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Jeder KI Assistent wird von einem System betrieben, das im Hintergrund arbeitet. Bei Agentforce ist dies die Atlas Reasoning Engine, die AI Agents dazu bringt, die besten Entscheidungen zu treffen und die akkuratesten Antworten zu liefern. Aber was ist die Atlas Reasoning Engine? Und wie funktioniert sie? Lesen Sie mehr in diesem Wissensartikel.
Weiteres Wissen rund um Salesforce Produkte und Services
Veröffentlichung: März 2025
Lesedauer: 4 Minuten
Die Atlas Reasoning Engine wird als das “Gehirn” hinter Agentforce bezeichnet. Sie ermöglicht es den AI Agents von Agentforce, Daten zu analysieren, komplexe Szenarien zu durchdenken und Aufgaben auszuführen, die bisher menschliche Kognition erforderten. Durch die Einbeziehung fortschrittlicher KI-Techniken ermöglicht es die Engine, dass AI Agenten nicht nur repetitive Aufgaben erfüllen und strikten Prozessen folgen, sondern sich eigenständig an Situationen anpassen können.
Die Atlas Reasoning Engine arbeitet im Ablauf einer Anfrage kontinuierlich daran, die besten Antworten und Ergebnisse zu liefern. Dies bedeutet, dass Atlas bei der Verarbeitung einer Anfrage die Abfrage verfeinert, indem sie kontextbezogene Details hinzufügt, und dann die fortschrittliche Retrieval Augmented Generation (RAG) nutzt, um relevante Daten und Metadaten zu sammeln und gleichzeitig die Qualität ihrer eigenen Antwort zu bewerten. Diese einzigartige Fähigkeit, eine Antwort zu generieren, ihre Genauigkeit zu bewerten und sie vor der erneuten Beantwortung zu verfeinern, ermöglicht es Agentforce unter Benutzung der Atlas Reasoning Engine, präzisere Einblicke und Maßnahmen zu liefern.
Die Atlas Reasoning Engine ist eine weit fortgeschrittene Künstliche Intelligenz, die menschlichem Handeln sehr nahe kommt. Wo es bisher nur sogenannte “Chain of Thought” (CoT) KIs gab, wie zum Beispiel Einstein Copilot, jetzt bekannt als Agentforce Assistant, die einfachen Schritten folgen konnten, um ein Ziel zu erreichen, gibt es mit der Atlas Reasoning Engine nun eine Lösung, die sich nicht strikt an ein Script halten muss, sondern eigenständig den nächsten sinnvollen Schritt wählen kann.
Ältere KIs hatten außerdem häufig die Tendenz zu Fehlern zu neigen, da sie basierend auf LLMs (Large Language Models) schnelle Antworten generiert haben, die aber inhaltlich nicht immer richtig waren und nicht persönlich auf den Kunden zugeschnitten waren. Mit der neuartigen KI, mit der die Atlas Reasoning Engine funktioniert, werden Antworten langsamer generiert und basieren auf allen Daten, auf die die KI im Unternehmen zugreifen kann.
Dadurch durchdenkt die Atlas Reasoning Engine mehrfach die Antworten, die Agentforce dann ausgibt, und liefert dadurch zuverlässigere Ergebnisse und kann logische nächste Schritte vorschlagen.
Die Atlas Reasoning Engine wird durch die Salesforce Data Cloud unterstützt, die Geschäfts- und Kundendaten vereinheitlicht und harmonisiert. Dadurch wird das Risiko von Falschinformationen minimiert und kontextbezogene und umsetzbare Erkenntnisse werden geliefert — einschließlich Inline-Zitaten, die zeigen, welche Quellen Agentforce bei der Ausarbeitung einer Antwort herangezogen hat.
Wenn eine Reasoning-Engine beispielsweise eine Kundensupportanfrage analysiert, liefert sie nicht nur eine einzige Antwort auf die Anfrage des Benutzers. Sie wertet jeden abgerufenen Textabschnitt aus, sucht nach den relevantesten Abschnitten und stellt dann die endgültige Antwort nur auf der Grundlage der für die Benutzeranfrage relevanten Abschnitte zusammen. Mit verbesserten Abfrageverarbeitungstechniken und der Nutzung von Indizes, die mit Metadaten angereichert sind, konnten die Kunden von Agentforce eine deutliche Verbesserung der Antwortgenauigkeit im Vergleich zu DIY-KI-Lösungen erzielen und die Relevanz der Antworten verdoppeln, wie die ersten Pilotprojekte mit Atlas zeigten.
Die Atlas Reasoning Engine ist die Intelligenz hinter Agentforce. Die fortschrittliche Technik nutzt und befähigt Agenten mit fünf Schlüsselattributen:
Die Engine kann nicht nur die Argumentation bestimmter Agenten verifizieren, sondern auch über mehrere Agenten hinweg arbeiten und orchestrieren, indem sie verschiedene “POVs” (Point of View, Sichtweisen) als Antwort auf eine Benutzeranfrage bereitstellt.
Dadurch dass Künstliche Intelligenz nicht deterministisch ist und halluzinieren kann, ist auf sie nicht immer Verlass. Auch wenn es zu Datenschutz kommt, haben vor allem Unternehmen bedenken, wie eine KI Unternehmens- und Kundendaten verwendet und speichert. Daher hat Salesforce die Einstein Trust Layer entwickelt, die Schutz in vielerlei Hinsicht bietet: mit Toxizität-Erkennung, Verträge ohne Datenspeicherung, Schutz vor Prompt-Injektionen und verschiedenen anderen Mechanismen.
Die verwendeten Large Language Models (LLMs) und die Systemeigenen Prompts wurden mit Regeln versehen, um ein Abschweifen und Halluzinieren zu verhindern.
Bei wichtigen Geschäftsszenarien, bei denen die Fehlertoleranz gleich Null ist, übergibt die KI jedoch an einen menschlichen Mitarbeitenden.
Agentforce ist die erste konversationelle Automatisierungsplattform für Unternehmen, die in der Lage ist, proaktive, intelligente Entscheidungen in großem Umfang mit minimaler menschlicher Beteiligung zu treffen. Die Atlas Reasoning Engine ermöglicht folgende Funktionen:
In umfangreichen Tests erwies sich der Reasoning and Acting (ReAct)-Ansatz als wesentlich effektiver als das Chain of Thought (CoT)-Prompting. Bei ReAct durchläuft das System kontinuierlich die Schritte Denken, Handeln und Beobachten, bis das Ziel des Benutzers erreicht ist. Dieser iterative Prozess ermöglicht es dem System, neue Informationen aufzunehmen, klärende Fragen zu stellen und seine Antworten zu verfeinern, was zu einer natürlicheren und flüssigeren Unterhaltung führt.
Agentforce führt „Themen“ ein, die sich an der Absicht des Benutzers oder an bestimmten Aufgaben orientieren. Wenn eine Benutzereingabe empfangen wird, wird sie einem Thema zugeordnet, das vordefinierte Anweisungen, Geschäftsrichtlinien und relevante Aktionen enthält. Diese Struktur definiert den Umfang der Anfrage und optimiert die Fähigkeit des Systems, effizient zu skalieren. Eingebettete Anweisungen in natürlicher Sprache leiten das Large Language Model (LLM) an, bestimmte Sequenzen oder Richtlinien zu befolgen — wie z. B. „kostenlose Rücksendungen bis zu 30 Tagen“ -, um die Einhaltung und Konsistenz der Antworten sicherzustellen. Dieser Ansatz ermöglicht es Agenten, Tausende von Aktionen sicher und effektiv zu verwalten.
Zuvor waren die Antworten von Agentforce auf Aktionsausgaben beschränkt, was die Fähigkeit einschränkte, differenzierte, kontextbezogene Antworten zu geben. Durch die Möglichkeit, dass das LLM auf den Gesprächsverlauf verweist, können die Benutzer nun um Klarstellungen und Folgefragen bitten, was zu einer umfassenderen und effektiveren Interaktion führt.
Indem das LLM ermutigt wird, seine Entscheidungsgründe zu formulieren, werden Halluzinationen deutlich reduziert und der Denkprozess transparent gemacht. Diese Funktion, die standardmäßig im Agent Builder Canvas verfügbar ist, ermöglicht Administratoren und Entwicklern eine Feinabstimmung des Agentenverhaltens. Darüber hinaus können Benutzer das System zu Erklärungen auffordern, was das Vertrauen in seine Antworten stärkt.
Die Engine verwendet RAG, um externe und interne Unternehmensdaten mit dem LLM zu kombinieren. Sie ruft relevante Informationen aus der Salesforce Data Cloud ab und bewertet die Qualität der Daten. Dadurch kann Atlas nicht nur generative Antworten erstellen, sondern sie auch mit echten Unternehmensdaten verknüpfen.
Dank dieser Fortschritte ist Agentforce in der Lage, intelligente, anpassungsfähige und skalierbare konversationelle Automatisierung für Unternehmensanwendungen bereitzustellen.
Die Wahl zwischen einem AI Assistenten und einem Agenten wie dem in Agentforce, gesteuert durch die Atlas Reasoning Engine, sollte für die meisten Unternehmen eindeutig sein. Ein AI Assistent ist ausschließlich dafür geeignet, gewöhnliche Fragen zu beantworten, in etwa auf dem Level eines Praktikanten oder Anfängers. Wenn Unternehmen jedoch eine KI wollen, die ihre Mitarbeitenden in allen Bereichen wirklich unterstützen kann, dann sollten sie AI Agents wie Agentforce wählen.
Agentforce ist in der Lage, Daten tiefgehend zu analysieren und individuelle Entscheidungen basierend auf diesen Daten zu treffen. Dadurch können Aufgaben fast gänzlich an einen AI Agent abgegeben werden und die Mitarbeitenden können sich noch besser auf komplexere Aufgaben fokussieren.
Agentforce ist eine Innovation von Salesforce, die neue Möglichkeiten für Unternehmen eröffnet. Doch Agentforce würde nicht funktionieren, wenn die Atlas Reasoning Engine nicht das Gehirn und die treibende Kraft dahinter wäre. Die fortschrittliche Künstliche Intelligenz ist besser als jegliche Künstliche Intelligenzen vor ihr, da sie nicht stur Aufgaben erfüllt, sondern Prozesse kontinuierlich evaluiert, verschiedene Alternativen abwägt, und stets neue Daten in die Entscheidungsfindung mit einbezieht. Basierend darauf werden Ergebnisse generiert, die inhaltlich durchdacht sind und mit Daten und Quellen belegt sind, nicht nur weil sie anhand eines LLMs generiert wurden.
Dadurch sind die Ergebnisse, die die Agents in Agentforce liefern, stets auf dem höchsten Niveau.
Sie wollen mehr Infos zur Atlas Reasoning Engine? Lesen Sie auf der Salesforce Seite weitere Details:
https://www.salesforce.com/agentforce/what-is-a-reasoning-engine/atlas/
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