赋予AI记忆：Salesforce 与 Informatica 助力您的AI智能体实现精准推理，执行可信操作!

2025-12-22

如果您曾尝试将AI智能体从炫酷的演示阶段推进到可投入生产的环境，大概率会遇到“上下文缺口”问题。这是超过80%的AI项目失败的首要原因之一。

AI 模型虽然智能，但对企业业务 “一窍不通”。它们几乎通晓世间万物，却对您的业务知之甚少。若无法对企业业务达成统一认知，AI 智能体就只能靠猜测行事。它把您的数据视为高熵噪声 ——“客户 ID” 只是一串数字，“发货状态” 只是一个短语。它能看到零散的业务片段：生产环节中的一批订单、商务中的订单、客服中的工单，缺乏可靠的上下文，无法将这些碎片串联成一个有意义的故事。

试想一下：您不会指望一个新员工在不了解企业历史、规则和现状的情况下做出关键决策。您的AI智能体也是如此。它们需要同样共享的上下文信息才能有效运作。而如今，我们正通过技术革新为其提供这一核心能力。

" 我们正扩展 Data 360 产品组合，纳入 Informatica 以提升核心业务数据的质量与清晰度，同时借助 MuleSoft 为数据补充业务运营信号。此举让我们跳出了单纯的数据集成范畴，打造出一套统一引擎，为各类应用及 AI 智能体提供开展智能、安全运营所需的可信上下文。

脱离上下文的 AI，不过是在猜测或生成幻觉。通过整合 Salesforce 与 Informatica 的企业元数据、Data 360 的亚秒级统一实时上下文，以及 MuleSoft 的集成能力，我们将 AI 的‘猜测’替换为‘推理’。我们不只是解锁了被封存的数据，更是凭借可信上下文为 AI 筑牢了安全运行的根基 —— 确保 AI 智能体在执行操作时，背后有完整的企业真实业务数据作为支撑。"

——Salesforce统一数据服务、Data 360 与 AI基础架构高级副总裁兼总经理

Rahul Auradkar

解决方案：构建可信上下文的统一数据引擎

为实现这一目标，Data 360 整合了三大核心组件，让 Agentforce 拥有堪比人类专家的业务上下文理解能力。

1.企业级业务认知（Data 360+Informatica）

首先，应用与 AI 智能体需要理解企业的业务定义。Informatica 为 Data 360 提供深度元数据智能，助力定义核心业务实体及其相互关系。

• 企业主数据管理（MDM）：Data 360 可为客户创建 “黄金记录”，而 Informatica 则能为（产品、供应商、资产等）其他业务对象提供主数据管理。这就构建了一套统一的数据词汇体系，确保应用与 AI 智能体能够识别出，仓库中的 A 部件与商品目录里的 “SKU-123” 是同一物件。

• 数据目录：我们将 Salesforce 的元数据模型与 Informatica 的企业级数据目录相结合，创建跨系统的数据统一视图。这相当于为应用和 AI 智能体绘制了一幅数据资产地图，清晰呈现出企业本地系统、数据湖及遗留基础设施中的各类资产。

• 数据血缘：这一功能是数据验证的核心层。它可追溯数据从源头到使用全过程的完整旅程，展示每一步数据转换过程。这意味着 AI 智能体能够知晓某一数据的来源、生成方式，以及其时效性是否足以采信。

2.互联信号与操作执行（MuleSoft）

其次，应用与 AI 智能体需依托各系统的信号来理解业务上下文。MuleSoft 负责打通这些系统，提炼出业务运营信号，让 AI 能够解读实时业务动态，并触发安全且有实际价值的操作。

3.统一数据上下文（Data 360）

最后，需要一个平台来整合并激活上述所有信息，Data 360 就承担了 “记忆中枢” 的角色。它将 Informatica 提供的丰富业务上下文，与 MuleSoft 的运营信号相融合，为应用和 AI 智能体打造出统一的上下文交互接口。

• 借助 “零拷贝” 技术，Data 360 无需移动数据，即可让所有 AI 智能体获取这些丰富的上下文信息。这使得应用和 AI 智能体能够访问企业内的任意数据，同时避免了因数据拷贝产生的存储成本。

• 无论 AI 智能体是在分析业务趋势，还是在处理产品退货流程，都能基于统一、共享且实时更新的客户信息、业务状况及企业政策开展工作。

Agentforce 360：基于可信上下文构建的智能体企业平台

Agentforce 360 共分为四层架构，其核心根基是数据层。该层为 AI 提供理解企业业务所需的可信上下文，包括业务定义、历史信息及实时动态，而这一能力正是由 Data 360、Informatica 和 MuleSoft 协同实现的。

平台各层的协同逻辑如下：

1.数据层

一切始于前文所述的数据基础。该层整合 Data 360、Informatica 与 MuleSoft 的能力，提供可信上下文，赋予 Agentforce 记忆与业务理解能力。它看到的不只是 “退款申请”，还能掌握该申请的数据血缘、实时状态，以及包含客户档案在内的完整上下文，从而像人类专家一样清晰地开展推理。

2.应用层

AI 智能体无需从零学习企业业务，该层让它们能够直接调用 Salesforce 二十年来积累的业务逻辑与工作流。智能体可即时调取销售、服务、营销、电商等领域的成熟业务逻辑，确保每一项自动化操作都符合企业既有规则。

3.智能体层

这是构建、治理和编排 AI 智能体的指挥中心。借助 Agentforce，企业可针对特定任务部署专业智能体，例如营销活动智能体、供应链智能体等。此外，通过 MuleSoft 智能体架构，企业的能力不再局限于 Salesforce 生态，还能在同一控制平台上，统筹编排和治理 Agentforce 原生智能体与第三方智能体（如基于 AWS 或 OpenAI 构建的智能体）。

4.体验层

最终，Agentforce 需要触达客户与员工的工作场景。体验层支持将 Agentforce 部署至所有员工端或客户端渠道，无论是 800 热线的语音交互、企业官网的在线客服，还是直接嵌入 Slack 或 ChatGPT 的智能对话，Agentforce 都能携带其可信上下文与安全机制完成服务。

四层架构相互赋能，其中数据层提供的可信上下文，是其他各层发挥效用的关键前提。

开放且可扩展的基础架构

尤为重要的是，Agentforce 360 的四层架构共同构成了一个开放且可扩展的平台，支持企业对接现有应用与系统。企业可在数据层接入任意来源的数据，在应用层编写自定义代码或自动化流程，在智能体层统筹 Agentforce 与第三方智能体，还能在体验层将智能体嵌入各类渠道。Agentforce 360 可无缝适配企业的现有技术架构。

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