讓每個代理可以取得對話情境資料。
有了對話資料，代理更能掌握情境，提供貼合需求、準確又深入精闢的回應。授予代理存取組織的 Slack 公開對話資料權限，更能讓代理發揮強大功能，提供更精準的回應。
80%
的企業資料是非結構化的。
將代理變成團隊成員。
隨著員工瞭解新代理和代理具有的功能，就可以在頻道、私訊和對話串中和它順暢互動，好像這些代理也是團隊成員一樣。
47%
的 Slack 使用者感覺到生產力提升。
透過 Agentforce 自動執行 Slack 操作。
讓代理能夠在 Slack 中建立頻道、更新畫板、傳送私訊等。你可以設定規則，規定代理可以執行哪些操作，提供遵循的依據。
44%
早期採用生成式 AI 的使用者表示，所有部門的收入都有增加。
當今的生成式 AI 潛力無窮，可為公司帶來巨大效益。
60%
的預算花在人力資本上1
你大部分的預算都花在人員上，為他們提供 AI 智慧代理，讓投資帶來最大效益。
40%
工作表現提升幅度2
在 Slack 生成式 AI 的幫助下，員工工作表現大幅提升。
4.4 兆
的潛在利潤3
生成式 AI 可以提升員工生產力，因此擁有創造大量價值的潛力。
各類幫助邁向成功的代理任你選。
Slack 是你所有代理和助理的中心。你可以帶入自訂 Slack AI 助理，或利用第三方 AI 助理來推動行動，加快工作進度。
「我們為客戶開發了 IT 支援代理，在 Slack 頻道中管理第一層級的問題，減少需要人工介入的案件數，並提高解決問題的整體速度。」
「在 Writer，我們知道在工作流程中嵌入代理將會徹底改變員工生產力。將 Slack 的對話資料與結構化的企業資料結合，可以提供情境資訊，這讓代理更加聰明，也更善於完成操作。」
「使用一個 Slack 對話介面，就能與人類和 AI 互動。代理可以執行任務，這是我們數十年來盼望可在運算領域中實現的夢想，現在終於看到它成真了。」
常見問題
AI 智慧代理是一種智慧型系統，可自行處理客戶的問題，無需人工介入。它使用機器學習和自然語言處理技術來解決從簡單到棘手的各種問題，甚至可以同時處理多項任務。AI 智慧代理可以學習並逐步改善，與需要人類介入處理特定任務的傳統 AI 不同。AI 智慧代理能幫員工執行操作。
Slack data across channels, threads, canvases and conversations compliments and enriches your connected, enterprise data sources, resulting in more effective agent responses and actions.
Every Slack workspace is a wealth of institutional knowledge — it’s the long-term memory bank of your company. For AI to be useful, it needs access to data, not just the data in one app or system, but across all your systems, including the unstructured data in team conversations. This contextual data is the key to high-quality, relevant AI outputs and adjusting to new contextual clues in real time.
Every company’s untapped, unstructured data — including user-generated content, natural language text, audio and video files, and more — enhances agent reasoning and decisioning for better relevance. When you add agents to Slack, customers can give them permission to tap into the public conversational data in your organization's Slack instance, making them precise and powerful. Because your data is never our product, customers control what data agents can access in Slack. We never train any LLMs on customer data; instead, we use advanced Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques on the unstructured conversational data to give agents the context they need, just at the moment they need it, to support their human counterparts.
以下是三種你可以在 Slack 中使用的代理和助理：
1.Agentforce (將於 2025 年 1 月在 Slack 中推出)：Agentforce 具有 Slack 中最相關的對話資料和你所信賴的企業資料，可以為你提供操作建議，並自動幫你操作。建立自訂代理，幫助員工在工作流程中創造代理級產能。不論是人力資源、IT、服務、銷售部門，還是其他部門，都可以使用 Agentforce 在 Slack 中執行操作，例如建立和更新頻道、清單和畫板。Slack 的 Agentforce 即將推出；與銷售團隊交談以深入瞭解。
2.將自訂 AI 助理帶入 Slack 平台：你可以在 Slack 的專用 UI 中，直接嵌入使用專用 API 建立的 AI 助理。你可以建立自訂 AI 助理，讓它們按照你的工作方式幫忙處理支援單和請求等任務，你便可以卸下重擔，專注在其他需要完成的重要工作上。現在，這些 API 可在 Slack 開發人員中心找到。
3.第三方 AI 助理：與第三方 AI 助理對話，即可要求助理幫忙製作內容草稿、提供市場研究資料，或者擷取檔案和產生檔案摘要。現在，我們有 Adobe Express 和 Cohere 等多款直接可用的 AI 應用程式，可以在 Slack Marketplace 中下載。
第三方 AI 助理在發布到 Slack Marketplace 之前，Slack 會先提供品質和安全性方面的準則和/或進行審查。要建立第三方 AI 助理並發布到 Slack Marketplace，開發公司必須同意遵守 Slack 的應用程式準則，其中包括禁止使用客戶 Slack 資料來訓練大型語言模型的規定，並要求公司分享應用程式安全性與合規性方面的重要詳細資料。此外，Slack 擁有者和管理員可以控制能在工作空間中新增哪些代理應用程式。
Salesforce 的 Einstein Trust Layer 用於協助在公司內安全部署 AI。在每次 Agentforce 互動中，Einstein Trust Layer 都在背後默默地保護資料的隱私和安全性，提升每次回應的安全性和準確性。
- 客戶資料：我們絕不會使用客戶資料來訓練大型語言模型。
- 代理約束措施：客戶可以控制代理能在 Slack 中存取哪些資料，並制定約束措施，讓代理只執行任務，不會有非預期操作。
- 安全的大型語言模型閘道：安全使用基礎大型語言模型，防止第三方大型語言模型保留或監控客戶和企業資料。
- 零資料保留：根據我們的零資料保留協議，大型語言模型產生回應並傳送回 Agentforce 後，便會移除所有資料記錄，這是因為你的資料並不是我們的產品。我們的資料遮罩技術可以防止大型語言模型查看或處理公司和人員名稱等敏感資料。
- AI 監控：Agentforce 會持續監控、分析並偵測回應中潛藏的不當用語。我們在背景中執行有害評分模型，以找出潛在的不當或有害內容。
2 資料來源：哈佛商學院，「Field Experimental Evidence of the Effects of AI on Knowledge Worker Productivity and Quality」，2024 年
3 資料來源：McKinsey Global Institute，「The economic potential of generative AI:The next productivity frontier」，2023 年