Service Agent 定制 — 用 Prompt Builder + Agent Actions + Flow 构建智能客服

完整模块：从制作带四层补偿等级的 Flex Prompt Template 和 Merge Fields，到启用 Agentforce 创建 Guest Issue Recovery 自定义 Subagent 并通过两个 Actions（Flow 验证客户身份 + Prompt Template 生成补偿回复）构建自动化闭环，再到测试发现等级误判和过度补偿问题，最后用 Flow 过滤仅开放案例替代 Related List 优化提示模板——打磨出准确、共情、合规的智能客服 Agent。...

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📅 2025/12/5 ✍️ ponybai 🏷️ agentforce, salesforce, prompt-builder

一、制作有效的 Prompt Template

欢迎来到 Service Agent Customization with Prompt Builder。本模块跟随 Coral Cloud Resorts 的管理员 Becca，学习用 Prompt Builder + Agent Actions + Flow 构建一个智能的客人投诉处理系统。旅程分三步：制作（Craft）有效的 Flex 提示模板、连接（Connect）提示模板与 Agent、优化（Refine）提示模板以获得准确回复。

提示词的力量与 Coral Cloud 场景

您可能没意识到，其实一生都在使用"提示词"——每次给出指令并期望特定回复，都是在做提示工程（Prompt Engineering）：

  • 向客服聊天机器人输入一条消息
  • 让语音助手设置提醒
  • 请收银员换成零钱
  • 点咖啡时指定"大杯冰拿铁、燕麦奶、不加糖"

这些日常互动说明一个道理：结构化输入会产生清晰、预期的结果——这正是 AI 提示工程的底层原理。

Coral Cloud Resorts 场景：Sofia Rodriguez 一家预订的 White Water Rafting Rush Experience 意外取消，她联系客服投诉。随着度假村越来越受欢迎，这类投诉日益增多，压垮了客服团队，导致响应时间变长。管理员 Becca 被委派用 Agentforce 自动化投诉处理，提升客人满意度。

自动化投诉处理工作流：

  1. 客人提交投诉——客人通过聊天中的 Agent 表达不满
  2. Agent 验证身份——系统核对客人身份与开放案例
  3. 分类投诉等级——Tier 0（Minor Preference）、Tier 1（Minor Inconvenience）、Tier 2（Moderate Disruption）、Tier 3（Major Disruption）
  4. Agent 提供解决方案——基于案例详情与补偿等级
  5. 客人选择补偿
  6. 案例关闭

虽然 Agent 本身很强大，但它们依赖清晰、结构良好的提示模板来提供准确、一致、有用的回复。提示模板就像一份指南，确保 Agent 拥有正确的上下文、语气和数据。处理客人投诉这类敏感问题时尤其重要——个性化、精准的沟通至关重要。

创建带 Merge Fields 的 Flex Prompt Template

选择正确的提示模板类型。Prompt Builder 提供多种模板供选择：

  • Field Generation 模板——用单个对象把信息填充到 Lightning Experience 的记录字段
  • Flex 模板——最灵活，支持多对象、自由文本输入（非记录类型的纯文本输入）与数据模型，生成更丰富的回复
  • Standard 模板——针对特定用例（如工作总结、销售话术辅导、客服回复 grounding），但范围受限

为什么选 Flex 模板？客人投诉从简单不便到复杂问题不等，Becca 需要能灵活适配的方案。Flex 模板移除了狭义模板的诸多限制，支持多对象、自由文本输入、动态上下文感知的响应——非常适合交互式聊天体验、个性化推荐和上下文丰富的洞察。

创建模板：先注册免费的 Developer Edition org（含 Prompt Builder、Agentforce 与样例数据）并连接到 Trailhead。然后在 Setup 中操作：

  1. 搜索并选择 Einstein Setup，确保 Turn on Einstein 开关为 On，刷新浏览器以显示新的管理员设置
  2. 搜索并选择 Prompt Builder → 点击 New Prompt Template
  3. 配置：Prompt Template Type=Flex；Name=Guest Experience Compensation；API Name=Guest_Experience_Compensation
  4. 添加两个资源：Contact（Source Type=Object，Object=Contact）与 Complaint（Source Type=Free Text）
  5. 点击 Next 打开 Prompt Template Workspace

编写提示词。Becca 在 Workspace 中输入如下结构：以"你是回复 [Guest Name] 投诉的客服代表"开头；说明"根据下方指南确定适当的补偿等级"；用 [Tiered Guest Compensation] 占位符标记补偿政策；再定义响应格式，区分 [If Tier 0] 与 [If Tier 1-3] 两种措辞，最后以"Now create a message."结尾。

添加合并字段（Merge Fields）让提示动态化：在 Prompt 中找到 [Guest Name]，删除占位符，点击 Insert Resource > Contact > FirstName，用合并字段替换。

定义四级补偿结构（替换 [Tiered Guest Compensation] 占位符）：

  • Tier 0（Minor Preference Issue）— 无开放案例：致歉并确认反馈，告知客人偏好已为未来入住记录，邀请分享更多反馈，不提供补偿选项
  • Tier 1（Minor Inconvenience）：活动延迟开始、轻微房务问题、餐厅服务慢等；补偿——$50 度假村积分、免费饮品/开胃菜/甜点、提前入住/延迟退房（如可用）
  • Tier 2（Moderate Disruption）：影响预订的预订错误、房间/服务不满、长时间延误；补偿——重新预订相同或替代体验、度假村积分（最高 $350，用于餐饮/水疗/活动）、免费房型升级（如可用）
  • Tier 3（Major Disruption）：活动取消、重大预订失败、严重服务问题、安全问题；补偿——度假村积分（最高 $1000）、免费高级体验（私人导览/精致餐饮/水疗）、免费延长一晚住宿

测试与激活：在 Template Settings 的 Model 选择 OpenAI GPT 4 Omni Mini；在 Preview Settings 的 Inputs 中，Contact 搜索并选择 Sofia Rodriguez，Complaint 输入 The music was too loud on the beach.；点击 Save & Preview 查看生成结果（可切换 Language 查看多语言），满意后点击 Activate。

二、用 Agent Actions 赋予 Prompt 生命

提示模板制作完成后，下一步是让它"活"起来——把提示模板连接到 Agent，让自动化不仅智能、而且可执行。这正是"魔法发生的地方"：提示词与 Agent 相遇，工作流真正运转起来。

创建带 Actions 的自定义 Subagent

启用 Agentforce：在 Setup Quick Find 搜索 Salesforce Go → 在 Search features 中输入并选择 Agentforce (Default) → Get Started → Turn On → Confirm。

创建自定义 Subagent：

  1. Setup 中搜索 Agentforce Agents → 选择 Coral Cloud Experience Agent → Open in Builder
  2. New > + New Subagent，在"What do you want this subagent to do"输入 Handles guest issues by providing personalized recovery options based on an open case. → Next
  3. 配置：Name=Guest Issue Recovery；Classification Description=Handles guest issues by providing personalized recovery options based on an open case；Scope=Your job is only to assist in resolving guest issues by offering tailored recovery options based on the details of open cases.
  4. 底部只保留两个指令文本框，删除多余的文本框

两条关键指令（Instruction）：

  • 第 1 条：如果客人对度假村体验或活动发送负面消息，运行 Guest Experience Compensation 动作；运行前务必确认客户身份；如果返回"案例不存在"，告知用户并对客人关切给出共情回复。
  • 第 2 条：如果客户身份未知，必须先询问其邮箱和会员号，运行 Get Customer Details 动作获取 Contact 记录，再执行其他任何动作。

点击 Next 与 Finish 完成 subagent。接下来为它创建两个自定义动作：

Action 1 — 验证客户详情（Validate Customer Details）：Reference Action Type=Flow，Reference Action=Get Customer Details；取消勾选 Show loading text for this action；email 与 memberNumber 勾选 Require Input；contact 勾选 Show in conversation。

Action 2 — 使用提示模板（Use the Prompt Template）：Reference Action Type=Prompt Template，Reference Action=Guest Experience Compensation。配置各字段——Agent Action Instructions（提供客人在不满后的选项，不修改回复中的任何选项，不提及补偿有等级之分）；Complaint Input Instruction（使用聊天中收到的客人投诉文本）；Contact Input Instructions（输入为 contact 记录，将传给另一个 flow）；Output Instructions in the Prompt Response（基于指定提示与输入生成的动作响应）；取消 Show loading text，勾选 Show in conversation。

通过把提示模板与 Agent 连接，Becca 建立了一条自动化闭环：客人投诉 → Agent 验证身份 → 提示模板生成定制化的补偿回复。

三、优化 Prompt Template 以获得准确的 Agent 回复

提示模板和 Agent 都搭建好了，但如何确认它按预期工作？本单元 Becca 切换到质量保证模式：测试 Agent、识别意外行为、修订提示词，确保 Agent 每次都准确且共情地回复。

测试 Agent 并发现问题

测试 1 — Sofia 的取消事件（本应为 Tier 3）：在 Agentforce Builder 的 Conversation Preview 窗口点击右上角刷新（圆形箭头）图标，输入 The White Water Rafting experience my family and I booked was unexpectedly cancelled. 并按 Enter；Agent 询问身份后，输入 I'm sofiarodriguez@example.com and my membership number is 10008155.。Agent 检索客户详情、分类投诉并提供补偿——但它给 Tier 3 的问题提供了 Tier 2 的补偿，因为缺少足够的上下文。

测试 2 — Tabatha 的大型旅行团投诉：刷新后输入 At the Ocean Kayak Expedition, I didn't like that the tour group was so large.，Agent 回复后输入 I'm tabathatobias@example.com and my membership number is 10009996.。

发现两个严重问题：

  • 等级误判：Agent 无法准确判断补偿等级，需要更好的案例严重程度上下文
  • 过度补偿：即使没有正式记录的投诉或开放案例，Agent 仍提供补偿——任何人声称不满都能拿到免费住宿或积分，这对 Coral Cloud 而言不可持续

用 Flow 优化 Prompt — 过滤开放案例

修改提示模板：返回 Prompt Builder，打开 Guest Experience Compensation 模板，替换"Determine the appropriate tier of compensation based on the guidelines below."这一行，加入基于开放案例判断补偿等级的逻辑（若案例详情为"无开放案例"、空或 null，则分配 Tier 0），并指导当客人提出未记录问题时如何回复（共情、感谢反馈但不提供补偿）。点击 Save As > Save As New Version。

激活 Flow：在 Setup 搜索 Flows，选择 Get Open Cases for Contact flow，点击 Activate。该 flow 检查链接到客人的开放案例，只返回相关详情。

为什么用 Flow 而非 Related List？Related List 不管状态直接返回前 5 个案例；而 Flow 提供精确控制——专门过滤仅开放案例，只返回提示模板需要的精确数据。

连接 Flow 到提示模板：在提示中的 Case Details: 之后点击 Insert Resource > Flows > Get Open Cases for Contact；在 Complaint: 之后点击 Insert Resource > Free Text > Complaint；点击 Save。

预览验证：点击 Preview，Contact 选 Sofia Rodriguez，Complaint 输入 I didn't like that the tour group was so large，再点 Preview。现在结果展示了 Sofia 的开放案例详情、当前投诉、基于案例的补偿选项。点击 Activate 发布更新后的模板。

重新测试与总结

在 Agentforce Builder 复测：Setup 搜索 Agentforce Agents → 选择 Coral Cloud Experience Agent → Open in Builder。再次输入 The White Water Rafting experience my family and I booked was unexpectedly canceled. 与 Sofia 的凭证——现在 Agent 正确分类为 Tier 3 补偿，回复基于实际客人历史和开放案例数据。

核心经验总结：

  • 设计提示词，生成准确、符合品牌调性的回复（合并字段 + 结构化数据）
  • 通过智能动作（Flow + Prompt Template）把提示模板连接到 Agent
  • 用 Flow 为提示词注入实时上下文（过滤相关案例，而非返回所有记录）
  • 测试与排查，防止过度自动化或错误逻辑
  • 基于真实行为优化——而非假设

核心要义：优秀的 Agent 不是"配置出来的"，而是打磨出来的。它们融合逻辑、语言和数据，提供既人性化又有帮助的体验。Prompt Builder 提供精准度，Agentforce 提供自动化，两者结合构建更智能、更安全、更可扩展的 AI 驱动工作流。

文章来源：Trailhead - Service Agent Customization with Prompt Builder