Curso Salesforce Agentforce

O curso destina-se a quem tem experiência relevante em Salesforce ou a licenciados do curso de implementador de Salesforce da HPI. O background relevante inclui familiaridade com a estrutura de dados do Salesforce - Objects, Fields e Relationships, trabalho básico em Salesforce Flow, gestão de Users, Permission Sets, CRUD, FLS e Sharing, e familiaridade com Sales Cloud ou Service Cloud. É também exigido inglês técnico para leitura de interfaces e documentação.

O público-alvo inclui Salesforce Administrators, implementadores e consultores, Business Analysts, profissionais de sistemas de informação e CRM, profissionais de Flow, automação, desenvolvimento e integração, bem como gestores de projeto, Solution Architects e líderes de transformação. Para iniciantes absolutos, é necessário primeiro um curso de implementador de Salesforce da HPI ou um Pre-Course separado de 40-60 horas; estas horas não fazem parte das 120 horas do curso.

O trabalho começa com a identificação da necessidade: quem são os utilizadores, qual é o processo, o que é medido e qual é o risco. Em seguida, define-se o Use Case, constrói-se o Agente no Agentforce Builder com Subagents, Instructions e Actions, conecta-se aos dados e fontes de Knowledge autorizadas, e integra-se Flow, Apex ou APIs para operações que exigem sistemas adicionais.

No final, constroem-se conjuntos de testes, analisam-se falhas, implementam-se Guardrails e aprovação humana, e o solução é transferida entre ambientes com monitorização, Rollback e um plano de adoção. Os graduados do curso podem considerar cargos como Product Owner, Business Analyst, Consultant, Salesforce Admin ou Agentforce Implementer com especialização em AI, dependendo da experiência e das exigências do empregador.

Quando o caminho é conhecido, fixo e pode ser predefinido – o Flow é a solução correta, e também é mais previsível e barato de manter. Um chatbot clássico baseado em script de conversa atinge um limite assim que o utilizador formula o pedido de forma diferente. Um agente Agentforce identifica o objetivo, o utilizador e a identidade, seleciona o Subagent e a Action apropriados, lê informações autorizadas ou executa uma ação, e encaminha para uma pessoa quando necessário.

No primeiro módulo, aprendemos e praticamos esta regra de decisão num cenário real: analisamos um caso e escolhemos entre Agentforce, Flow ou outra solução, incluindo as limitações dos modelos de AI. O resultado é um mapa conceptual e um breve documento de decisão.

O percurso inclui 10 laboratórios práticos. Cada laboratório pratica uma tarefa clara e termina com um produto que pode ser testado, entre outros: Use Case Canvas e Scorecard, relatório de prontidão de dados e segurança, modelo de Prompt e conjunto de testes, um agente com Subagents e Actions, duas Agent Actions baseadas em Flow, integração com Mock API, uma fonte de conhecimento conectada e um teste de qualidade de recuperação, mapeamento de riscos e controlos e custos, relatório de Evaluation e decisão Go/No-Go.

Em cada laboratório, são testados cenários de sucesso, cenários de falha e permissões. A prática é realizada com dados sintéticos ou anónimos, e para a capacidade em status Beta é definido um caminho alternativo.

A maior parte do trabalho é feita em Agentforce Builder, Prompt Builder, Agent Script e Flow Builder, ou seja, com ferramentas declarativas. Em paralelo, o módulo 07 aborda Apex, APIs, MuleSoft e integrações, incluindo a conexão de ações a sistemas, autenticação, tratamento de falhas e prática com Mock API, e no projeto final é necessária uma integração ou código.

Portanto, o percurso não deve ser apresentado como um percurso sem código. Por outro lado, os requisitos de admissão são os que aparecem no programa: experiência em Salesforce e inglês técnico. Experiência anterior em desenvolvimento de código ajuda, mas não é definida como requisito, e são necessários pensamento lógico e disponibilidade para trabalhar com interfaces técnicas.

No lado da segurança, trabalha-se de acordo com o Least Privilege, definem-se Guardrails, testam-se CRUD, FLS e Sharing do ponto de vista de diferentes utilizadores, lida-se com Prompt Injection e previne-se a fuga de informação. Em pontos sensíveis, integra-se uma aprovação humana antes de executar uma ação. Em paralelo, examina-se o consumo, o custo e o ROI.

No lado dos testes, constroem-se cenários de teste, executam-se Evaluation Sets, leem-se Traces, analisam-se falhas e melhora-se o agente, e realiza-se Red Teaming. O resultado é um relatório de Evaluation e uma decisão Go/No-Go. No projeto final, são necessários pelo menos 30 casos de Evaluation e testes de segurança.

O projeto final simula uma implementação organizacional e é entregue como um pacote completo: um agente funcional e uma Demonstração profissional, pelo menos um Flow, integração ou código, fontes de conhecimento autorizadas, pelo menos 30 casos de Evaluation, testes de segurança, um documento de arquitetura e documentação técnica, bem como um pacote de implementação que inclui testes, riscos e um plano operacional.

O projeto é realizado num ambiente controlado e apenas com dados sintéticos - não com dados de clientes reais - e não constitui uma promessa de implementação para um cliente, experiência profissional ou compromisso de colocação. Permite, sim, explicar numa entrevista ou dentro da organização como planeou, protegeu, testou e entregou uma solução de AI.

Para indivíduos: aprofundamento das capacidades de implementação, prática em 10 laboratórios, um projeto para o portfólio e preparação profissional para as áreas de conhecimento da certificação. A adequação é verificada numa breve conversa antes da inscrição, com base na experiência existente em Salesforce.

Para organizações: formação de equipas em torno dos casos de uso da empresa, processos de negócio, segurança, governação, implementação e medição de valor. Se está a considerar formação para a equipa, mencione isso no formulário e entraremos em contacto com um caminho adequado.