무료 온라인 액세스 Salesforce.Agentforce-Specialist.v2025-12-11.q175 모의 시험 (Page 8)

Agentforce-Specialist 문제 31

Agentforce 전문가가 Universal Containers에서 에이전트 문제 해결을 지원하고 있습니다. Agentforce 전문가는 에이전트가 주제 작업을 원하는 순서대로 사용하지 않아 일관되지 않은 결과가 발생하는 것을 발견했습니다.
Agentforce 전문가는 작업이 실행되는 순서에 대한 결정적 제어를 보장하기 위해 어떤 기술을 권장해야 할까요?

A. 대규모 언어 모델(LLM) 공급자와 버전을 지정합니다.

B. 사용자 정의 변수와 필터를 지정합니다.

C. 작업 순서를 지정합니다.

Agentforce-Specialist 문제 32

Universal Containers의 현재 AI 데이터 마스킹 규칙은 조직의 개인 정보 보호 및 보안 정책과 요구 사항과 일치하지 않습니다.
이 문제를 해결하기 위해 Agentforce는 무엇을 권장해야 합니까?

A. 샌드박스 새로 고침에 대한 데이터 마스킹을 활성화합니다.

B. Einstein Trust Layer 설정에서 데이터 마스킹을 구성합니다.

C. LLM 설정에 새로운 데이터 마스킹 규칙을 추가합니다.

Agentforce-Specialist 문제 33

Universal Containers에서 여러 레코드에 적용 가능한 필드 생성 프롬프트 템플릿을 개발했지만, 사용자들이 토큰 제한 오류로 인해 무작위적인 오류가 발생한다고 보고하고 있습니다. 이 오류의 원인은 무엇인가요?

A. 프롬프트 접지로 생성된 다양한 양의 토큰을 수용하기 위해 템플릿 유형을 Flex로 전환해야 합니다.

B. LLM에서 처리할 수 있는 토큰 수는 전체 사용자 수요에 따라 달라집니다.

C. 프롬프트 템플릿의 동적 특성으로 인해 생성되는 토큰의 수는 레코드마다 다릅니다.

정답: C

Salesforce Agentforce에서 프롬프트 템플릿은 LLM을 활용하여 동적 응답 또는 필드 값을 생성하는 데 사용되며, Salesforce 레코드 또는 외부 소스의 기반 데이터를 사용하는 경우가 많습니다. 이 시나리오에서는 토큰 제한 오류로 인해 간헐적으로 실패하는 필드 생성 프롬프트 템플릿을 설명합니다. 이는 문제가 LLM의 토큰 용량(예: 입력 + 출력 토큰) 초과와 관련이 있음을 나타냅니다. 이러한 실패의 무작위성은 레코드 간 토큰 수의 변동성을 시사하며, 이는 옵션 B에서 직접 해결됩니다.
Agentforce의 프롬프트 템플릿은 동적일 수 있습니다. 즉, 레코드별 데이터(예: 고객 이름, 설명 또는 기타 필드)를 가져와 출력을 생성합니다. 데이터는 레코드마다 다르므로(일부 레코드는 짧은 텍스트 필드를 가지고 있는 반면 다른 레코드는 긴 텍스트 필드를 가지고 있을 수 있음) LLM에서 처리하는 총 토큰(단어, 문자 또는 하위 단어 단위) 수가 변동합니다. 토큰 수가 LLM의 제한(예: 일부 모델의 경우 4,096개 토큰)을 초과하면 프로세스가 실패하지만, 이는 토큰 생성 데이터가 더 많은 레코드에서만 발생하기 때문에 무작위성이 발생하는 것입니다.
* 옵션 A: "Flex" 템플릿 유형으로 전환하는 것이 타당해 보일 수 있지만, Salesforce 문서에서는 이 맥락에서 토큰 변동성을 처리하기 위한 특정 템플릿 유형으로 "Flex"를 정의하지 않습니다(플로우 기반 템플릿이 있지만 토큰 제한과는 관련이 없습니다). 이 옵션은 주의를 분산시키는 것일 뿐 검증된 해결책이 아닙니다.
* 옵션 C: LLM의 토큰 처리 용량은 모델별로 고정되어 있으며(예: 고급 모델의 경우 128,000개 토큰과 같은 고정 한도) 사용자 수요에 따라 변동되지 않습니다. 수요는 성능이나 가용성에 영향을 미칠 수 있지만, 토큰 한도 자체에는 영향을 미치지 않습니다.
옵션 B는 무작위 실패로 이어지는 가변적인 토큰 수의 근본 원인인 프롬프트 템플릿의 동적 특성을 정확하게 식별했기 때문에 정답입니다.
:
Salesforce Agentforce 문서: "프롬프트 템플릿"(Salesforce 도움말: https://help.salesforce.com/s
/articleView?id=sf.agentforce_prompt_templates.htm&type=5)
Trailhead: "Agentforce를 위한 프롬프트 템플릿 구축"(https://trailhead.salesforce.com/content/learn/modules
/agentforce용 빌드 프롬프트 템플릿)

Agentforce-Specialist 문제 34

Universal Containers에 새로운 AI 프로젝트가 있습니다.
Agentforce는 프롬프트 템플릿에서 사용할 계정 객체에 관련 목록을 추가할 때 무엇을 고려해야 합니까?

A. 계정에서 관련 목록을 선택한 후 필드 선택기를 사용하여 프롬프트 작성기에서 병합 필드를 선택합니다.

B. 프롬프트 빌더를 사용하여 관련 목록의 필드를 JSON 형식으로 지정해야 합니다.

C. 관련 목록의 필드는 현재 사용자의 계정의 기본 페이지 레이아웃을 기반으로 합니다.

정답: A

* 질문의 맥락 Universal Containers(UC)는 계정 객체의 관련 목록에서 세부 정보를 프롬프트 템플릿에 포함하려고 합니다. 이는 일반적으로 Salesforce의 생성 AI 설정에서 프롬프트 빌더를 통해 수행됩니다.
* 프롬프트 빌더 동작
* 관련 목록 선택: 프롬프트 빌더 내에서 개체(계정)로 이동하여 참조하려는 관련 목록(예: 연락처, 기회)을 선택할 수 있습니다.
* 필드 선택기: 관련 목록을 선택하면 프롬프트 빌더에서 필드 선택기 인터페이스를 제공하여 해당 관련 목록에서 특정 필드를 선택할 수 있습니다. 선택한 필드는 프롬프트 내에서 병합 필드 또는 동적 삽입에 사용할 수 있습니다.
* 옵션 A가 옳은 이유
* 표준 프로세스와의 직접적인 연계: Salesforce 문서에서 권장하는 방식은 관련 목록을 선택한 다음 필드 선택기를 사용하여 필요한 필드를 AI 프롬프트에 추가하는 것입니다. 이렇게 하면 관련 목록에서 필요한 데이터가 프롬프트에 정확히 포함됩니다.
* 옵션 B(JSON 포맷)를 선택하지 않는 이유
* 필수 JSON 요구 사항 없음: 고급 서식을 원하는 경우 데이터를 JSON으로 구조화할 수 있지만, Prompt Builder에서는 관련 목록의 필드를 JSON으로 직접 지정할 필요가 없습니다. 플랫폼이 백그라운드에서 데이터 전달 방식을 자동으로 처리합니다.
* 옵션 C(기본 페이지 레이아웃)를 선택하지 않는 이유
* 페이지 레이아웃과 무관: 프롬프트 빌더는 필드의 기본 페이지 레이아웃에 엄격하게 의존하지 않습니다. UI에서 사용자 페이지 레이아웃이 어떻게 설정되었는지와 관계없이 관련 목록에서 원하는 필드를 구성할 수 있습니다.
* 결론 공식 Salesforce 접근 방식은 관련 목록을 선택한 다음 필드 선택기를 사용하여 병합 필드를 삽입하는 것이므로 옵션 A가 정확하고 검증된 답변입니다.
SalesforceAgentforce 전문가 참조 및 문서
* Salesforce 공식 문서: 프롬프트 빌더 기본 사항 AI 프롬프트를 작성할 때 개체 및 관련 목록을 참조하는 방법을 설명합니다.
* Salesforce Trailhead: Prompt Builder 시작하기에서는 관련 개체나 목록에서 필드를 선택하는 방법을 보여주는 실습 연습을 제공합니다.
* SalesforceAgentforce 전문가 학습 가이드는 생성 AI 프롬프트에서 관련 레코드와 필드를 참조하는 모범 사례를 설명합니다.

Agentforce-Specialist 문제 35

Agentforce Testing Center에 대한 설명은 무엇입니까?

A. 테스트를 실행하면 프로덕션 환경에서 CRM 데이터가 수정될 위험이 있습니다.

B. 테스트를 실행해도 Einstein 요청이 소모되지 않습니다.

C. Agentforce Testing Center는 프로덕션 환경에서만 사용할 수 있습니다.

정답: B

포괄적이고 자세한 심층 설명: Agentforce Testing Center는 Agentforce Studio의 에이전트 성과 검증 도구입니다. 설명을 평가해 보겠습니다.
* 옵션 A: 테스트를 실행하면 프로덕션 환경에서 CRM 데이터가 수정될 위험이 있습니다. Agentforce Testing Center는 통제된 환경(예: 샌드박스 또는 격리된 테스트 공간)에서 합성 상호작용을 실행하며 라이브 CRM 데이터를 수정하지 않습니다. 안전한 배포 전 테스트를 위해 설계되었으므로 이 옵션은 적합하지 않습니다.
* 옵션 B: 테스트 실행 시 Einstein Requests가 소모되지 않습니다. Einstein Requests는 Einstein Generative AI 기능(예: 프로덕션 환경에서의 신속한 실행) 사용 할당량의 일부입니다. Testing Center는 합성 데이터를 사용하여 상호작용을 시뮬레이션하며, 이 할당량에 포함되는 실시간 AI 호출은 실행하지 않습니다.
Salesforce 문서에 따르면 테스트는 요청을 소모하지 않으므로 이것이 정답입니다.
* 옵션 C: Agentforce Testing Center는 프로덕션 환경에서만 사용할 수 있습니다. Testing Center는 샌드박스 및 프로덕션 조직 모두에서 사용할 수 있지만, 주로 배포 전(예: 샌드박스)에 에이전트를 안전하게 검증하는 데 사용됩니다. 이 제한은 잘못된 것이며, 잘못된 것입니다.
옵션 B가 옳은 이유: Salesforce 문서에 따르면, Einstein 요청을 사용하지 않는 것은 Testing Center의 핵심 기능으로, 할당량에 영향을 주지 않고 광범위한 테스트를 허용합니다.
참고문헌:
* Salesforce Agentforce 문서: 테스트 센터 > 개요 - 요청 소비가 없음을 확인합니다.
* 시작점: Agentforce 에이전트 테스트 - 할당량 없는 테스트에 대한 참고 사항.
* Salesforce 도움말: Agentforce 테스트 - 안전하고 격리된 테스트에 대한 자세한 정보.

다른 버전: 2198Salesforce.Agentforce-Specialist.v2025-05-20.q77

최근 업로드: 133NetworkAppliance.NS0-005.v2026-10-20.q118; 133Oracle.1Z0-1053-26.v2026-10-19.q32; 128Oracle.1Z0-1053-26.v2026-10-19.q31; 139EMC.D-ECS-DY-23.v2026-10-19.q67; 150Salesforce.Field-Service-Consultant.v2026-10-19.q136; 166ACFE.CFE-Fraud-Prevention-and-Deterrence.v2026-10-18.q194; 163Oracle.1Z0-1048-26.v2026-10-17.q66; 186Splunk.SPLK-3003.v2026-10-17.q106; 180Nokia.SRAN-Radio-Network-Performance-Optimization.v2026-10-16.q18; 197Pegasystems.PEGACPRSA22V1.v2026-10-16.q33