آموزش تست‌های آزمایشی متخصص Salesforce Agentforce - ۲۶ می - آخرین آپدیت

این دوره آزمونی تمامی مباحث، حوزه‌ها و اطلاعاتی را که درک شما از موضوع را افزایش داده و احتمال قبولی شما در آزمون را بالا می‌برد، پوشش می‌دهد!

ویژگی‌های دوره:

• محتوای به‌روز: این تست‌های تمرینی تا می ۲۰۲۶ به‌روزرسانی شده‌اند و با آخرین اهداف آزمون و روندهای صنعت همسو هستند.

• لینک‌ها و ماژول‌های Trailhead: قبولی در آزمون یک بخش است؛ اما کسب دانش حیاتی‌ترین قسمت است. این دوره شامل لینک‌ها و ماژول‌های Trailhead است تا زبان‌آموزان به دقیق‌ترین منابع کمکی دسترسی داشته باشند.

• توضیحات دقیق: هر سناریو دارای یک توضیح عمیق و دستورالعمل‌های گام‌به‌گام برای بازسازی آن سناریو در Trailhead Playground است.

• سناریوهای دقیق: به جای پوشش سوالات غیرضروری یا مبهم، این دوره شامل سناریوهای هدفمند و کاربردی است که مستقیماً در آزمون مفید هستند.

• حس موفقیت: با مطالعه توضیحات و کار عملی در Trailhead Playground، این رضایت خاطر را خواهید داشت که نه تنها قادر به قبولی در آزمون هستید، بلکه دانش و بینش عمیقی نسبت به موضوع کسب کرده‌اید.

• مناسب برای تمامی سطوح: چه در ابتدای مسیر با پلتفرم سالزفورس باشید و چه یک متخصص باسابقه، این تست‌ها نیازهای شما را پوشش داده و سناریوهای آن بازتاب‌دهنده چالش‌های دنیای واقعی است.

• سیاست بازگشت وجه: این دوره شامل سیاست بازگشت وجه ۳۰ روزه Udemy است؛ بنابراین اگر با نیازهای شما سازگار نبود، می‌توانید از این امکان استفاده کنید.

با تست کردن خود در این ارائه جدید، توانایی‌هایتان را بسنجید.

من شدیداً توصیه می‌کنم توضیحات ارائه شده بعد از هر تست را مطالعه کنید، نه تنها برای گزینه‌های صحیح، بلکه برای گزینه‌های نادرست (در صورت وجود).

این کار به درک بهتر شما از این پلتفرم غنی و افزایش چشمگیر نمره آزمونتان کمک می‌کند.

هر یک از ۵ تست تمرینی این مجموعه، درک عمیقی از موضوعات ارائه می‌دهد.

گواهینامه متخصص Salesforce Certified Agentforce توانایی متقاضی را در موارد زیر تایید می‌کند:

عامل‌های هوش مصنوعی (AI Agents): ۳۵٪

• مدیریت رفتار قطعی (Deterministic) عامل با استفاده از فیلترها و متغیرها بر اساس یک مورد کاربردی.

• توضیح نحوه عملکرد یک عامل و چگونگی قدرت‌بخشی موتور استدلال (Reasoning Engine) به Agentforce.

• انتخاب و پیکربندی موضوعات استاندارد، موضوعات سفارشی، اکشن‌های استاندارد و سفارشی بر اساس نوع عامل در یک سناریو.

• توضیح نحوه مدیریت امنیت Agentforce، از جمله مفهوم کاربر عامل (Agent User) و کاربرد آن برای عامل‌های کارمند، خدمات یا فروش.

• شناسایی زمان استفاده از عامل کارمند، عامل خدمات یا عامل فروش بر اساس سناریو.

• توضیح فرآیند اتصال عامل‌ها به کانال‌های مختلف مانند Digital Experience، ایمیل و Slack.

مهندسی پرامپت (Prompt Engineering): ۲۰٪

• شناسایی زمان مناسب برای استفاده از Prompt Builder بر اساس نیازهای تجاری.

• شناسایی نقش‌های کاربری مناسب برای مدیریت و اجرای قالب‌های پرامپت.

• شناسایی ملاحظات ایجاد قالب پرامپت با استفاده از Field Generation و Flex Types.

• شناسایی تکنیک Grounding مناسب در یک سناریوی خاص.

• توضیح فرآیند ایجاد، فعال‌سازی و اجرای قالب‌های پرامپت.

• توضیح بهترین روش‌ها (Best Practices) برای نوشتن پرامپت‌های موثر.

دیتا کلاود برای Agentforce: ۲۰٪

• توضیح ملاحظات کتابخانه داده‌های Agentforce و انواع آن.

• بهبود پاسخ عامل با استفاده از داده‌های غیرساختاریافته از طریق Chunking و Indexing در یک سناریو.

• شناسایی ملاحظات مربوط به بازیاب‌ها (Retrievers) در دیتا کلاود، مانند Individual و Ensemble.

• شناسایی ملاحظات مربوط به نوع جستجو مانند Keyword، Vector و Hybrid در یک سناریو.

چرخه حیات توسعه (Development Lifecycle): ۲۰٪

• تست یک عامل با استفاده از Agentforce Testing Center در یک سناریو.

• شناسایی ملاحظات استقرار (Deployment) یک عامل از Sandbox به Production.

• توضیح فرآیند مدیریت و نظارت بر میزان پذیرش و استفاده از عامل‌ها.

تعامل‌پذیری چند-عاملی (Multi-Agent Interoperability): ۵٪

• توضیح هدف پروتکل مدل کانتکست (MCP) و موارد استفاده از آن.

• توضیح هدف پروتکل عامل-به-عامل.

• شناسایی زمان مناسب برای استفاده از Agent API در یک سناریو.