Últimas preguntas de examen gratuito de Salesforce AgentForce Specialist | SPOTO

Universal Containers está utilizando Agentforce para ventas para encontrar oportunidades similares para ayudar a cerrar los acuerdos más rápido. El equipo quiere comprender los criterios utilizados por el agente para que coincida con las oportunidades. ¿Cuál es un criterio que Agentforce para usos de ventas para que coincidan con oportunidades similares?

Los contenedores universales quieren reducir el tiempo general de manejo de agentes minimizando el tiempo dedicado a escribir respuestas de rutina para preguntas comunes en el chat, y reducir el análisis posterior a la chat al sugerir valores para los campos de casos. ¿Qué combinación de Einstein para las características de servicio permite este esfuerzo?

En medio de sus horarios ocupados, los representantes de ventas en los contenedores universales dedican tiempo para hacer un seguimiento de los prospectos y los clientes existentes por correo electrónico con respecto a las renovaciones o nuevos acuerdos. Pasan muchas horas durante toda la semana revisando comunicaciones y detalles pasados sobre sus clientes antes de realizar su alcance. ¿Qué acción de agente estándar ayuda a los representantes de ventas a redactar correos electrónicos personalizados a los prospectos generando texto basado en comunicaciones exitosas anteriores?

Universal Containers (UC) quiere permitir que su equipo de ventas obtenga información sobre los nombres de productos y competidores mencionados durante las llamadas. ¿Cómo debería UC cumplir con este requisito?

Un AgentForce ha creado una acción personalizada de copiloto utilizando el flujo como tipo de acción de referencia. Sin embargo, no está entregando los resultados esperados a la vista previa de la conversación y, por lo tanto, necesita resolución de problemas. ¿Qué debe hacer el especialista en AgentForce para identificar la causa raíz del problema?

Al crear un Retriever personalizado en Einstein Studio, ¿qué paso se considera esencial?

Un científico de datos necesita ver y administrar modelos en Einstein Studio, y también necesita crear plantillas de inmediato en el edificio de inmediato. ¿Qué conjuntos de permisos debería asignar un especialista en Agente Force al científico de datos?

Un administrador quiere verificar la respuesta de la plantilla de solicitud FLEX que han construido, pero el botón de vista previa está atenuada. ¿Cuál es la razón de esto?

Los contenedores universales (UC) están utilizando Einstein Generation AI para generar un resumen de cuenta. UC tiene como objetivo garantizar que el contenido sea seguro e inclusivo, utilizando la puntuación de toxicidad de la capa de confianza de Einstein para evaluar el nivel de seguridad del contenido. ¿Qué indica una puntuación de categoría de seguridad de 1 en la puntuación de toxicidad generativa de Einstein?

¿Cómo responde un agente cuando no puede entender la solicitud o encontrar información solicitada?

¿Cuál es la importancia de las instrucciones de acción al crear una acción de agente personalizado?

Universal Containers necesita una herramienta que pueda analizar registros de voz y video para proporcionar información sobre las menciones de la competencia, las oportunidades de entrenamiento y otra información clave. El objetivo es mejorar el rendimiento del equipo identificando áreas para la mejora e inteligencia competitiva. ¿Qué característica proporciona información sobre las menciones de la competencia y las oportunidades de coaching?

Un especialista en IA implementa correos electrónicos de ventas de Einstein para un equipo de ventas. El equipo quiere enviar correos electrónicos de seguimiento personalizados a clientes potenciales basados en sus interacciones y datos almacenados en Salesforce. El especialista en AI necesita configurar el sistema para utilizar la información más precisa y actualizada para la generación de correo electrónico. ¿Qué técnica de conexión a tierra debe usar el especialista en IA?

El equipo de servicio de Universal Containers desea personalizar la respuesta de resumen de casos estándar de AgentForce. ¿Qué debe hacer el especialista en Agente Force para lograr esto?

La acción del agente de Universal Containers incluye varias clases de Apex para el nuevo agente de agente. ¿Cuál es una consideración importante al implementar el ápice que es invocado por una acción de agente?

Universal Containers necesita que sus representantes de ventas solo puedan ejecutar plantillas de inmediato. ¿Qué debe usar la empresa para lograr este requisito?

Los contenedores universales implementaron Einstein Copilot para sus usuarios. Un usuario se queja de que Einstein Copilot no está eliminando actividades de los últimos 7 días. ¿Cuál es la razón de este problema?

Universal Containers (UC) planea implementar plantillas de inmediato que utilizan los modelos de base estándar. ¿Qué debe considerar UC al construir plantillas de inmediato en un edificio de indicador?

Universal Containers prueba una nueva función de IA generativa de Einstein para que su equipo de ventas cree correos electrónicos personalizados y contextualizados para sus clientes. A veces, los usuarios encuentran que el borrador del correo electrónico contiene marcadores de posición para atributos que podrían haberse derivado del registro de contacto del destinatario. ¿Cuál es la explicación más probable de por qué el borrador del correo electrónico muestra a estos marcadores de posición?

En Model Playground, ¿qué hiperparámetros de un modelo fundamental habilitado para Salesforce existente puede cambiar un AgentForce?

Universal Containers (UC) quiere ofrecer experiencias de servicio personalizadas y reducir el tiempo de manejo de agentes con respuestas de correo electrónico generadas por Al, basadas en la base de conocimiento. ¿Qué capacidad de IA debería usar UC?

Universal Containers (UC) está implementando un asistente de soporte con IA para ayudar a los agentes de servicio al cliente a recuperar rápidamente los pasos de solución de problemas relevantes y las pautas de políticas. El asistente se basa en un índice de búsqueda en Data Cloud que contiene manuales de productos, documentos de política y resoluciones de casos anteriores. Durante las pruebas, UC se da cuenta de que los agentes reciben demasiados resultados irrelevantes de versiones de productos anteriores que ya no se aplican. ¿Cómo debería UC abordar este problema?

¿Cuál es un caso de uso válido para Data Cloud Retrievers?

Universal Containers (UC) quiere limitar el acceso de un agente a los artículos de conocimiento mientras implementa la acción "Responder las preguntas con conocimiento". ¿Cómo debería UC lograr esto?

Universal Containers (UC) ha configurado una biblioteca de datos de AgentForce utilizando artículos de conocimiento. Al probar en Agent Builder y el sitio de la nube de Experience, el agente no responde con información sobre el artículo de conocimiento fundamental. Sin embargo, cuando se prueba en un edificio de inmediato, la respuesta regresa correctamente. ¿Qué debe hacer UC para solucionar el problema?

¿Qué elemento en el flujo omnicanal debe usarse para conectar el flujo con el agente?

El equipo de ventas en un hotel resort desea generar un resumen de huéspedes sobre los intereses de los huéspedes y proporcionar recomendaciones basadas en sus preferencias de actividad capturadas en cada perfil de invitados. Quieren que el resumen esté disponible solo en la página de registro de contacto. ¿Qué capacidad de IA debe usar el equipo?

¿Qué escenario demuestra mejor cuando una biblioteca de datos de AgentForce es más útil para mejorar la precisión de respuesta de un agente de IA?

Los contenedores universales implementaron agente para sus usuarios. Un usuario se queja de que el agente no está eliminando actividades de los últimos 7 días. ¿Cuál es la razón de este problema?

Los contenedores universales crearon una plantilla de solicitud de generación de campo que funcionó para muchos registros, pero los usuarios informan fallas aleatorias con errores de límite de token. ¿Cuál es la causa de la naturaleza aleatoria de este error?