Agentforce データ ライブラリは、キュレーションされインデックス化されたデータに基づいて応答を基盤とすることで AI の精度を向上させます。

Salesforce Agentforceでは、カスタムリトリーバーを使用して関連データ（例：Data CloudのベクターデータベースまたはSalesforceレコード）を取得し、AIによる応答を基盤としています。UC社の課題は、リトリーバーが関連性の低い結果を過度に返してしまうことで、応答精度が低下してしまうことです。最適な解決策は、フィルター（オプションA）を定義してリトリーバーの検索条件を絞り込むことです。フィルターを使用すると、UC社はデータセットを絞り込む条件（例：「ポリシー」カテゴリのドキュメントのみを取得する」や「特定の日付以降に作成されたレコード」など）を指定できるため、リトリーバーが関連する結果のみを返すようになります。これにより、不要なデータが除外され、AIによる応答の精度が直接的に向上し、UC社の課題を効果的に解決できます。

Universal Containers（UC）は、サポートエージェントが製品チュートリアルや製品ガイドに関する質問をAgentforceで行えるようにしたいと考えています。Agentforceは通常、ナレッジソースを参照し、正確で状況に応じた回答を提供します。
なぜナレッジ記事が必要なのでしょうか?
一元化されたリポジトリ: Salesforce で製品のチュートリアルやガイドをナレッジ記事として公開すると、Agentforce で情報をすぐに利用および検索できるようになります。
AI 統合: Agentforce を含む Salesforce の AI ソリューションは、多くの場合、Salesforce Knowledge 記事から直接コンテンツを取得するように構成できるため、手動でデータを重複させることなく、ユーザーにオンデマンドの回答を提供できます。
メンテナンスと更新: Salesforce Knowledge にコンテンツを保存すると、コンテンツの更新、バージョン管理、ユーザー権限が簡素化されます。

AgentForce for Slack 統合ガイドによると、従業員エージェント（または AgentForce 社内のエージェント）を Slack チャンネルに接続するには、Salesforce と Slack ワークスペース間の接続を作成する必要があります。ドキュメントには、「従業員エージェントを Slack に導入する前に、Salesforce 組織と Slack ワークスペース間の安全な接続を確立する必要があります。この接続により、エージェントと Slack ユーザー間の認証、権限マッピング、メッセージ交換が可能になります」と記載されています。接続が確立されると、管理者はエージェントが動作する特定の Slack チャンネルを設定できます。

AgentForceのエージェント間通信およびセキュリティ構成ガイドでは、機密性の高いIDデータ（検証済みの顧客IDなど）をエージェント間で共有する必要がある場合、エージェントAPIを使用して下流のエージェントのセッションを開始するのが正しいアプローチであると規定されています。検証済みのデータは読み取り専用のコンテキスト変数として渡すことで、セッション間の永続性を確保しながら、大規模言語モデル（LLM）による変更を防止できます。
この設定により、機密変数をLLMの推論層から分離することで、データの整合性とセキュリティコンプライアンスが維持されます。エージェントAPIを介して渡されるコンテキスト変数は実行時に不変であるため、エージェントが生成したレスポンスで変更または公開されることはありません。