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Agentforce 会话追踪提取与分析。触发时机:用户从 Data Cloud 提取 STDM 数据,分析代理会话追踪,调试代理会话。

sf-ai-代理力量-可观测性:代理力量会议 追踪提取和分析

功能概述

sf-ai-代理力量-可观测性:代理力量会议 追踪提取和分析是一项面向实际任务的技能,主要用于当用户需要基于跟踪的可观测性时, 使用这一技能, 而不仅仅是测试: 提取会话追踪数据。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。

核心要点

  • 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式,核对必要参数、依赖环境与输出内容,并按原始要求处理异常情况。
  • 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景,可作为自动化工作流的一部分,也便于后续检查、调整和扩展。
  • 从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

使用与执行

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。

结果检查与注意事项

执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

sf-ai-agentforce-observability:Agentforce 会话追踪提取与分析

当用户需要基于追踪(trace-based)的可观测性能力,而不仅仅是测试时,请使用该技能:提取会话追踪数据模型(STDM)记录、处理 Parquet 数据集、重建会话时间线、分析主题/动作延迟,或基于 Data 360 遥测数据调试智能体行为。

该技能主导任务的适用场景

当工作涉及以下内容时,请使用 sf-ai-agentforce-observability:

  • Data 360 / 会话追踪数据提取
  • 来自 Agentforce 遥测的 .parquet 文件
  • 会话时间线重建
  • 基于追踪的调试(如主题路由异常、动作失败、延迟问题)
  • 基于 Polars / PyArrow 的大规模遥测数据集分析

当用户处于以下情形时,请移交至其他技能:

  • 对智能体进行正式测试 → sf-ai-agentforce-testing
  • 调试 Apex 日志 → sf-debug
  • 编写或重新配置智能体本身 → sf-ai-agentforce 或 sf-ai-agentscript

必需的前置条件

执行提取前,请确认以下条件均已满足:

  • Data 360 已启用
  • 会话追踪(Session Tracing)已启用
  • Salesforce 标准数据模型(Standard Data Model)版本足够新
  • 组织(org)中已启用 Einstein / Agentforce 功能
  • 已为 Data 360 访问配置 JWT / ECA 认证

若认证缺失,请移交至:

  • sf-connected-apps

深度配置指南:

  • references/auth-setup.md

该技能支持的数据与工具

核心存储与分析模型

  • 通过 Data 360 API 执行提取
  • 采用 Parquet 实现高效存储
  • 使用 Polars 进行大规模惰性(lazy)分析

核心 STDM 实体

至少需围绕以下实体开展工作:

  • session
  • interaction / turn
  • interaction step
  • moment
  • message

GenAI Trust Layer / 审计记录也可能与内容质量评估及生成过程调试相关。

完整数据模型定义:

  • references/data-model-reference.md

需优先获取的上下文信息

请主动询问或推断以下信息:

  • 目标 org 别名
  • 时间窗口或日期范围
  • 是否指定智能体过滤条件
  • 目标是数据提取、汇总分析,还是单一会话调试
  • 提取数据的输出位置
  • 用户本地磁盘是否已存在 Parquet 文件

推荐工作流程

1. 验证环境与认证状态

确认 Data 360 追踪功能可用,且 JWT/ECA 认证正常工作。

2. 选择提取模式

需求 默认方式
近期遥测快照 提取最近 N 天数据
聚焦式调查 按日期与智能体进行过滤提取
单次异常对话 提取或调试单个会话树
持续性使用分析 增量式提取

3. 提取至 Parquet

请直接使用 scripts/ 目录下提供的脚本,而非重新实现提取逻辑。

4. 使用 Polars 进行分析

常见分析目标包括:

  • 会话数量与持续时间
  • 主题分布
  • 动作步骤失败情况
  • 延迟热点(latency hotspots)
  • 放弃率 / 升级模式(abandonment / escalation patterns)
  • 会话级时间线重建

5. 将分析结果转化为后续行动

典型产出包括:

  • 主题不匹配 → 优化路由策略或主题描述
  • 动作失败 → 检查 Flow / Apex 实现
  • 延迟问题 → 优化下游动作调用路径
  • 测试覆盖缺口 → 补充针对性的智能体测试

高价值运维准则

  • 将 STDM 视为只读遥测数据
  • 预期存在数据摄入延迟;本技能不适用于精确实时调试
  • 务必使用日期过滤与定向提取,避免无谓的数据量与查询开销
  • 持久化分析应优先选用 Parquet,而非临时 JSON 格式
  • 处理大规模数据集时,请采用 Polars 的惰性计算模式(lazy patterns)

常见误区:

  • 将数据缺失误判为无问题,而实际可能仅因未启用追踪功能
  • 未加日期或智能体过滤即执行大范围宽泛查询
  • 试图在本技能内直接修复智能体逻辑,而非移交至智能体编写/测试相关技能

输出格式

任务结束时,请按如下顺序汇报:

  1. 所提取或分析的数据内容
  2. 分析范围(org、日期、智能体过滤条件、会话 ID 列表)
  3. 关键发现
  4. 可能的根本原因
  5. 建议的下一技能或具体操作

推荐输出结构示例:

Observability task: 
Scope: 
Artifacts: 
Findings: 
Root cause: 
Next step: 

跨技能协同集成

需求 移交至 原因
认证 / JWT 配置 sf-connected-apps Data 360 访问权限管理
修复智能体路由逻辑或行为 sf-ai-agentscript 智能体逻辑编写与修正
正式回归测试 / 覆盖率验证 sf-ai-agentforce-testing 可复现的测试闭环
基于 Flow 的动作调试 sf-flow 声明式修复能力
基于 Apex 的动作调试 sf-debug 或 sf-apex 代码级与日志级排查

参考文档地图

入门必读

  • README.md
  • references/basic-extraction.md
  • references/filtered-extraction.md
  • references/cli-reference.md

数据模型与查询

  • references/data-model-reference.md
  • references/query-patterns.md
  • references/client-demo-queries.md

分析与调试

  • references/analysis-cookbook.md
  • references/analysis-examples.md
  • references/debugging-sessions.md
  • references/polars-cheatsheet.md
  • references/agent-execution-lifecycle.md

认证与故障排查

  • references/auth-setup.md
  • references/troubleshooting.md
  • references/billing-and-troubleshooting.md
  • references/builder-trace-api.md
  • scripts/

评分指南

分数 含义
90+ 具备强遥测支撑的诊断结论
75–89 分析有价值,但存在少量信息缺口
60–74 仅提供部分可见性
< 60 证据不足;需采集更多遥测数据
目录

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