// Referência técnica

Agentforce: referência prática

Agentforce é a camada de agentes autônomos do Salesforce: em vez de responder a um clique, o agente recebe um objetivo, escolhe entre ações disponíveis e executa dentro das permissões do usuário. Na prática, o que decide o resultado não é o modelo — é o desenho das ações, das instruções (topics) e do aterramento em dados confiáveis. Agente sem grounding bem feito erra com confiança, e é assim que a maioria dos projetos trava.

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Qual a diferença entre Agentforce e um chatbot?

O chatbot segue um fluxo desenhado: cada resposta possível foi prevista por alguém. O agente recebe um objetivo e decide quais ações chamar para chegar lá, na ordem que fizer sentido. Isso resolve o problema de cobertura — não é preciso prever cada caminho — e cria um problema novo: garantir que o conjunto de ações disponíveis não permita ao agente fazer algo que não deveria.

O agente respeita as permissões do usuário?

Sim, e isso é central para o desenho: o agente executa no contexto do usuário que o invocou, então sharing, FLS e permission set valem normalmente. Um agente não é um caminho para contornar a segurança da org. O cuidado real fica nas ações que chamam Apex sem sharing ou integram com sistemas externos, onde o modelo de permissão é o que você construiu.

Por que o agente responde errado mesmo com o dado certo na org?

Quase sempre é grounding, não modelo. O agente só usa o que as ações entregam a ele — se a ação retorna um resumo pobre, ou se o dado está em um objeto que nenhuma ação alcança, ele preenche a lacuna com o que parece plausível. A correção passa por revisar o que cada ação devolve e quais instruções delimitam quando usá-la, não por trocar de LLM.

Como medir se o agente está funcionando?

Por taxa de resolução sem escalonamento humano e por acerto nas ações executadas, não por satisfação com a resposta. Um agente que responde bem e executa a ação errada é pior que um que não responde. O Testing Center serve para rodar conjuntos de casos antes de liberar, e vale tratá-los como teste de regressão: toda instrução nova reroda o conjunto inteiro.

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