在上個月的文章中，我們探討了智慧型代理人（AI Agent）對企業的優勢以及導入前應考量的因素。本次將聚焦於 Salesforce 的 Agentforce，深入解析其核心技術 Agentforce Reasoning Engine，並分享其在行銷、銷售、客服……等商務場景中的實際應用。
Agentforce Atlas Reasoning Engine：AI Agent 的大腦
Agentforce Atlas Reasoning Engine 是整個 Agentforce 的核心，賦予其強大的運算與互動能力。它能提供更快速、更強大且支援多回合對話的互動方式，大幅提升使用者的互動體驗。Agentforce 能夠做到：
- 多回合對話：能根據與使用者對話上下文動態調整回應，提高服務的適切性。
- 主題分類：根據預先定義的描述，將使用者的問題分類至不同主題，確保回應的關聯性。
- 指令與行動：每個主題都包含特定的指令與行動－例如確認訂單細節或獲取更多資訊－以更準確且有效率地協助使用者。
- 知識檢索：採用多種技術包含檢索增強生成（Retrieval Augmentation Generation, RAG），可選擇性地使用多個語言模型反覆優化查詢品質，確保能提供最有關聯且高品質的回應。
- 可搜尋的公開資料：透過 Einstein Trust Layer 安全地取得公開資料，擴展知識庫範圍。
了解了 Agentforce 的技術運作基礎架構，接下來讓我們來看看其能如何套用在商務上：
讓行銷活動更高效、更個人化
行銷活動的成功往往依賴於對客戶需求的深刻理解，因此行銷團隊在規劃活動時，需要花費大量時間進行資料蒐集和規劃設計，效率低且難以保證有相對應的 ROI，而 Agentforce 在這方面提供了強大的支援。行銷人員僅需輸入活動目標，Agentforce 就能快速生成活動概要和推廣內容。以品牌年度促銷活動為例，Agentforce 可以根據目標市場的詳細數據－如消費者購物偏好－自動生成適合不同受眾群體的活動文案。針對忠誠客戶 Agentforce 推薦專屬折扣、針對潛在客戶則提供首次購物優惠、針對購物車中有商品未結帳的客戶，則推送期間限定的提醒……等，還能根據數據即時調整促銷文案，確保客戶收到與其喜好相關的資訊，不僅能顯著提升互動效率和轉換率，讓行銷活動的影響力最大化。
篩選潛在客戶、促成更多交易
在銷售端，銷售人員往往很難從龐大的潛在客戶名單中篩選出真正具有商業價值的客戶－ Agentforce 能自動挖掘客戶需求並協助銷售人員高效完成交易。當客戶在官網詢問某零件的供貨情況時，Agentforce 能即時詢問需求數量、應用場景，並確認客戶是否具有決策權限。一旦確認該客戶為高潛力，Agentforce 會立即通知負責的銷售人員進一步跟進。這樣的自動化篩選機制，讓銷售人員能將更多時間用於高價值客戶，提升成交效率。
另外一個常遇到的問題是資深人員無暇為新進銷售人員進行教育訓練，使新進人員難以應對複雜的客戶需求，或介紹高知識含量的產品。Agentforce 能提供即時的銷售輔導，例如在客戶詢問產品技術規格時，Agentforce 能給出簡單易懂的解釋建議，並推薦適合客戶行業的成功案例。此外，若客戶在對話中表現出猶豫時，Agentforce 能提醒銷售人員提供折扣或免費試用方案，幫助促成交易。
提供 24/7 不間斷的服務
在客戶服務領域，即時性與準確性是提升客戶滿意度的關鍵。Agentforce 能夠支援全天候的服務，減少客戶等待時間，並提升問題解決效率。例如，客戶在官網提出技術問題時，Agentforce 能根據產品型號提供檢查建議。若問題無法解決，Agentforce 將自動生成包含完整脈絡的問題記錄，並轉交給技術工程師，確保問題能快速得到解決。
過往若有需要更換損壞產品的客戶，常常需要多次聯絡才能完成預約，影響服務體驗。Agentforce 可快速確認客戶的地址與空閒時間，並自動匹配最適合的技術人員完成後續安裝。例如，有產品更換需求的客戶聯繫，Agentforce 能先要求客戶提供訂單資訊檢查保固期限，如是在期限內則可根據客戶的時間偏好安排合適的技術人員，並同步更新
