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| Section | Weight | Objectives |
|---|---|---|
| Multi-Agent Interoperability | 5% | - Agent API usage scenarios - Model Context Protocol (MCP) - Agent-to-agent communication |
| AI Agents | 35% | - Channel integration: digital experience, email, Slack - Agent User security and permissions - Agent architecture and reasoning engine - Topics and actions configuration - Agent types: Service, Sales, Employee - Deterministic controls: filters and variables |
| Data Cloud for Agentforce | 20% | - Retrievers and search types: keyword, vector, hybrid - Agentforce Data Library types - Improving response accuracy with data grounding - Unstructured data processing: chunking, indexing |
| Prompt Engineering | 20% | - Prompt Builder usage and use cases - Prompt management and user roles - Grounding techniques and best practices - Prompt template creation: field generation, flex types |
| Development Lifecycle | 15% | - Version control and maintenance - Testing agents in Testing Center - Monitoring, adoption and optimization - Deployment: sandbox to production |
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19. Frage
An Agentforce Specialist is building a Flex prompt template. Which best practice should the Agentforce Specialist follow when creating the Flex prompt template?
Antwort: C
Begründung:
In the AgentForce Flex Prompt Design Guide, the recommended best practice for Flex prompt templates is to ensure that the large language model (LLM) is provided with clear contextual information and a defined role (e.g., sales rep, support agent, concierge). Flex prompts are intentionally open-ended and adaptable, enabling them to handle dynamic and conversational use cases, provided they are guided with sufficient context and role clarity.
By setting a role and including detailed contextual cues, the LLM can tailor tone, content, and reasoning appropriately while maintaining response accuracy.
20. Frage
Universal Containers implemented Agent for its users. One user complains that Agent is not deleting activities from the past 7 days. What is the reason for this issue?
Antwort: A
Begründung:
Agent currently supports various actions like creating and updating records but does not support the Delete Record action. Therefore, the user's request to delete activities from the past 7 days cannot be fulfilled using Agent.
Unsupported Action: The inability to delete records is due to the current limitations of Agent's supported actions. It is designed to assist with tasks like data retrieval, creation, and updates, but for security and data integrity reasons, it does not facilitate the deletion of records.
User Permissions: Even if the user has the necessary permissions to delete records within Salesforce, Agent itself does not have the capability to execute delete operations.
21. Frage
What is one key purpose of action instructions when creating a custom agent action in Agentforce?
Antwort: B
Begründung:
According to the AgentForce Action Design and Configuration Guide, action instructions serve as the directive text that informs the Reasoning Engine about when and how to invoke a specific action. The documentation states: "Action instructions guide the reasoning engine by describing the action's purpose, inputs, and when it should be selected. Clear, concise instructions improve the LLM's accuracy in mapping user intent to the correct action."
22. Frage
After an agent selects a topic, what is an important factor the reasoning engine uses to select the action?
Antwort: B
Begründung:
The most crucial factor a reasoning engine uses to select an action after a topic is chosen is the priority given to each action (A). In advanced agent frameworks like AgentForce (simulated context), actions within a topic are typically not executed simply in an explicit, fixed order () unless there's no conditional logic. Instead, the reasoning engine evaluates all available actions and their associated pre-conditions (or triggers) and priorities. A priority score is often a numerical value assigned to an action that dictates its relative importance when multiple actions could potentially be executed simultaneously or when the agent must choose the 'best' action to address the current topic state. This prioritization ensures the agent handles the most critical or relevant tasks first, which is essential for efficient and goal-oriented behavior. The action's name and instructions () are descriptive for the developer but are not the primary selection criteria used by the runtime reasoning engine itself; it's the logic and priority that govern execution.
23. Frage
A business stakeholder wants to use Al to generate a summary based on Data Cloud data. Which method(s) should the stakeholder use to access Data Cloud data from Prompt Builder?
Antwort: C
Begründung:
The Prompt Builder and Data Cloud Integration Guide explains that Data Cloud information can be accessed directly through Data Cloud related lists or prompt-initiated flows, which fetch relevant data dynamically. The documentation states: "Prompt Builder supports retrieving Data Cloud data using related lists for contextual grounding or invoking flows that query Data Cloud objects at runtime. This enables AI prompts to generate summaries, recommendations, or insights directly from unified customer profiles."
24. Frage
......
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