agentforce 的下一步计划
尽管 agentforce 尚处于起步阶段，但它对我们的客户来说是一个变革。wiley 和 saks fifth avenue 等客户都看到 agentforce service agent 对其业务 kpi 产生了指数级影响。随着 salesforce research 和行业内的创新和技术进步之轮继续快速转动，我们继续以光速前进，利用各种创新，使代理更加强大和智能。客户在不久的将来可以期待的一些进步包括。
代理的测试和评估框架
将像 agentforce 这样的要进行大量的测试和验证。因此，我们开发了一个强大的评估框架来测试行动结果、输入、输出、规划准确性、主题分类和规划器状态。我们一直在使用这个框架来优化代理的准确性、延迟、服务成本和信任度等指标。与大多数主要侧重于评估 llm 在数学、科学和一般知识熟练程度等任务上的表现的通用框架和基准不同，我们的评估框架专门针对 crm 业务用例。我们还发布了世界上第一个llm 基准在新窗口中打开，目前正在努力将我们的代理评估框架提供给客户和合作伙伴。
多意图支持。这是复制类似人类的对话机制的关键基石。相当多的日常表达都包 台灣資料庫 含多个不相关的目标，例如“更新我的订单并为我找一件 m 码的衬衫”、“更新案例状态并通过电子邮件向客户发送故障排除步骤摘要”和“预订航班和酒店”。通过结合 llm 的自然语言理解能力、大上下文窗口支持以及我们创新的概念（如主题），我们将继续尝试为客户创建可靠、可扩 whatsapp 号码数据 展且安全的解决方案。
多模态支持。虽然大多数数字交互都是基于文本的，但基于语音和视觉的交互使体验的丰富性增加了数倍，因为它们代表了人类交互的最自然方式。事实上，随着同时处理多模态输入、更快的响应时间、大上下文窗口和复杂的推理能力等进步，多模态人工智能市场预计到 2031 年将增长约36%在新窗口中打开。有几种企业用例可以直接从多模态支持中受益。
语音用例用生成式人工智
能语音支持、员工指导、培训和入职培训取代交互式语音应答 (ivr)。
视觉用例。产品搜索和比较、用户界面（网络、移动）浏览、故障排除和现场服务问题解决。
多代理支持。代理与代理之间的互动代表了我们这个时代最具变革性的商业 语音和视频通话并 发展之一。由于多代理系统能够同时检索、编译和处理信息，因此可以成倍地减少由于人与人之间的交接而按顺序进行的漫长而复杂的工作流程的处理时间。数字代理可以插入到这些工作流程中以执行可重复的数据处理任务，它们还可以帮助参与这些流程的人员提高效率。