Jak testować agentów AI w Salesforce?

Personalizowane testy agentów – klucz do jakości AI

Ręczna kontrola odpowiedzi AI traci sens w świecie automatyzacji procesów biznesowych. Salesforce Agentforce pozwala budować własne zestawy testów, które precyzyjnie weryfikują, na ile agent AI dostarcza wartość dla użytkownika końcowego. Zamiast tradycyjnych testów opartych o jedno oczekiwane słowo, możemy sprawdzać całe frazy, reakcje na różne scenariusze oraz konkretne dane liczbowe (źródło). To oznacza, że każde wdrożenie CRM, gdzie AI odpowiada za kontakt z klientem lub obsługę zgłoszeń, można systematycznie monitorować i szybciej wyłapywać nieoczywiste błędy.

String i numeric comparison – dwa filary skutecznej weryfikacji

Salesforce oddał w ręce deweloperów dwa główne narzędzia do testowania agentów: porównania tekstowe (string comparison) oraz liczbowe (numeric comparison). String comparison pozwala ocenić, czy odpowiedź AI zawiera pożądaną frazę, rozpoczyna się od wskazanego słowa lub dokładnie pokrywa się z oczekiwaniem. Z kolei numeric comparison identyfikuje, czy agent prawidłowo przetwarza i wyświetla wartości liczbowe, np. w odpowiedzi na specyficzne zapytania o dane finansowe (źródło). Efektem jest znacznie większa kontrola nad przebiegiem procesów biznesowych, bo testy wykrywają nie tylko niespójności, ale i drobne odchylenia, które mogłyby zdezorientować użytkownika CRM.

Szybka konfiguracja testów w praktyce – narzędzia i workflow

Tworzenie testów dla agentów Salesforce Agentforce realizujemy lokalnie, wykorzystując folder aiEvaluationDefinitions i dedykowane pliki XML (Salesforce CLI). To elastyczne podejście otwiera drogę do automatyzacji w ramach DevOps, ale również daje możliwość natychmiastowego wdrożenia testu do organizacji Salesforce. Po napisaniu testu wystarczy klik w VS Code („Deploy Source to Org”) i nasze niestandardowe kryteria dostępne są bezpośrednio w Testing Center (źródło). To rozwiązanie nie tylko usprawnia pracę IT, ale również ułatwia codzienne audyty jakości zespołom biznesowym.

Przykład: agent CRM, który zna swoje akronimy

Wyobraźmy sobie agenta obsługującego zapytania o rozbudowane pojęcia, jak LLM („Large Language Model”). Chcemy mieć pewność, że na pytanie „Co oznacza LLM?” zawsze poda pełnine rozwinięcie skrótu i nie zbagatelizuje kontekstu. Dzięki custom evaluation criteria możemy jasno opisać, jak agent powinien odpowiedzieć i automatycznie sprawdzać rezultaty po każdym wdrożeniu. Przekłada się to bezpośrednio na spójność informacji dostarczanych użytkownikom CRM, a także na oszczędność czasu zespołów odpowiedzialnych za utrzymanie AI (źródło).

Perspektywa: AI pod pełną kontrolą czy iluzja automatyzacji?

Wprowadzanie niestandardowych kryteriów testowania agentów AI w Salesforce może być przełomem dla firm, które liczą na pełną kontrolę nad jakością odpowiedzi. Jednak każde środowisko wymaga zrównoważenia automatyzacji z systematycznym nadzorem ekspertów. Czy CRM z AI stanie się w Twojej organizacji gwarantem przejrzystości procesów, czy kolejną czarną skrzynką? Ostateczny efekt zależy od odwagi do testowania i gotowości na szybkie reagowanie na zmiany.