少々面白い議論の投稿を見つけたので日本語としてWEB翻訳しておきます。

こんにちは、Salesforce SE です。これは正確ではありません。copilot の機能が Agentforce に移行してブランド名が変更されるのは事実ですが、Agentforce 自体は copilot のブランド名変更ではありません。基盤となるアーキテクチャは完全に異なり、Copilot のものより大幅に複雑です。この状態に到達することが常に意図されていたと思いますが、私の意見では、元の copilot は少し精彩に欠けていました。Agentforce は大幅に機能が向上しており、copilot はこの新しいアーキテクチャに移行されているだけです。copilot は現在、Agentforce の約 25% を占めていると思います。

機能的には、Copilot は人間のエージェント/従業員のアシスタントとしてしか機能しません。Agentforce エージェントは顧客/外部とやり取りでき、従業員を支援できることに加えて、ほぼ完全に自律的に動作します。Dreamforce では、顧客のために他のエージェントを構築できる Agentforce エージェントを構築しました。私たち内部でも、まだ表面をかすめた程度です。

Agentforce は、作成する「エージェント」が生成的であるため、以前の Copilot を含むすべての Einstein 製品の集大成です。エージェントビルダーは、プロンプトエンジニアリングと自然言語に基づく非常に単純な UI です。LLM は自然言語 (トピックと指示へのチャットマッピング) を理解し、LAM (大規模アクションモデル) は、チャットで利用可能なすべてのデータ (および知識、プロンプト、データクラウドなど、アクセスできるもの) を取得し、質問や問題に最もよく答えるために実行する必要があるアクションを決定する決定論的なエンジンです。エージェントは、必要に応じて作成できます (セールスコーチ、SDR、カスタマーサービスなど)。また、多くの点で強力な L1 サポートモデルになる可能性があり、エージェントに対して完全な Karen を実行し、Karen を処理するマネージャーまたはエスカレーションエージェントを要求する必要がある場合に、オムニフローに接続して人間に送信することもできます。また、エージェントをさらに強化するために、ナレッジデータまたは非構造化データの検索インデックスをすばやく取り込むことができるベクトルリトリーバーを追加するオプションもあります。ベースビルダーはすべて自然言語であるため、導入障壁は非常に低くなっています。プロンプトでアクションを実行すると、フロー、Apex、API、データクラウドを介して強化できるため、より複雑になる可能性があります。ただし、エージェントが実行するアクションを強化するためにプロンプトに必要な情報については、ユーザー次第です。

自律機能に関する公開リソースや、それを自分で構築する方法はありますか? エージェントはチャットウィンドウの外側に存在し、途中で論理的な推論を行ってエージェントの方向を変える複雑なワークフローを実行できるようです。これは条件付きのフローだけですか? エージェントワークフローをフローとしてモデル化することはできますか? ありがとうございます!

実際のところ、公開リソースについてはよくわかりません。基本的なセットアップを含む「エージェントの構築」トレイルヘッドがあり、基本的に私が話している内容の基本をカバーしていますが、これがどのように高度になるかを本当に理解するには、Salesforce プラットフォーム自体がどのように機能するかを理解することが絶対に必要です。データモデル、自動化、コードに関連しています。これらのものが Agentforce に組み込まれていないと、Agentforce は基本的に単なる低機能の LLM になります。Agentforce が発揮できる非常に複雑なエージェント機能は、Agentforce 自体には備わっていません。Agentforce は基本的に、既存のコードとフロー、プロンプト、リトリーバーなどのインテリジェントなオーケストレーターです。

たとえば、理論的には、「Agentforce さん、連絡先の Jon Smith さんの近所にある最も高価な家の値段を教えていただけますか?」と尋ねることができます。Agentforce は、正しいアクションが割り当てられていれば、John Smith という連絡先を見つけて読み取り、レコードから郵便番号を取得し、HTTP コールアウトを使用して、必要な不動産サイトをスクレイピングするために既に構築されている外部アプリケーションを呼び出すフロー/Apex を呼び出し、「レコードの取得」フローからの入力を外部アプリケーションに渡し、結果を返してエージェントに出力し、エージェントは提供された入力を使用して質問に応答します。

これは単なる一例ですが、よく考えてみると、発生した処理のほとんどをエージェントが実行しているわけではありません。エージェントは、リクエストを解釈し、利用可能なアクションに基づいてプランを生成し、リクエストに応答するために必要なプラットフォームコンポーネントを実行し、出力を読み上げているだけです。既存の Salesforce プラットフォーム機能は、エージェントが実際にそのすべての情報を取得できるようにする上で最も大きな役割を果たしました。エージェントはプランを作成し、アクションを実行します。すべてを合わせると、結果は非常に複雑になる可能性があります。これは 1 つの例にすぎません。お役に立てば幸いです