AgentForceデータライブラリ構成ガイドによると、管理者はナレッジ記事のインデックス作成と取得を公開されているものに限定し、LLMベースのレスポンスのソース可視性を有効にすることができます。ドキュメントには次のように記載されています。
データライブラリ設定の「ナレッジ設定」で「公開ナレッジ記事を使用する」を有効にすると、公開されているコンテンツのみがインデックスに登録されます。引用を表示するには、「ソースを表示」を有効にして、エージェントが応答の根拠として使用した特定の記事またはデータレコードにリンクできるようにします。

商談商品、顧客に近いイベント、そしてトーンと声の例に基づいて営業メールを作成するために、Agentforceスペシャリストはプロンプト開始フローを使用する必要があります。このフローは、Salesforce内の関連レコードから必要なデータを動的に取得し、文脈的に正確な情報に基づいてAIによる生成出力を生成できます。

信頼できる Salesforce データに基づいて応答を基盤化すると、幻覚が大幅に減少します。

AgentForce Data Cloud Search Indexing GuideとRAG Optimization Frameworkによると、ハイブリッド検索インデックスは、キーワードベース（語彙的）検索とベクトルベース（セマンティック）検索の両方の機能を組み合わせたものです。このデュアルモード検索により、AgentForceはユーザーの意図を解釈しながらも、キーワードの完全一致を尊重することができます。
多くの企業シナリオでは、クエリには特定の用語（例：「契約ID」
54321）と意味的な意図（例：「サブスクリプションを更新する」）に基づいて検索が行われます。純粋なベクトル検索では正確なキーワードが見落とされる可能性があり、キーワードのみの検索では意味的に関連する結果が見落とされる可能性があります。
ハイブリッド インデックスにより、両方のタイプの検索を同時に利用できるようになり、精度とコンテキスト理解の最適なバランスが実現します。

AgentForceとSalesforce AIアーキテクチャのモデルコンテキストプロトコル（MCP）により、エージェントは実行時に外部ツールやAPIを動的に検出して接続できます。ドキュメントでは、MCPを次のように定義しています。「MCPにより、LLMは登録済みのツールエンドポイントをクエリしてスキーマを取得できるため、エンタープライズAI環境における動的なツールの検出と呼び出しが可能になります。」