Quick Start: Assemble a Service Agent with Agentforce Builder | 用 Agentforce Builder 组装客服代理
通过动手实操，用 Agentforce Builder 为 Coral Cloud Resorts 组装一个客服代理：先启用 Agentforce 并准备 Experience Cloud 站点，然后创建 CC Service Agent、用自然语言/Agent Script 在 Builder 中配置，并为其创建 Experience Management 自定义子代理；接着添加 Get Experience Details、Get Customer Details 等自定义动作及资产库动作，编写并更新子代理推理指令，最后发布 Web 部署、更新 Route to ESA Flow 路由，并把 Embedded Messaging 嵌入 Coral Cloud 站点，让代理为客户解答咨询并预订体验。...
AgentExchange Quick Look | AgentExchange 快速一览
新的 AgentExchange 是横跨 Salesforce 与 Slack 的「代理、应用、集成与专家」统一市场，并用语义与智能体搜索消除上下文盲区、在 Agentforce Builder 中提供个性化推荐。本单元介绍统一市场如何消除搜索难题、新的常驻导航指挥中心、统一的解决方案引擎，以及通过 Private Offers（私有报价）实现量身定价与统一账单的无摩擦采购。...
New Agentforce Builder Quick Look | 新的 Agentforce Builder 快速了解
新的 Agentforce Builder 从零开始重新设计了代理构建体验，帮助创建更可预测、更可靠的 AI 代理。本单元介绍新 Builder 在 Agentforce Studio 中的新家、五大亮点（更强确定性、Agent Script 程序化控制、内置 Agentforce 助手、改进的界面与强大的预览追踪），以及如何创建新代理、熟悉 Builder 导览、用 Canvas/Script 定制代理、通过 Simulate/Live Test 测试代理并管理代理版本。...
Agentforce Basics | Agentforce 基础
Agentforce Basics 模块介绍如何用 Salesforce 平台构建和部署 AI 代理：Agentforce 的三大特征（可信、上下文相关且准确、可预测）、四个基本组件（代理、子代理、动作、推理引擎）、标准与自定义子代理/动作的区别，以及 Atlas 图式推理引擎的工作流程和 Agentforce Builder 的使用。...
Autonomous Agents | 自主代理
Autonomous Agents 模块介绍自主 AI 代理：它们如何无需人工干预地理解请求、做出决策并执行行动（数据、决策、执行、学习四大组件），在医疗、金融、保险、零售等行业的应用，让它们保持安全可信的七大护栏，以及 Agentforce 平台的三大支柱与集成自主代理的四步入门路线图。...
Prompt Builder Basics | Prompt Builder 基础
Prompt Builder Basics 模块介绍如何用 Salesforce 数据构建安全、接地的提示词模板：识别有效提示词、四种模板类型（Sales Email、Field Generation、Record Summary、Flex），用合并字段、Apex 和 Flow 为模板接地，并通过 Einstein Trust Layer 保障安全，最后审查、修改与版本化模板、防范毒性与偏见。...
Prompt Fundamentals | 提示词基础
Prompt Fundamentals 模块介绍提示词与提示词设计：什么是提示词、如何用参与者/场景/目标/关系/数据等要素以及指令与约束构建有效提示词，如何把它扩展成可复用的提示词模板（结合 CRM 数据和合并字段），并通过 Ursa Major Solar 案例学习围绕四个关键问题规划、测试与迭代模板，始终保持人在回路中。...
Data + AI + CRM Quick Look | Data + AI + CRM 快速入门
Data + AI + CRM Quick Look 模块介绍 Data、AI 与 CRM 三者如何协同工作：CRM 作为各部门的单一事实来源，AI 汇集所有数据做出预测和创建内容，并在销售、服务、营销、商务和 IT 五大领域落地应用，最后介绍如何围绕信任、技术和人才三大支柱实施可信的生成式 AI 战略。...
Data Fundamentals for AI | AI 数据基础
Data Fundamentals for AI 模块介绍数据与 AI 的基础知识：数据的重要性与数据驱动决策、数据分类与收集方法、AI 技术与机器学习、预测式与生成式 AI、数据生命周期，以及数据伦理、隐私与法规框架（GDPR、CCPA 等）和 Salesforce 的 Einstein Trust Layer。...
Batch Data Transforms in Data 360 Quick Look | Data 360 批量数据转换速览
Batch Data Transforms in Data 360 Quick Look 模块介绍批处理数据转换：与流式转换的区别、适用场景（计算仪表板指标、标准化取值、丰富数据源），以及可视化编辑器中的九种节点类型（Input、Filter、Join、Aggregate、Transform 等），并通过动手挑战构建一条 Input → Filter → Join → Aggregate → Output 的完整转换管道，算出按行业的大单总额。...
Data Graphs in Data 360 | Data 360 中的数据图
Data Graphs in Data 360 模块介绍数据图如何建模 DMO 之间的复杂关系：从概念与 NTO 的 WhatsApp 实时推荐用例出发，理解标准与实时两类数据图的区别，并动手创建数据流、构建数据图（选择主 DMO、添加相关对象与字段），最后学习编辑、查看属性、JSON 结构以及在 Data Explorer 中探索数据图。...
Unlock Your Data with Data 360 | 用 Data 360 解锁你的数据
Unlock Your Data with Data 360 是面向 Salesforce 管理员与数据专业人员的认证备考 trail 概览模块，介绍了与 Data 360 Consultant 考试对齐的六个部分（了解能力、设置管理、连接建模、解析身份、分段洞察、基于数据行动），以及 Data 360 的统一客户数据、可信生成式 AI、数据可用性、开放平台与数据安全等核心价值。...
The Combined Power of Marketing Cloud Next and Agentforce Commerce | Marketing Cloud Next 与 Agentforce Commerce 的联合力量
The Combined Power of Marketing Cloud Next and Agentforce Commerce 模块介绍如何统一营销与商务数据：通过共享客户档案获得 360° 客户旅程视图（获客成本降低 22%、终身价值提升 31%、在线收入提升 29%），并利用打开率高出 8 倍的事务邮件，在订单确认等必读消息中巧妙融入个性化推荐与促销内容，用 Flow 实现按地区自动发送。...
Email Content and Personalization in Marketing Cloud Next | Marketing Cloud Next 邮件内容与个性化
Email Content and Personalization in Marketing Cloud Next 模块跟随 NTO 的 Isabelle 构建个性化生日邮件：熟悉邮件编辑器、连接数据源，用数据图与动态内容实现基于规则的个人化，用合并字段与表达式实现个体级个性化，并在发送前预览、测试与完善，让每封邮件都贴合收件人。...
Workspace Strategy in Tableau Next | Tableau Next 工作区策略
Workspace Strategy in Tableau Next 模块介绍 Tableau Next 中工作区（workspace）的概念与策略：区分治理型长期工作区与临时调查工作区，跨工作区引用资产与扩展语义模型，在生产 org 与个人 org 间重用资产，并从目的、协作、治理、AI 优化四个维度探讨构建工作区的最佳实践。...
Connect Data 360 to Agentforce | 将 Data 360 连接到 Agentforce
Connect Data 360 to Agentforce 是一个三单元实战徽章，跟随 Coral Cloud Resorts 的 Becca 将 Data 360 与 Agentforce 结合：通过数据流引入外部预订数据，用身份解析匹配客人与联系人，创建 Data Cloud 相关列表展示预订，并通过 Flow 与 Agentforce 动作实现对话式办理入住，全程无需编写代码。...
Insights Builder in Data 360 | Data 360 中的洞察构建器
Insights Builder in Data 360 模块介绍如何无需编写 SQL，通过拖拽式界面创建计算洞察与流式洞察。从选择数据模型对象、配置 Join 连接（含统一档案桥接模式）、用 Aggregate 定义度量与维度，到使用 Case、Filters、Transform、Arithmetic Expression 等节点增强洞察，并跟随 NTO 示例完成一个完整的洞察构建过程。...
Hybrid Search for RAG Quick Look | 面向 RAG 的混合搜索速览
Hybrid Search for RAG Quick Look 模块介绍如何优化 RAG 场景下的混合搜索结果。通过 Storm Eowyn 风暴保险场景，讲解三种优化策略：在索引创建时配置预过滤字段与排名因子（最新、热度），在查询时使用 LFR、DFR、RRF 排名模型微调关键词搜索、向量搜索及排名因子的权重，让 LLM 提示词 grounding 到最相关、最新、最准确的信息。...
AI 流利度基础 — 构建 AI 时代的人类优势
AI 流利度（AI Fluency）是自信地与 AI 协作以推动业务影响的能力。本文介绍 AI 流利度的定义与三大支柱（参与、激活、专长）、人机协作模型的四种模式（工具/助手/贡献者/催化剂）、用验证框架批判性评估 AI 输出并承担最终决策责任，以及通过小规模实验与共享学习放大个人与团队影响力。...
大语言模型 — 工作原理、训练方式与 Salesforce 应用
大语言模型（LLM）是理解和生成人类文本的先进模型。本文介绍 LLM 是什么、如何逐 token 预测、如何训练与微调、版本背后的含义，以及 Salesforce 如何通过 Einstein 信任层安全地使用 LLM——涵盖 Salesforce 托管、第三方托管与自带模型（BYOLLM）三种部署选项。...
Trusted Agentic AI — 构建负责任 AI Agent 的完整框架
Agentforce 系列收官模块：完整覆盖构建可信 AI Agent 的框架——Salesforce 五项指导原则（准确性、安全、诚实、赋能、可持续性）、六种关键风险（意外后果、安全隐私、伦理法律、人类控制丧失、自动化偏见、用户误用）、三层护栏（Platform AUP/AI AUP/Model Containment、Agentforce Agent Type/Topics/Actions、Einstein Trust Layer）、五种信任模式与六项实施最佳实践、红队测试（手动+自动）与 CRM 领域首个 LLM 基准、AI AUP 政策制定指南、以及访问控制/数据保护/负责任使用的 Agent 安全标准。...
Guidelines to Recognize Misleading Charts | 识别误导性图表的指南
Guidelines to Recognize Misleading Charts 模块通过 SCAM 框架（来源、图表、坐标轴、信息）教你批判性地审视数据可视化：识别截断坐标轴、不一致区间、误导性图表类型、3D 失真、颜色滥用和象形图陷阱，理解误差范围与相关不等于因果，让你更自信地解读图表、做出更好的决策。...
Fully Qualified Keys in Data 360 Quick Look | 完全限定键：避免多源数据协调中的键冲突
Fully Qualified Keys in Data 360 Quick Look 模块讲解什么是完全限定键（FQK）、为什么在多源数据协调到同一 DMO 时它们至关重要、键冲突如何导致数据误解（Individual 2 重复计数问题），以及如何配置键限定符以确保分段、计算洞察和查询 API 的准确结果。...
Ethical Data Use in Personalization | 用道德原则构建赢得信任的个性化体验
Ethical Data Use in Personalization 模块教你将 Salesforce 责任营销原则应用到个性化中：管理实时个性化的四大感知风险（安全、数据使用、侵入式互动、偏见），通过透明与同意建立信任（89% 的客户更忠诚于值得信任的公司），优先基于行为的意图而非人口统计属性，并负责任地实施跨渠道行为消息（弃购车、降价、购买后等六大场景）。...
Data 360 Consultant Certification Maintenance (Winter '26) | 七项关键更新帮你保持认证有效
Data 360 Consultant 认证维护模块（Winter 26）汇总了维持 Data 360 Consultant 认证所需掌握的七项关键更新：Hyperforce 扩展到 17 个国家、事件触发的实时数据操作、Digital Wallet 统一积分跟踪、限额与治理优化、Data 360 One 伴生组织连接、Build and Share 与包自动化，以及实时摄取 API，帮助你保持技能敏锐、认证有效。...
Agent Analytics and Monitoring | 衡量、调试并持续改进 AI Agent 性能
Agent Analytics and Monitoring 模块教你使用 Agentforce 监控工具——Agent Analytics 仪表板与 Sessions & Intents——从有效性、质量、健康度等多个维度观察、衡量并持续改进 AI Agent。跟随 Coral Cloud Resorts 的 Alex Wu，学习 ADLC 框架、解读各项指标、按子 Agent 细分定位问题，并深入会话追踪与质量评分理由找到根因，最终将取消改期子 Agent 的质量评分从 2.8 提升到 4.3。...
Data 360 Clean Rooms Quick Look — 安全协作、隐私优先的跨品牌洞察
Data 360 Clean Rooms Quick Look 模块介绍 clean room：安全、中立、基于规则的环境让企业安全比较客户群体而不暴露原始数据。讲解 Provider/Consumer 角色、三层安全架构（强制加密与细分、协作模板治理查询、隐私护栏与审计日志），以及保险、体育娱乐、医药健康三个行业的实战用例。...
Data 360 Basics for Marketers — 统一数据、细分受众、激活体验
Data 360 Basics for Marketers 模块讲解营销人员的 Data 360 基础：CDP 与 Data 360 的七个能力（统一画像、细分、广告、激活、摄取、落地 AI、分析），Customer 360 Data Model 的关键术语（主题域、DLO、DMO、属性、外键）与数据包，以及八步工作流、NTO 七个实战用例和五领域实施清单（干系人、数据源、用户权限、业务需求、系统需求）。...
Agentforce 360 Basics — 成为代理式企业的统一平台
Agentforce 360 Basics 模块介绍 Salesforce Agentforce 360 平台：三个统一层次（Customer 360、Data 360、Agentforce 360 Platform）与 16 倍更快、75% 更准确的 Valoir 数据；Agentforce 如何贯穿客户、员工和运营（Sales/Service/Marketing/Commerce/Slack/HR/Supply Chain）并通过 MuleSoft 扩展到 CRM 之外；平台的六大支柱与 Builder/Script/Vibes/Voice 等创新；以及 Data 360 用 Data-Metadata-Semantics 三元组、Zero Copy 和 RAG 把分散数据转化为可信上下文。...
Advertising with Data 360 — 用第一方数据构建隐私优先的广告活动
Advertising with Data 360 模块讲解第一方数据广告：第三方数据因法规（GDPR/CCPA/CPRA）和浏览器变化（ITP/ETP）而衰落、第一方数据崛起的转变；全漏斗营销的四个广告用例（相似受众、定向广告、追加/交叉销售、流失预防）；五项数据隐私最佳实践；以及 NTO 用 Data 360 实施相似受众活动的六步流程（摄取、计算特征、Einstein 细分、Meta 激活、CAPI、捕获新线索）。...
Data 360 Insights Using SQL — 用结构化查询语言构建指标与维度
Data 360 Insights Using SQL 模块讲解用 SQL 构建 Data 360 洞察的基础：计算洞察与流式洞察的区别、8 个关键术语（DMO、属性、度量、维度、外键、FQK 等）、SELECT-FROM-JOIN-WHERE-GROUP BY 结构、5 个常见 DMO、4 种 JOIN/CASE/格式化函数，以及邮件互动、客户排名、5 分钟窗口页面浏览等真实 SQL 示例。...
Data Enrichment Fundamentals — 提升数据完整性、时效性与上下文
Data Enrichment Fundamentals 模块讲解数据丰富的完整体系：四种来源（第一方、第二方、第三方、计算洞察）与丰富 vs 拓客的区别；联系点丰富的五个驱动因素（验证、标准化、时效、相关、增强）与保留历史的重要性；第三方权威参考数据（NCOA 地址变更、Moody's Orbis 企业层级）；第二方 clean room 安全协作；以及 Luna 五步基于证据的丰富战略（确认 → 评估 → 比较 → 频率 → 操作化）。...
Data 360 with Zero Copy — 无需复制即可双向连接外部数据
Data 360 with Zero Copy 模块讲解 zero copy 架构：数据联邦（查询联邦与文件联邦）无需复制即可在 Data 360 中访问外部数据，四项好处（流动性、实时、简化集成、增强治理），NTO 用 6 亿笔 Snowflake 交易驱动 Agentforce 个性化优惠券的用例，以及数据共享把 DLO/DMO/CIO 分享回外部系统，实现双向、受治理的数据集成。...
Data 360 Use Cases — 用四步框架驱动销售、服务与营销
Data 360 Use Cases 模块讲解 Data 360 的四步框架（连接与调和、分析与预测、自动化并行动、让 AI 落地于可信数据），并应用到 Sales Cloud、Service Cloud 和 Marketing Cloud，覆盖商务、平台、Tableau、Slack、医疗、金融、AppExchange 等行业用例，以及规则集如何把盲目合并变成智能统一。...
Data 360 Solutions on AgentExchange — 用应用与顾问扩展 Data 360 实现
Data 360 Solutions on AgentExchange Quick Look 模块介绍 AgentExchange 上的 Data 360 解决方案：三种类型（数据丰富应用、数据激活应用、数据战略专家），应用与顾问的用例，如何通过产品集合与搜索查找、用评论评分价格过滤评估解决方案，以及构建自己解决方案并上架 AgentExchange 的资源。...
Customer Data Platform Strategy — 从原料到客户体验的 CDP 成功食谱
Customer Data Platform Strategy 模块用烘焙类比讲解 CDP 战略生命周期：通过跨职能支持准备组织、收集六种数据原料（联系、互动、购买、偏好、服务、行为）、通过五个交付渠道展示产品；用唯一标识符组合数据、用三个战略问题细分受众、用元数据实现规模化个性化，最后通过衡量与测试持续改进。...
Data Integrations — 构建连接企业数据的神经系统
Data Integrations 模块讲解数据与集成的核心关系：数据是 21 世纪的石油，八项关键数据能力构成护栏，频繁更新、上下文化与可视化让数据保持价值；集成作为连接孤立部门的神经系统，数据集成层五个阶段与三个挑战领域的解决思路；以及数据质量与集成质量的共生关系，通过 6 特征 × 3 步骤矩阵系统化评估。...
Consumption-Based Products Quick Look — 为实际使用量付费的灵活采购模型
Consumption-Based Products Quick Look 模块讲解 Salesforce 基于消费的采购模型：与席位制模型的区别，使用类型、子类型、费率卡、单位和乘数等核心术语，用 Data Queries 示例演示「原始使用量 ÷ 单位 × 乘数 = 已消耗额度」的计算公式，以及通过 Digital Wallet 与 Monthly Account Summary 追踪消费。...
Communication Capping in Data 360 — 控制跨渠道与细分的沟通频率
Communication Capping in Data 360 Quick Look 模块介绍 Data 360 的沟通上限功能：通过企业参数与功能参数（渠道、业务线、净资产类别、频率、上限类型）定义沟通维度，创建规则设置具体上限（如 HNW 保险客户每天 10 条短信），并创建激活目标强制执行，最终通过 CG_Audience_Qualified 与 CG_Audience_Dropped DMO 监控结果，实现合规、防疲劳与预算优化。...
Web Engagement in Data 360 — 把网站互动转化为可操作的客户洞察
Web Engagement in Data 360 模块讲解如何把网站互动数据摄取到 Data 360：以 NTO 的弃购物车难题为切入点，理解 Web 互动的业务价值与跨团队收益；用数据捕获规则、事件定义和 JavaScript beacon 手动连接网站并创建数据流；以及用 Google Analytics 4 for Data 360 Web SDK 自动化整个摄取管线，通过 Google Tag Manager 推送标签。...
Loyalty Management and Data 360 Integration — 动态细分驱动的个性化忠诚度促销
Loyalty Management and Data 360 Integration 模块讲解忠诚度管理与 Data 360 的端到端集成：以 Cloud Kicks 为例，从客户分组（Athletes/Casual Runners/Amateurs）出发，设置权限、连接系统、安装数据包与创建数据流，创建动态过滤细分与激活目标，构建定向促销并关联细分、发布到 Marketing Cloud Engagement，最后通过交易日志与 Flow 动作处理促销资格。...
Data 360 with Sales and Service — 统一数据驱动收入与留存
Data 360 with Sales and Service 模块讲解 Data 360 如何作为统一数据层，把销售和服务从碎片化孤岛转变为智能客户互动引擎：通过 Acme Corp 场景理解数据孤岛与断连之痛，学习摄取/调和/统一与 One Salesforce 愿景；用六个业务案例覆盖智能线索评估、商机预测、交叉销售、主动留存、智能路由、权益与采用管理，以及交易挽救与采用加速等集成反馈闭环。...
Marketing Cloud Next Email Sending Essentials — 可信、合规的邮件活动
Marketing Cloud Next Email Sending Essentials 模块讲解完整的邮件发送生命周期：启用 Marketing Cloud Next、分配角色权限、用数据流/身份解析/数据图谱连接客户数据；建立可信发送身份（实体地址、域名认证、from 地址、品牌追踪）、配置同意与订阅、启用 Reply Mail Management 与 Einstein Metrics Guard；构建并发送邮件活动；以及用仪表板、自定义报表衡量表现并分享洞察。以 NTO 的 Isabelle 场景贯穿全程。...
Advanced RAG with Data 360 and Agentforce — 构建 RAG 驱动的服务 Agent
Advanced RAG with Data 360 and Agentforce 模块手把手教你构建完整的 RAG 驱动服务 Agent：摄取并映射 Case 数据、创建混合搜索索引、构建检索器、编写提示模板，创建 Agent 动作与服务 Agent、测试并激活，最后总结 RAG 最佳实践——干净内容、ADL 与手动设置的选择、混合搜索、分块调优、检索窗口、长文本字段索引与明确提示指令。以烤面包机公司的案例贯穿全程。...
Data 360 Create Agentic Enterprise Solutions — 构建代理式与跨职能的企业解决方案
Data 360 Create Agentic Enterprise Solutions 模块讲解如何用 Data 360 的统一数据构建代理式企业：用 RAG 落地有据可依的 Agent，以及 Data 360 如何与 Marketing Cloud Next、Agentforce Sales、Agentforce Service 和 Loyalty Management 集成，实现定向营销、主动线索评估、智能案例路由与个性化忠诚度促销。身份解析是所有跨职能解决方案的共同主线。...
Code Extension in Data 360 — 用自定义代码扩展数据转换能力
Code Extension in Data 360 模块讲解如何用自定义 Python 代码扩展 Data 360 数据转换：认识 Code Extension 及其工作流与集成方式，本地编写与验证转换逻辑（Salesforce CLI 设置、编写环境、写入模式），以及部署、运行、监控执行，并用 DevOps 数据包从沙盒迁移到生产。以 Bloomington Caregivers 的 XML 解析用例贯穿全程。...
Data 360 Sandboxes | Data 360 沙盒
在真实环境测试 Data 360 配置风险极高，一条配置错误的身份解析规则就可能扰乱真实客户。本模块跟随 Cloud Kicks 的系统架构师 Jamal Cooks 与 DevOps 开发人员 Vijay Lahiri，走完 Data 360 沙盒的完整生命周期：设置沙盒、刷新同步避免元数据漂移、把配置打包进 DevOps 数据工具包，再用变更集、Salesforce CLI 或 DevOps 工具部署并验证数据管道。...
Packaging and Data Kits in Data 360 — 打包、分发并复用 Data 360 解决方案
Packaging and Data Kits in Data 360 模块讲解 Data 360 的完整打包生命周期：元数据、托管包、2GP 与数据包等核心概念，scratch org、Dev Hub 与命名空间 org 的托管打包设置，创建并打包数据包，以及在目标 org 中安装、部署组件、更新与通过 AppExchange 分发 Data 360 应用。以 Get Cloudy Consulting 的场景贯穿全程。...
Data 360 Build and Share Functionality — 构建、测试与部署 Data 360 解决方案
Data 360 Build and Share Functionality 模块介绍 Data 360 的开发者工具与资源：Python Connector、JDBC 驱动与 Postman 集合，Connect REST API、Ingestion API 与 SQL Query API 的选择，沙盒环境的安全开发实践，以及用数据包（data kits）精简配置部署、标准化数据摄取与开发 AppExchange 解决方案。...
Data Exploration with Data 360 SQL Queries — 用 SQL 探索、过滤和分析数据
Data Exploration with Data 360 SQL Queries 模块手把手教你用 SQL 探索 Data 360 数据：从编写 SELECT 查询、理解关键限定符字段，到用 WHERE/LIKE 过滤、ORDER BY/LIMIT 排序限制，用聚合函数与 GROUP BY/HAVING 汇总，用 INNER/OUTER JOIN 合并多对象，再到 CASE、字符串函数、CTE 与子查询等高级技术。...
Advanced Segmentation in Data 360 — 构建精准、可控的细分受众
Advanced Segmentation in Data 360 模块讲解高级细分技术：四种细分类型（标准、瀑布、动态、实时）与激活目标、Segment On 的选择，容器与 Group/Rank/Limit 的受众收窄，层级聚合、向量过滤器、计算洞察、同意与嵌套细分等精细化杠杆，以及回顾窗口、标准/快速发布计划与发布状态管理。以 NTO 春季活动贯穿全程。...
Data 360 Advance Your Skills — 掌握高级技能，成为 AI 就绪的数据专家
Data 360 Advance Your Skills 模块概述 Data 360 高级学习之旅：从 connect-map-unify-act 的核心旅程出发，梳理现代数据专业人员所需的 11 项技能，并预览架构指导、数据质量、功能扩展、性能优化与数据驱动自动化五大高级内容领域，最后给出通往认证与 Agentblazer 的学习路径。...
Data 360-Powered Agentforce — 用统一数据打造可信、个性化的 AI Agent
Data 360-Powered Agentforce 模块讲解 Data 360 与 Agentforce 的协同：启用与实现的区别，统一客户 360、数据转换、实时与零拷贝数据如何驱动个性化 Agent，以及 RAG 扎根、Einstein Trust Layer 护栏与 Agentforce Analytics 如何保障可信 AI。并跟随 NTO 架构师 Pia 走完从数据需求、数据流与身份解析、RAG 配置到构建部署服务 Agent 的全程。...
Data 360 in Flows — 用 Flow Builder 访问 DMO 数据并响应数据变化
Data 360 in Flows 模块介绍 Flow Builder 与 Data 360 的深度集成：从自定义 Playground 搭建、数据流与计算洞察配置，到用 Get Records 检索 DMO 数据、再用 Data Cloud-Triggered Flow 响应 DMO 与 CIO 变化。通过 Coral Cloud Resorts 的客户忠诚度与弃购物车场景，完整演示自动化更新联系人、发送 Diamond 欢迎邮件与创建跟进案例的全流程。...
Data 360 Enrichments — 将计算洞察直接带入 CRM 记录
Data 360 复制字段增强（copy field enrichments）让您无需编写代码，就能把计算洞察的指标直接复制到 CRM 记录。本模块以 Wataru 的销售场景为例，完整演示从摄取 Account 与 Case 数据流、映射 DMO、构建汇总摘要计算洞察、授予跨产品权限，到创建并验证复制字段增强的全流程。...
Data 360 Act on Data — 将统一数据转化为行动
Data 360 通过统一的、包含外部数据的客户数据基础，赋能销售、服务与广告团队打造个性化体验；通过数据增强（enrichments）将计算洞察与 DMO 数据直接带入 CRM 记录；并借助 Flow 自动化与 Agentforce 驱动的可信赖 AI Agent，将统一数据转化为自动化行动与智能交互。...
Model Builder 预测输出 — 从构建模型到在记录页显示预测
预测模型的价值不止于一个分数——它还可解释、可行动。本文完整讲解如何解读预测输出（预测分数、首要预测因子、建议）与可行动变量，在 AI Models（原 Einstein Studio）中用无代码方式构建预测潜在客户转化的模型并评估、激活，再用 Prompt Builder 把原始 JSON 转化为可读文本，最后用 Screen Flow 把预测和推荐直接显示在潜在客户记录页上。...
Tableau Semantics — 语义层、语义模型、逻辑视图与计算字段
Tableau Semantics 是 Data 360 内部的语义层平台，把杂乱数据翻译成标准化业务术语，作为组织内单一可信来源。本文完整讲解语义层的价值与访问控制、语义模型的创建与关系配置（手动 + Semantics AI）、用联接和并集构建逻辑视图、计算维度/计算度量/指标的创建，以及在 Data 360 Reports、Tableau Next 和 Tableau Semantics 连接器中测试与消费语义模型。...
Data 360 报告入门 — 标准报告、自定义报告类型与仪表板
Data 360 报告把统一后的客户数据转化为可操作的业务洞察。本文完整讲解标准报告与自定义报告的区别、零售/酒店/医疗三大行业用例、Lightning 仪表板，并跟随 NTO 的 Michele 实操：用 Website Engagement DMO 构建标准报告，再用 Loyalty Program Member、Shopping Cart Engagement、Voucher 三个 DMO 创建自定义报告类型，完成分组、过滤、排序与图表可视化。...
自然语言处理（NLP）基础 — 概念、简史与解析技术
自然语言处理（NLP）让 AI 理解、解释和生成人类语言。本文介绍 NLP 的概念与日常应用、自 1950 年代以来的演变（图灵测试到深度学习）、结构化与非结构化数据、NLU 与 NLG 的区别，以及句法解析（分割、词元化、词干提取、词形还原、词性标注、NER）和语义分析（情感、意图、语境）技术。...
生成式 AI 基础 — 能力、技术栈与常见担忧
生成式 AI 能创造前所未有的文本、图像和声音。本文从基础讲起：生成式 AI 的六大能力（摘要、翻译、纠错、问答、引导式图像生成、文本转语音）、推动其快速发展的三大因素（数据、transformer 架构、并行计算），以及企业在使用生成式 AI 时的五大担忧（幻觉、数据安全、抄袭、欺骗、可持续性）。...
人工智能基础 — AI 核心概念、能力类型与神经网络
人工智能（AI）已深入工作与生活。本文从基础讲起：定义 AI 为何困难、AI 能力的几大类型（语言处理、数值预测、分类、机器人导航），以及支撑这一切的 AI 模型与神经网络原理，帮你建立理解 AI 所需的共享词汇和核心概念。...
Data 360 分析与预测 — 分析工具、Tableau Semantics 与 AI Models
Data 360 把数据转化为智能，但还需分析工具与预测模型。本文介绍 Tableau Next、Tableau、Data 360 报告、CRM Analytics、Marketing Cloud Intelligence、Service Intelligence 六种分析工具，深入讲解 Tableau Semantics 语义层，以及 AI Models（原 Einstein Studio）的三种使用方式：从头建模、BYOM、BYOLLM。...
Data 360 细分 — 从画布导航到过滤逻辑的完整指南
细分是精准营销的核心。本文完整讲解 Data 360 细分：画布界面导航、属性库与容器、数据模型对细分的影响、Segment On 与身份解析，以及聚合、操作符、值、逻辑和容器路径等过滤构建块，并给出 NTO 三个过滤示例与性能最佳实践。...
Data 360 洞察 — 计算与流式洞察的创建、检查与使用
洞察是把原始数据转化为可操作指标的引擎。本文完整讲解 Data 360 洞察：计算洞察与流式洞察的区别、零售/酒店/医疗行业用例、四种创建方式、SQL 表达式构建，以及如何在细分、激活和数据动作中使用洞察，驱动个性化互动与实时响应。...
Data 360 查询与细分 — 用查询、洞察和数据图谱驱动个性化互动
查询是挖掘 Data 360 数据价值的基础。本文介绍如何在 Data 360 中查询、过滤和连接协调数据，如何用计算/流式/实时洞察把原始数据转化为可操作指标，如何通过细分实现精准受众定位，以及数据图谱如何组织复杂数据关系支撑实时个性化推荐。...
Agentic RAG 高级 Data 360 设置实战 — 十步构建 RAG 驱动的代理
本文以烤面包机产品问题为例，完整演示用高级方式构建 RAG 驱动代理的十步流程：设置 Developer org、添加案例数据、摄取到 Data Cloud、检查 DLO、映射 DMO、构建混合搜索索引、创建检索器、创建 Flex 提示模板，最后创建 Agentforce 代理，实现扎根的客户问题回答。...
Data 360 非结构化数据实战 — 摄取知识文章并构建向量搜索索引
非结构化数据是 AI 与自动化的重要知识源。本实战项目带你三步完成 Data 360 非结构化数据处理：连接外部 Blob 存储的 UDLO/UDMO、从 Salesforce CRM 摄取知识文章数据，以及分块、向量化并创建向量搜索索引配置 My_kav，最终在 Flow Builder、Agentforce 和 Tableau 中使用向量搜索增强 AI、分析与自动化能力。...
Data 360 内容处理 — 用 Document AI 与解析器让非结构化数据为 AI 所用
非结构化数据是 AI 应用的宝贵知识库。本文介绍 Data 360 如何通过预构建连接器摄取非结构化内容，用 Document AI 从 PDF、发票和合同中提取结构化数据，并详解三种解析器（默认、LLM-based、Docling）及 LLM 视觉预处理方法，帮助你为 Agentforce 检索增强生成（RAG）选择正确的解析策略。...
Data 360 平台加密快速入门 — 用 Shield 平台加密保护敏感数据
Data 360 平台加密是静态加密功能，用 AES-256 加密敏感客户数据与元数据。本文介绍其工作原理、所需的三个管理员权限、五步实施流程（开通许可证、分配权限、生成租户密钥、启用加密、建立密钥轮换），以及通过密钥管理页面、Setup 审计跟踪和加密统计三种方式审计加密合规性。...
Data 360 数据治理策略 — 用标签、分类与策略构建可信数据基础
数据治理是客户信任与合规的基石。本文完整讲解 Salesforce Data 360 的治理体系：为何治理至关重要、NTO 的治理风险案例、标记与分类、父子标签分类法、AI 自动标记与传播，以及 ABAC/动态遮蔽/RLS 策略框架，最后教你如何战略性地管理默认的 Allow All 策略，建立最小权限的安全基线。...
Data 360 数据格局探索 — 连接、协调与激活企业数据
企业面临数据孤岛、洞察不可靠和行动力不足三大挑战。Salesforce Data 360 通过连接、协调与统一、分析与行动三个阶段，将分散的原始数据转化为统一的客户画像和可执行的行动。本文深入探索 Data 360 的核心能力：实时处理、零拷贝架构、AI 基石，以及 Data Cloud One、非结构化数据处理、数据治理、身份解析和全渠道激活等关键功能。...
Data 360 治理与安全 — 最小权限、数据空间与治理框架安全指南
Data 360 数据治理与安全完全指南：Salesforce 信任四大支柱、最小权限原则及权限为何不够、数据空间逻辑分区、标签+分类+用户属性+策略的治理框架（ABAC）、跨行业治理用例以及平台加密与 Private Connect 高级安全层。...
以客户为中心的数据战略 — 通过客户旅程驱动数据架构规划
Salesforce 主张将客户置于数据架构规划的中心。本文跟随 NTO 企业架构师 Pia Larson 的实践，学习如何通过绘制客户旅程图、识别触点和痛点、研究客户体验来确定数据架构的优先级，最终通过任务自动化和系统集成改善客户与一线员工的体验。...
Data 360 价值发现 — 衡量业务价值、KPI 与投资回报
Data 360 如何将原始业务数据转化为可执行的智能？本文深入探讨 Data 360 七大核心功能、如何确定业务目标并制定用例、五大关键 KPI 的计算方法与 ROI 评估框架，以及基于消费的定价模式和成功分享策略，帮助企业量化 Data 360 投资的战略价值。...
Data 360 信用额度消费快速入门 — 理解消费模式与优化策略
Data 360 采用基于消费的定价模式，通过数字信用额度支付服务。本文介绍信用额度的基本概念、五类消费使用类型、成本计算公式与实战示例，以及批量优先、停用闲置项目、限制数据范围和降低刷新频率四条核心优化策略，帮助你设计高性价比的 Data 360 项目。...
Data + AI + CRM 快速入门 — 三者如何协同工作驱动业务增长
CRM 是基础，数据补全全貌，AI 是引擎。本文介绍 Data + AI + CRM 三者如何协同工作，涵盖 Sales、Service、Marketing、Commerce、IT 五大业务领域的具体应用场景，以及建立信任、准备技术、赋能员工三大可信 AI 战略支柱。...
Data 360 实时用例 — 亚秒级数据处理从摄取到行动的完整指南
Data 360 是端到端亚秒级实时平台，能在不到一秒内完成数据摄取、身份解析、计算洞察到触发行动的全流程。本文通过客服、电商、营销等五大团队的真实场景和 NTO 实时产品推荐实战案例，详解六大实时功能如何协同工作。...
Data 360 成功实施准备 — 数据评估、集成决策与团队组建完整指南
Data 360 实施的成功取决于三大支柱：数据质量评估、正确的集成方式选择以及合适的团队。本文详解数据评估要点、摄取（批量/流式/实时）与零拷贝两种集成模式的选择策略，以及从执行发起人到安全团队的十大关键角色和六项实施后必备技能。...
Data 360 连接器与集成完全指南 — 从策略制定到数据映射
Data 360 支持超过 200 个连接器，可将各类数据通过摄取或零拷贝联邦引入平台。本文完整覆盖数据流入流出机制、四步连接流程、三类数据策略、数据矩阵文档化方法、Salesforce/连接器服务/第三方三大连接器类型，以及数据流创建、公式字段、刷新设置、Customer 360 数据模型映射和关系管理等实操内容。...
Data 360 设置完全指南 — 导航、配置、连接与管理你的 Data 360 实施
从零开始完整掌握 Data 360 的设置与实施。涵盖四大单元：规划架构与界面导航、用户管理与权限集配置、Marketing/Sales/Service 数据源连接及外部集成、数据空间创建与持续维护管理。...
Data 360 构建坚实基础 — 可扩展架构、道德数据与可扩展性三大支柱
Data 360 的坚实基础由三大支柱构成：可扩展灵活的架构（Data Cloud One 多 org 连接与架构因素规划）、道德与安全的数据（数据空间、治理、平台加密）、以及可扩展性与测试（打包、数据套件与沙箱）。建立这些基础，即可自信地交付可信赖的客户体验。...
Data 360 数据空间快速入门 — 按品牌、区域和部门组织与隔离数据
数据空间是 Data 360 的组织基础，让你按品牌、区域或部门隔离数据、元数据和流程。本文快速介绍数据空间的核心功能、使用场景与禁忌、关键优势与最佳实践、实施步骤，以及如何用数据空间构建可扩展的数据战略。...
Data Cloud One 完全指南 — 连接多个 Salesforce Org 实现统一客户数据
Data Cloud One 让你通过主 Org 和伴随 Org 的架构模式，跨多个 Salesforce 组织共享统一的 Data 360 客户画像、细分和洞察。本文详解 Data Cloud One 的核心概念、四大优势、两种传统多 org 架构的局限、关键术语、三种场景的架构策略规划、设置步骤及最佳实践。...
Data 360 治理快速入门 — AI 标记、策略治理与数据安全
Data 360 Governance 是 Salesforce 针对 AI 时代数据治理的解决方案，通过 AI 标记与分类、基于策略的访问控制和数据安全三大支柱，确保 Agentforce 代理在可信、合规的数据基础上运行。本文详解三大治理挑战、核心概念及 Bloomington Caregivers 医疗用例。...
Data 360 变革客户体验 — Sunshine Trails 用统一画像与 Agentforce 打造个性化酒店服务
跟随 Sunshine Trails 酒店连锁的真实案例，看 Data 360 如何连接 Sales/Service/Loyalty Cloud、Snowflake、MuleSoft 等多个数据源，创建统一客户画像，并通过 Agentforce 服务代理为客人提供从房产搜索到活动推荐的端到端个性化酒店体验。...
Data 360 连接与统一 — 从原始数据到统一客户画像的完整数据管道
完整覆盖 Data 360 数据管道的四大环节：连接（摄取与零拷贝两种方式及选择策略）、转换（批量/流式数据转换与公式字段使用场景）、映射（Customer 360 数据模型、DMO/DLO 概念、完全限定键防冲突机制）和统一（身份解析规则集、精确/模糊/规范化匹配与三种协调规则、统一画像的钥匙环比喻）。...
Customer 360 数据模型完全指南 — 标准化 DMO 与实践映射
深入掌握 Data 360 的 Customer 360 数据模型：从 DMO 层次结构、Party 与 Engagement 两大主题领域、常见 DMO 类型与五个强制要求，到跟随 NTO 企业架构师 Pia Larson 完成从数据源识别到实操映射的完整实践。...
Data 360 数据与身份解析 — 统一画像 DMO 身份解析规则集完全指南
深入掌握 Data 360 身份解析核心机制，含统一画像、三种 Individual DMO、必需映射对象及 NTO 实战案例。...
Explore Data 360 Core Functionality — Data 360 核心功能端到端实操指南
动手实操 Data 360 五大核心功能：创建数据流、映射数据、统一数据、创建计算洞察、构建细分与报告。覆盖从原始数据摄取到业务激活的完整端到端管道。...
Superbadge Data Stream Fundamentals — 数据流基础超级徽章实战指南
Salesforce Data 360 数据流基础超级徽章（Superbadge）动手实操指南。在 Codey's Den & Breakfast 场景中完成三项核心任务：连接 Sales 数据流 Bundle、创建自定义公式字段识别国际客户、将字段添加到 Account Contact DMO 用于定向营销。...
Salesforce Data 360 简介 — 统一客户数据，驱动全组织洞察
Salesforce Data 360 深度嵌入 Salesforce 平台，通过数据摄取和身份解析消除数据孤岛，将分散的客户数据协调为统一画像。本文介绍 Data 360 的核心概念、工作原理以及如何赋能 Sales、Service、Marketing、Agentforce AI 代理和 Informatica 数据管理等各个团队，帮助组织围绕客户凝聚起来，实时发现洞察并采取行动。...
Einstein Search 提升生产力 — 个性化、自然语言、即时操作的 AI 搜索
深入探索 Einstein Search 如何通过三大 AI 特性让 Salesforce 搜索效率提升 50%：个性化根据用户行为智能排序结果（不删除、不过滤），自然语言搜索理解日常短语语义，可操作即时结果让您无需按 Enter 即可预览和行动。通过 Ben 和 Kara 的真实案例，理解同一关键词如何为不同用户呈现个性化结果，以及如何用自然语言替代筛选器。...
快速连接 Agentforce 与 Slack — 将 AI Agent 带入工作流
通过完整的实操项目学习如何将 Agentforce Org 安全连接到 Slack：激活 Einstein 和 Agentforce、获取 My Domain URL、从 Trailhead 创建 Slack Playground、在 Slack 中发起 Salesforce 连接请求、在 Salesforce 中批准请求、在 Slack 中激活连接、手动添加用户并完成 OAuth 登录。完成后，您的 Product Management Agent 即可部署到 Slack 对话中。...
创建 Prompt Builder Flex Template — AI 驱动的个性化内容生成
通过完整实操项目学习如何创建 Prompt Builder 中最灵活的 Flex Template：从设置环境和添加测试数据，到创建模板并替换七个 Merge Fields 实现动态个性化，再到构建 Template-Triggered Prompt Flow（Get Records + Loop + Add Prompt Instructions）处理多条记录，最终用 Flow 替代单个 Merge Fields 让通讯从"一个活动"升级为"所有活动"。...
创建 Sales Email Prompt Template — Einstein AI 驱动的个性化欢迎邮件
完整实操项目：从注册 Playground、启用 Einstein for Sales、创建 Guest Event 与 Reservation 的 Lookup 关联，到在 Prompt Builder 中创建 Sales Email 模板并添加三个 Merge Fields（入住日期、退房日期、房型）实现动态个性化，再到预览、激活并通过 Draft with AI 一键分发——让员工用 Einstein AI 为每位客人自动生成专业欢迎邮件。...
创建 Employee Agent — 在 Agentforce 中构建、授权并使用 AI 员工助手
完整实操项目：从注册 Developer Edition、启用 Agentforce Studio、浏览 Asset Library 中的 Subagents 和 Actions，到使用 Employee Agent 模板创建 General Agent、添加 General CRM 和 Summarize Record、预览并激活，再到创建权限集授予访问权限，最后用 Agent 完成真实任务——查询 Sofia Rodriguez 记录并生成骑行探险邀请邮件。...
探索 Coral Cloud Sample App — Data 360 + Prompt Builder + Agentforce 全栈 AI 实战
部署并深入探索 Coral Cloud 全栈示例应用：了解 Data 360 如何通过 DLO-to-DMO 映射将 Salesforce Contacts 和 Amazon S3 Guests 统一到 Customer 360 Data Model，Prompt Builder 如何用 Record Merge Fields 驱动 AI 生成活动描述，以及 Agentforce Builder 如何通过 Classification → Scope → Instructions → Actions 架构编排自定义 Subagent 执行 Apex 支撑的实时天气预报。...
Quick Start: Prompt Builder — 创建 AI 驱动的 Case 摘要模板
完整实操：从启用 Agentforce Studio、创建 Field Generation 模板、用四个 CRM Merge Fields（CaseComments、Subject、Priority、Type）替换占位符实现数据 Grounding，到用真实 Case 预览测试、激活、启用 Dynamic Forms 并关联模板到页面布局——让客服人员通过一键点击闪光图标即可生成 AI 驱动的 Case 摘要。...
Agentforce Vibes — AI 驱动的代码排查与重构搭档
RPG 主题实操项目：启用 Agentforce Vibes IDE、配置 Plan/Act 模式、检索 Adventure Tools 源代码，然后用自然语言指挥 Agentforce 格式化 Apex（Prettier）、诊断并修复 DiceRollService 的 undefined sum Bug（分屏审查+接受/拒绝）、SFDX 部署修复，最后重构 diceRoller LWC 移除已弃用的 @track 装饰器为现代响应模式。...
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