Agentforce na prática: o que aprendemos com sua implementação
Imagine a seguinte situação: em vez de digitar uma pergunta na barra de pesquisa ou navegar pelo site em busca de uma resposta satisfatória, você simplesmente faz sua pergunta ao Agentforce em linguagem natural.
O agente possui autonomia para vasculhar o site e documentos internos para encontrar a resposta ideal. E o melhor: ele exibe diretamente na janela de chat do Agentforce, sem necessidade de acessar outra página. Além disso, o agente pergunta os seus dados e integra-os à base de dados do CRM da empresa.
Dessa forma, ele consegue te conectar a um representante de vendas que, com todo o contexto necessário para responder à sua solicitação, pode oferecer um atendimento personalizado que atenda perfeitamente às suas necessidades.
Foi exatamente isso que fizemos ao implementar um agente na landing page sobre Agentforce da SysMap Solutions. Agora, você pode conferir todos os detalhes acessando a página aqui!
Por que instalamos o Agentforce?
Para além da obviedade de usar o Agentforce em uma landing page sobre o próprio assunto, a implementação deste agente serviu como uma breve introdução às potencialidades dessa nova solução que vem sendo muito promovida pela Salesforce.
Embora seja uma tecnologia recente, a empresa norte-americana divulgou que já foram utilizados milhares de agentes globalmente. A implementação destes agentes, é apenas uma pequena amostra das várias funcionalidades que já existem na ferramenta, e novas atualizações surgirão ao longo deste ano para aprimorar a oferta.
Tipos de Agentes de IA, Tópicos e Ações
São cinco os tipos de agentes disponíveis no Agentforce:
Sales Coach – Fornece feedback inteligente, personalizado e específico para cada etapa sobre pitch de vendas ou sessões de simulação dos representantes (role-play);
SDR – Interage de forma inteligente com leads, oferecendo conteúdo personalizado, respondendo perguntas comuns e agendando reuniões;
Service – Oferece suporte inteligente aos seus clientes, respondendo a consultas frequentes e escalando problemas mais complexos. Pode ser integrado com o Messaging (WhatsApp, Facebook Messenger, Chats em websites, etc);
Service Planner – Ajuda o time de atendimento ao cliente a resolver casos mais rapidamente, fornecendo resumos de casos e orientações passo a passo para a resolução;
Agent for Setup – Auxilia os administradores da sua organização com tarefas diárias de administração, buscando respostas no Salesforce Help, entre outras tarefas.
Os agentes de IA no Agentforce são estruturados por tópicos e ações. As ações são a forma como um agente executa as tarefas. Cada ação é uma tarefa individual que o agente pode realizar. Por exemplo, se um usuário pedir ajuda para escrever um e-mail, o agente pode ativar uma ação que redige e revisa o e-mail, baseando-se em dados relevantes do Salesforce. Dessa forma, a Salesforce fornece algumas ações padronizadas para tarefas comuns, mas também é possível criar ações personalizadas para atender às necessidades específicas do seu negócio.
Já o tópico é uma categoria de ações relacionadas a uma determinada tarefa. Por exemplo, um tópico chamado Gerenciamento de Vendas pode conter ações do agente que ajudam um representante de vendas a se organizar para o dia, encontrar oportunidades e contatos relevantes, além de criar listas de tarefas e registrar chamadas.
Os tópicos incluem ações (as ferramentas disponíveis para a tarefa) e instruções (que orientam o agente sobre como tomar decisões). Quando um agente é acionado — seja por uma solicitação do usuário ou pelo início de uma conversa — ele compara a tarefa ou a pergunta do usuário com os nomes e descrições dos tópicos atribuídos a ele. Em seguida, classifica a solicitação no tópico mais relevante. Com base nas ações e instruções do tópico selecionado, o agente pode executar uma ou mais ações. Se estiver interagindo com um usuário, ele também pode solicitar informações adicionais, como perguntas para esclarecer a solicitação ou os dados necessários para realizar uma ação.
Sobre a implementação do Agentforce
Na situação do uso do agente na landing page da SysMap, o tipo implementado foi o Service Agent, que, como mencionado anteriormente, é indicado para interação direta com os clientes, oferecendo suporte, respondendo a perguntas frequentes e escalando problemas mais complexos, caso necessário.
Antes da criação do agente, potenciais clientes precisavam preencher um formulário para que o time comercial da SysMap entrasse em contato. Essa ferramenta veio substituir este processo.
Neste caso, o agente foi integrado ao site por meio de uma janela de conversação no canto inferior direito da página, com o objetivo de interagir com os clientes e cadastrar no CRM da SysMap os interessados na empresa e na ferramenta. Além disso, o agente pode conversar e responder a perguntas e dúvidas dos clientes.
Com estes dois objetivos em mente, nosso time do Coe Salesforce da SysMap Solutions, iniciou a criação com dois tópicos:
No primeiro tópico, existe a ação “Criação de Lead”, baseada num Flow que consiste em coletar os dados do cliente (nome, número de telefone, e-mail, empresa, cargo e breve descrição da necessidade), e realizar o cadastro no banco de dados do CRM da empresa. Instruímos o agente a ativar este tópico sempre que houver uma interação, pois, desse modo, aumenta-se a eficiência na geração de leads para o time de vendas.
O segundo tópico do é o “Sobre o Agentforce e a SysMap”, no qual possui como principal objetivo responder a perguntas e dúvidas do cliente. Utilizamos neste tópico uma das ações padrão existentes, o “Answer questions with knowledge”, que consiste em responder a perguntas do usuário com base em informações baseados em arquivos carregados (suporta os formatos de Word, PDF, TXT, entre outros).
Para esse fim, alimentou-se uma Knowledge Base com documentos textuais no formato de PDF e TXT, que contém FAQ com informações sobre a SysMap, seus serviços e sobre a plataforma Salesforce. Se, por exemplo, um usuário perguntar ao agente o que é a SysMap, ele consultará o conteúdo documentado para responder. Algumas respostas devem ser 100% determinísticas, 100% do tempo. Nesse caso, manualmente inserimos nas instruções do agente as respostas que pretendemos que sejam mais consistentes. No futuro, mais fontes de conhecimento serão adicionadas ao Agentforce, enriquecendo a experiência.
O maior desafio está em determinar quais fontes de conteúdo confiáveis vamos utilizar para alimentar o agente. Isso exige uma integração maior entre todos os departamentos da empresa para que as melhores respostas possíveis sejam incluídas. Um dos principais aprendizados foi que a classificação de tópicos pode, às vezes, estar incorreta, especialmente para perguntas que não correspondem claramente a nenhuma instrução predefinida. Por exemplo:
Consultas fora do escopo: “Me conta uma piada” ou “Qual é a sua cor favorita?”.
Consultas ambíguas: “Estou pensando em contratar os serviços da SysMap, mas não sei qual.”.
Quando a descrição do agente não aborda claramente esses casos, o Agente pode atribuir essas perguntas aleatoriamente a um tópico de fallback ou a um palpite. Às vezes, será classificada como Small Talk (interações informais e casuais), outras vezes pode cair em Off-Topic (perguntas fora do contexto)
Outro aprendizado curioso ocorreu durante a fase de testes do agente. Durante testes repetidos, observamos um padrão: o tópico atribuído pode mudar entre diferentes execuções do mesmo teste.
Um resumo das lições aprendidas:
✅ Tornar as instruções do seu agente claras e objetivas;
✅ Testar exaustivamente com cenários do mundo real;
✅ Criar proteções adequadas para consultas fora do escopo;
✅ Não trate os resultados dos testes como a palavra final: eles são uma ferramenta para ajudar a melhorar seus agentes, não uma garantia de desempenho perfeito;
✅ A classificação de tópicos pode dar errado: aprimore as instruções do seu agente para lidar com casos extremos e reduzir ambiguidades;
✅ Classificação errada ≠ Resposta errada: as vezes, mesmo classificando erradamente o tópico, o agente se recupera e acerta a resposta, o que é ótimo — mas manter uma classificação consistente ajuda na clareza e na depuração;
✅ Alucinações são reais: mesmo que um teste seja aprovado, a resposta pode estar incorreta. Monitore o uso em situações reais para identificar esses erros;
✅ Consultas fora do escopo são comuns no mundo real. Você pode modificar o tópico “Off-Topic” para fornecer respostas mais claras, como: “Desculpe, mas só posso responder perguntas sobre nossos produtos e serviços. Poderia reformular sua dúvida?”. Isso garante um tratamento consistente para perguntas fora do escopo e reduz respostas inesperadas;
✅ Não confie apenas na classificação de tópicos como métrica de sucesso. Otimize a resposta final, pois é isso que seus clientes verão;
✅ Ajuste as descrições do seu agente se notar classificações erradas frequentes. Mesmo que o sistema corrija, é melhor ter uma classificação previsível para facilitar a manutenção;
✅ Baseie-se em dados reais. Observe como as pessoas utilizam o agente e incorpore esse feedback para reduzir classificações aleatórias;
✅ Aprimore seu agente: atualize a descrição e o escopo do agente com exemplos explícitos (incluindo entradas típicas e fora do escopo) para que ele saiba exatamente como responder.
A implementação do Agentforce na SysMap Solutions demonstra como a tecnologia pode aprimorar a interação com clientes, automatizar processos e otimizar a geração de leads. Com ajustes contínuos e aprendizado, a ferramenta evolui para oferecer um atendimento cada vez mais eficiente e personalizado.
