada con Salesforce Flow. Se crea un flujo autónomo que recibe entradas, ejecuta una lógica y produce salidas, que luego se expone como una acción del agente.

Acciones Apex

Permiten incorporar lógica de negocio personalizada en Apex e integrar llamadas a servicios externos. Se desarrollan clases Apex con el método @InvocableMethod para exponerlas como acciones.

Prompt Template Actions

Explotan el poder de los LLMs mediante plantillas de prompt creadas en el Prompt Builder. Estas plantillas pueden combinar texto, datos de Salesforce e incluso archivos (imágenes, PDF) para generar respuestas dinámicas y estructuradas.

Einstein Prompt Builder

Einstein Prompt Builder es la herramienta para crear plantillas de instrucciones de IA (prompts) que pueden invocarse como acciones dentro de un agente. Un prompt personalizado es una plantilla que puede incluir variables, datos de CRM y texto fijo.

Prompt Builder

Capacidades clave del Prompt Builder:

Conectar cualquier dato: Vincular datos de Salesforce a prompts para resultados más precisos.
Personalizar acciones estándar: Adaptar acciones como “Resumen de Registro” al tono y formato deseado.
Dar personalidad al agente: Crear prompts para ajustar el estilo de las respuestas del agente.
Elegir el modelo apropiado: Seleccionar el LLM más adecuado para cada tarea.
Controlar las salidas: Definir la estructura de la salida (ej. JSON).

Una vez creada, una plantilla de prompt puede añadirse como una acción “Generativa” a un tema en Agentforce Builder, permitiendo al agente realizar tareas como resumir notas, traducir texto o redactar respuestas personalizadas.

7. Uso de Data Cloud y Bibliotecas de Datos

Para proporcionar respuestas más precisas, Agentforce puede conectarse a Bibliotecas de Datos, bases de conocimiento que fundamentan sus respuestas en información confiable. Esto implementa el patrón RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Data Cloud Overview

Una Biblioteca de Datos puede ser alimentada desde:

Artículos de Conocimiento: Contenido de la base de conocimiento de Salesforce.
Archivos: Documentos como PDFs, TXT o HTML.
Búsqueda Web: Permite al agente realizar búsquedas en tiempo real en la web pública.

Internamente, Salesforce procesa el contenido, lo divide en fragmentos más pequeños y lo almacena en un índice vectorial en Data Cloud. Cuando un usuario hace una pregunta, un “retriever” busca el fragmento más relevante y lo usa para generar una respuesta precisa, evitando alucinaciones.

8. Alimentando el agente con información externa

Si la información que necesitas reside fuera de Salesforce (ej. en tu sitio web público), puedes incorporarla usando dos enfoques:

Usar búsqueda web nativa: Crear una Biblioteca de Datos tipo “Web” para permitir al agente consultar tu sitio en tiempo real.
Scraping manual y carga de archivos:
- Scraping: Extraer el texto de fuentes externas.
- Carga: Subir los archivos a una Biblioteca de Datos tipo “Archivos”.
- Asociación: Asignar la nueva biblioteca a tu agente.

Con esta estrategia, puedes “inyectar” conocimiento externo en el cerebro del agente, permitiéndole responder preguntas sobre documentación de productos, políticas internas, etc.

9. Consejos prácticos y mejores prácticas

Invierte en entradas de calidad: Dedica tiempo a diseñar Topics e instrucciones claros y específicos.
Establece guardrails: Usa el Einstein Trust Layer para moderar toxicidad y filtrar datos sensibles. Define qué NO debe hacer el agente.
Mantén actualizada la base de conocimiento: La calidad del agente depende de la calidad de sus datos.
Itera con feedback real: Monitorea las interacciones, analiza métricas y ajusta la configuración con ayuda de expertos del negocio.
Escala gradualmente: Comienza con un alcance limitado y controlado, y expande conforme ganes confianza.
Gestiona la seguridad: Asigna al agente un perfil con los permisos mínimos necesarios.

Conclusión

Agentforce es una solución integral para implementar una fuerza de trabajo digital impulsada por IA. Integra las capacidades de la plataforma Salesforce con las últimas técnicas de IA generativa para ofrecer agentes autónomos que entienden, razonan y actúan de manera segura y eficiente, permitiendo una verdadera transformación del negocio.