Agentforce Action Responses 增强指南:Global Copy 与 Apex Citations
Global Copy增强 Action 响应可用性Global Copy 为用户提供了一致的方式从 Agentforce 响应中的 UI 组件复制信息。在通过 Lightning Types 构建的自定义 LWC 中实现一个api getFormattedValue()公共方法即可启用此功能。当用户点击复制按钮时系统调用此方法获取剪贴板内容开发者可以完全控制复制内容和格式。getFormattedValue() 方法要求必须使用api装饰必须返回String纯文本或富 HTML由系统在用户点击复制按钮时调用开发者可完全控制复制内容和格式五步实现模式 —— 富 HTML 表格示例1. 初始化 HTML 表格创建带内联 CSS 样式的表格字符串。let table table border1 cellpadding5 cellspacing0 styleborder-collapse: collapse;;2. 构建表头行迭代this.fields为每个字段创建th单元格内容为field.label。3. 构建表格主体迭代this.records为每条记录创建tr行。4. 填充数据单元格嵌套循环 —— 对每条记录迭代字段用record.fields[field.apiName].value创建td。5. 完成并返回追加闭合/table标签返回完整 HTML 字符串。当用户点击复制方法运行 → 提供格式良好的结构化 HTML → 可直接粘贴到邮件、文档或其他系统中。Apex Citations通过来源标注建立信任Citations 让开发者能够程序化地向自定义动作添加来源引用。支持通过 Employee Agent 和 Agent API 使用。支持的来源包括非结构化数据Knowledge 文章、PDF 文件和外部网页。两种 Citation 方式方式工作机制适用场景GenAiCitationInput向推理引擎提供引用信息引擎自动确定在何处和如何添加引用你希望 Agent 从提供的来源中自动确定相关引用GenAiCitationOutput直接控制自定义动作如何展示引用绕过推理引擎的逻辑你有应始终返回的特定、预定的引用关键决策指南让引擎决定→ GenAiCitationInput从来源生成文本自动确定引用你确切知道要引用什么→ GenAiCitationOutput显式的预定引用前提条件组织中已启用 Agentforce Agent、具有 Apex 自定义动作经验、平台生成的引用适用于 2025 年 5 月 26 日后创建的 Agent。对于 GenAiCitationInput还需启用 Prompt Builder。示例带 RAG 的内联引用KnowledgeBaseApex 类展示了完整的内联引用实现架构流程execute() 方法—— 通过 Connect API 调用 Knowledge_Search Prompt Template设置citationModepost_generation启用内联引用。返回 EinsteinPromptTemplateGenerationsRepresentationLLM 响应 引用transform() 辅助方法—— 将 Connect API 引用格式转换为 AiCopilot 格式transform(GenAiSourceReference)映射 fieldName/objectName/content → GenAiSourceContentInfo、transform(CitationOutput)迭代 sourceReferences → GenAiCitationInputInvocableMethod (executePrompt)—— Agent Action 的入口点InvocableMethod(labelCall Knowledge Prompt Apex)输入 Request { Question } → 调用 execute() → 获取 LLM 响应 → 转换引用 → 返回 Response { Data (String), sources (GenAiCitationInput) }Response 类结构public class Response { InvocableVariable(requiredtrue descriptionGenerated text response from LLM) public String Data; InvocableVariable(requiredtrue descriptionStructured citation sources) public AiCopilot.GenAiCitationInput sources; }数据流用户提问 → executePrompt() → Connect APIPrompt Template RAG→ LLM 生成文本 自动检测引用 → 将引用转换为 AiCopilot 格式 → 返回文本响应 GenAiCitationInput → Agent 显示带内联引用的响应。关键集成点Prompt Template 开发者名称必须匹配Knowledge_Search输入参数名称必须匹配模板变量Input:QuestioncitationMode: post_generation启用自动内联引用检测Global Copy 和 Apex Citations 从实用性和可信度两个维度增强 Agent Action 的响应质量 —— 一键复制格式化内容提升效率来源标注建立用户信任。发布来源Agentforce Action Responses 增强指南 | Salesforce CRM 中文站

相关新闻

终极指南:如何免费解密QQ聊天数据库实现跨平台数据迁移

终极指南:如何免费解密QQ聊天数据库实现跨平台数据迁移

终极指南:如何免费解密QQ聊天数据库实现跨平台数据迁移 【免费下载链接】qq-win-db-key 全平台 QQ 聊天数据库解密 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/qq/qq-win-db-key 你是否曾因更换设备而丢失珍贵的QQ聊天记录?或者想要备份重要对话却…

2026/7/21 12:46:33阅读更多 →
TMS320F2837xS USB控制器寄存器详解与实战配置指南

TMS320F2837xS USB控制器寄存器详解与实战配置指南

1. USB控制器寄存器概览与设计思路在嵌入式系统开发中,USB接口的实现深度依赖于对控制器内部寄存器的精确操控。这些寄存器就像是硬件与软件之间的“控制面板”,每一个比特位都对应着特定的硬件行为。对于TMS320F2837xS这类高性能实时微控制器而言&#…

2026/7/21 12:46:33阅读更多 →
twostreamfusion部署指南:如何将训练好的模型应用到实际视频分析

twostreamfusion部署指南:如何将训练好的模型应用到实际视频分析

twostreamfusion部署指南:如何将训练好的模型应用到实际视频分析 【免费下载链接】twostreamfusion Code release for "Convolutional Two-Stream Network Fusion for Video Action Recognition", CVPR 2016. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors…

2026/7/21 12:46:33阅读更多 →
OpenSK:用Rust重构硬件安全密钥,开启无密码身份验证新纪元

OpenSK:用Rust重构硬件安全密钥,开启无密码身份验证新纪元

OpenSK:用Rust重构硬件安全密钥,开启无密码身份验证新纪元 【免费下载链接】OpenSK OpenSK is an open-source implementation for security keys written in Rust that supports both FIDO U2F and FIDO2 standards. 项目地址: https://gitcode.com/g…

2026/7/21 19:32:43阅读更多 →
Narratium.ai:三步开启你的AI角色扮演奇幻之旅

Narratium.ai:三步开启你的AI角色扮演奇幻之旅

Narratium.ai:三步开启你的AI角色扮演奇幻之旅 【免费下载链接】AI-Chat Open-source platform for AI-driven storytelling, worldbuilding, and immersive roleplay 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/na/AI-Chat 你是否曾幻想过与AI角色进行深度对…

2026/7/21 19:32:43阅读更多 →
终极yuzu模拟器优化指南:从卡顿到流畅的3步蜕变

终极yuzu模拟器优化指南:从卡顿到流畅的3步蜕变

终极yuzu模拟器优化指南:从卡顿到流畅的3步蜕变 【免费下载链接】yuzu-downloads 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/yu/yuzu-downloads 还在为yuzu模拟器的性能问题烦恼吗?你是否也经历过游戏帧率忽高忽低、画面卡顿的糟糕体验&am…

2026/7/21 19:32:43阅读更多 →
A-29P模组:神经网络降噪对非稳态噪声的抑制机理与固件选型

A-29P模组:神经网络降噪对非稳态噪声的抑制机理与固件选型

问题的提出:稳态与非稳态噪声的处理分野传统语音降噪算法(如谱减法、维纳滤波)建立在"噪声在短时内平稳"的假设之上:它们通过估计语音间隙的噪声谱,再从含噪信号中减去。这一假设对空调、风扇等稳态噪声有效…

2026/7/21 19:32:43阅读更多 →
露易丝·海的诗歌15

露易丝·海的诗歌15

我爱自己在我所处的无穷无尽的生命中,一切都完美、完整、完全。我与认识的每一个人都相处和谐,我的生活既平静又平衡。在我的心灵深处,与无尽美好的爱。现在,我让这份爱浮出表面,充盈我的心灵、我的身体、我的大脑、我…

2026/7/21 19:32:43阅读更多 →
基于QT框架的C++游戏登录器开发实战:从UI设计到网络通信

基于QT框架的C++游戏登录器开发实战:从UI设计到网络通信

1. 项目概述:从服务器到客户端的最后一公里做游戏服务器开发,尤其是用C,我们往往会把大部分精力花在后台逻辑、网络通信、数据存储这些“硬核”部分。但一个完整的游戏体验,始于玩家双击桌面上那个小小的图标。这个图标背后&#…

2026/7/21 19:30:43阅读更多 →
Go语言静态资源打包方案对比与实践指南

Go语言静态资源打包方案对比与实践指南

1. 项目背景与核心需求在Go语言开发中,我们经常需要处理静态资源文件的打包问题。无论是Web应用的模板文件、前端资源,还是配置文件、证书等,都需要随程序一起分发。传统做法是将这些文件与编译后的二进制文件放在同一目录下,但这…

2026/7/21 0:51:49阅读更多 →
Go语言实现高性能LDAP认证服务的架构与实践

Go语言实现高性能LDAP认证服务的架构与实践

1. 项目背景与核心价值LDAP(轻量级目录访问协议)作为企业级身份认证的黄金标准,已经服务了超过80%的财富500强公司。我在金融科技领域实施统一认证体系时,发现传统Java方案存在启动慢、内存占用高等痛点。而Go语言凭借其协程并发模…

2026/7/21 0:51:49阅读更多 →
【AI面试官实战指南】:用ChatGPT模拟10类高频技术岗面试,3天提升应答精准度92%

【AI面试官实战指南】:用ChatGPT模拟10类高频技术岗面试,3天提升应答精准度92%

更多请点击: https://intelliparadigm.com 第一章:AI面试官实战指南的核心价值与适用场景 AI面试官并非替代人类HR的“黑箱工具”,而是以可解释、可审计、可迭代的方式,赋能招聘全链路的关键基础设施。其核心价值在于将主观经验沉…

2026/7/21 0:51:49阅读更多 →
Windows+macOS 通用 OpenClaw 部署流程,内置依赖一键启动智能桌面助手

Windows+macOS 通用 OpenClaw 部署流程,内置依赖一键启动智能桌面助手

📌教程适配:OpenClaw v2.7.9 | 兼容 Windows10/11、macOS 双系统 📖前言 当下各类本地 AI 工具层出不穷,多数产品仅能完成文字问答交互,很难直接操控电脑执行实际操作。OpenClaw,业内常称小龙虾 AI&#…

2026/7/21 0:01:46阅读更多 →
Codex 接入后 Bug 反增?复盘从个人演示到团队协作的“流程陷阱”

Codex 接入后 Bug 反增?复盘从个人演示到团队协作的“流程陷阱”

聊《一次Codex项目复盘,问题最后出在流程而不是模型》之前,先说一句实在的:别急着背概念,先看它在真实项目里到底解决什么问题。摘要先把这篇文章的目标说清楚:看完之后,你应该能判断这件事值不值得做&…

2026/7/21 0:01:46阅读更多 →
手把手搓一个五子棋游戏,零代码也能当“游戏开发者”

手把手搓一个五子棋游戏,零代码也能当“游戏开发者”

大家好,还是我。前几期带大家做了心情日记本和可视化大屏,后台有朋友留言:“能不能教点好玩的?我想做游戏,但一行代码都不会。”行,这期就安排。今天的目标:从零做一个五子棋游戏。 带AI对战、三…

2026/7/21 0:03:46阅读更多 →
YOLOv8推理性能优化:从1.2FPS到35FPS的全链路加速实践

YOLOv8推理性能优化:从1.2FPS到35FPS的全链路加速实践

如果你在部署 YOLOv8 时,发现推理速度只有可怜的 1-2 FPS,而别人的演示视频却能跑到 30 FPS 以上,那么问题很可能不在模型本身,而在于你的整个处理链路。很多开发者拿到一个训练好的 YOLOv8 模型后,会直接使用官方示例…

2026/7/20 22:51:39阅读更多 →
Coze与Dify对比指南:低代码AI应用开发从入门到实战

Coze与Dify对比指南:低代码AI应用开发从入门到实战

1. 从零到一:为什么你需要了解 Coze 和 Dify?如果你对 AI 应用开发感兴趣,但一看到“大模型”、“智能体”、“工作流”这些词就头疼,觉得门槛太高,那这篇文章就是为你准备的。很多开发者,包括我自己&#…

2026/7/21 18:53:30阅读更多 →
AI生图工具怎么选?2026年6月版实测对比

AI生图工具怎么选?2026年6月版实测对比

做自媒体的朋友应该都有体会:配图一直是个让人头疼的问题。2026年,AI生图工具已经非常成熟了,但工具太多反而不知道怎么选。以下是截至2026年6月我对主流AI生图工具的实测对比。Midjourney V8.1:速度之王2026年6月11日&#xff0c…

2026/7/21 18:53:30阅读更多 →