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Artikel Agentforce

Spring 25 mit autonomen Agenten

Christian Szandor Knapp

Christian Szandor Knapp

• Lesezeit: 9 Min.
Spring 25 mit autonomen Agenten

Wir schreiben Monat und Jahr des Releases 254.

Während sich die Szene streitet, ob AI durch Skalierung noch besser werden oder ob AI 10% Wirtschaftswachstum nachweisen kann, stanzt Salesforce Agenten in gleichbleibender Geschwindigkeit. Und läßt Mitarbeiter gehen. Und holt neue, um mehr Agenten zu verkaufen.

Über Credits und Agentforce

Rechtschreibkorrektur und bessere Grammatik als Salesforce Feature gehört zu den amüsanten Stilblüten, die dieses Release aus AI getriebenen Gründen mit sich bringt.

Was passiert eigentlich, wenn OpenAI ausfallen sollte und alle im Vertrieb oder Service fürchten müssen, manuell Emails zu verfassen und selbst auf Rechtschreibung zu achten? Dann schaltet Salesforce auf Microsoft Azure um. Zumindest in England, Schweden und Kanada.

Added information to reflect that Microsoft Azure will be temporarily used in the event of a failover of OpenAI for Automotive Cloud, Education Cloud, Consumer Goods Cloud, Financial Services Cloud, Heath Cloud, Einstein Generative AI Services, Loyalty Management, Manufacturing Cloud, Net Zero, Nonprofit Cloud, Salesforce Contracts, Salesforce.org, and Vlocity. Priority will be given to the region in which the Customer’s org is provisioned. The United Kingdom, Canada, and Sweden are only applicable in failover situation
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Natürlich freut sich Salesforce alles nötige anzubieten, was Kunden mit AI glücklich und zufrieden macht. Und Consumption Credits erzeugt. Was uns zweimal zahlen läßt: Einmal beispielsweise für das Knowledge Feature wie es leibt und lebt und dann nochmal, bitte, weil ich die Daten in meiner Knowledge Base über Data Cloud in die AI hole.

Knowledge to Data Cloud

Das klingt hämisch. Ist auch so gedacht. Ändert aber nix an der Tatsache, daß ein zufriedener Kunde mit einer passenden Antwort zu seiner Anfrage trotz Credit Consumption kostengünstiger zu haben ist als mit einen echten Service Mitarbeiter, den man ja auch noch anlernen muß oder der mal krank wird. Das Argument, daß autonome Agenten nicht zu 100% verläßlich sind, geht nicht auf. Auch uns passieren ständig Fehler bei der alltäglichen Arbeit.

Im übrigen sind diese neuen Knowledge-Pfade alles Ergebnisse, die auch mit der Übernahme von Zoomin durch Salesforce zu Stande kamen.

Der AI Einstieg wird uns leicht gemacht: Foundations anschalten und 1000 Konversationen und 200.000 Einstein Requests gutgeschrieben bekommen.

Der Agentforce Sales Development Rep (SDR)

Der SDR ist einer der ersten autonomen Agenten, die Salesforce zur Verfügung stellt.

The SDR agent can work around the clock, initiating contact with leads on a schedule you set. The agent generates a customized initial email based on the lead record details. If a lead doesn’t reply, the agent sends a follow-up. When a lead replies, the agent detects whether the lead is interested, sends a response containing a meeting link from the lead owner’s calendar, and copies the sales rep.

Ähnlich wie beim Service Agenten geht es auch hier um die Kosten pro Leadkonvertierung. Die sind auf Grund der Tatsache, daß der SDR 24/7 Emails verschicken kann ohne müde zu werden auch hier geringer im Vergleich zu menschlicher Arbeit.

Ganz voraussetzungslos ist das allerdings nicht. Die folgenden Features braucht es, damit der SDR loslegen kann.

Agentforce SDR requires these additional Sales Cloud features to perform its work.

- Sales Engagement: engages leads with planned prospect outreach cadences
- Einstein Activity Capture: keeps data between Salesforce and the agent’s email client and calendar applications up to date
- Einstein Copilot: The AI agents platform chooses which actions to take and drafts emails
- Einstein Generative AI: drafts emails and creates summaries
- Salesforce Inbox: provides Outlook and Gmail integration and performs email tasks
- Automated Actions: adds, removes, and manages prospects in outreach cadences
- Data Cloud: provides auditing, feedback, the Einstein Trust Layer, and analytics

Wer darin nur eine aufgemotzte Email Journey sieht à la Account Engagement oder klassisch Marketing Cloud, mag recht haben.

Das ICU Update Debakel

Seit längerem ist das Release Update zur neuen Locale Engine (ICU) Gast hier. Es ist in neuen, nackerten Orgs auch kein Aufwandstreiber. Klick und fertig.

Für Kunden, die schon lange auf der Platform sind und eine ganze Reihe von Managed Packages haben, sieht die Welt anders aus. Wenn sich die Package Bereitsteller nicht aktiv darum kümmern, sind die Kunden aufgeschmissen. Ich bin gespannt, wie Salesforce das auflösen möchte.

Es ist ein Beispiel für organisch wachsende Trägheit in komplexen System mit vielen Abhängigkeiten. Keine Überraschung: In der Tendenz werden mehr große und kleine Updates abgebrochen als vor fünf Jahren. Ob das mit ICU passiert, werden wir sehen. Definitiv passiert ist es mit Email Threading (großes Update) oder dem Sortieren von Batch Ergebnissen (kleines Update, siehe unten).

Breaking Changes

v1 vs v2

Release Updates

Lieblingsfeatures

Admins

Prospecting Center

Routing to Agent

Flow Steps Element

Devs

  • Ein neue Kategorie für die Apex Debug Logs: Database Access (Kontext: Data Cloud/Data Spaces)
  • GA: LWC Local Dev (lassen wir die Vergangenheit ruhen)
  • GA: Formeln in Apex bauen und auswerten im FormulaEval Namespace. Suche noch nach richtig guten Anwendungsfällen. Den Admin in mir freut es.
FormulaEval.FormulaInstance ff = Formula.builder()
    .withType(Schema.Account.class)
    .withReturnType(FormulaEval.FormulaReturnType.STRING)
    .withFormula('name & " (" & website & ")"')
     .build();
 
//Use the list of field names returned by the getReferenced method to generate dynamic soql
String fieldNameList = String.join(ff.getReferencedFields(),',');
String queryStr = 'select ' + fieldNameList + ' from Account LIMIT 1'; //select name, website from Account
Account s = Database.query(queryStr);
system.debug(ff.evaluate(s));
When using a formula against an SObject or Apex object as the context object, the class methods or properties referenced by the formula must be global
Source
For orgs with 1,000 to 5,000 licenses, the limit is calculated based on the ratio of 100 licenses to one concurrent long-running Apex request. For example, if your org has 4,000 licenses, the concurrent long-running Apex requests limit is set at 40. If your org has 5,000 or more licenses, the concurrent long-running Apex requests limit is set at 50, which is the maximum capped limit. If your org has 1,000 or fewer licenses, the concurrent long-running Apex requests limit is set at 10 due to the minimum floor limit.
Use the package.xml file to automatically add entities and dependencies to a second-generation managed package in Data Cloud. Previously, you had to manually format and add the metadata entities.

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Generative Canvas

  • Der Field Service App dem KI Agenten Bilder schicken, um passende Anweisungen zurückzubekommen.