Agentforce 与 Einstein Trust Layer 审计追踪（Salesforce）
应用场景：生成式AI智能体（Agentforce）的全链路审计追踪与治理，覆盖提示、响应、grounding数据、安全评分及用户反馈
投稿方：tao · 服务商：Salesforce · 收录时间：2026/10/16
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案例事实
1. 一句话摘要
投稿方未提供
2. 行业 + 企业规模
互联网与软件 · 超大型
3. AI 能力类型
智能体流程
4. 原来怎么干的
企业开启AI后无对话记录，无法解释答案来源，无法证明输出基于授权数据；出现不当输出只能整体停用功能；Salesforce不提供紧急回滚流程，需企业自建
5. AI 介入在哪一步
在推理链路每一步插入治理动作：数据掩码、动态grounding、提示防御、推理后安全/合规/grounding校验/响应过滤，并将提示、响应、信任信号与用户反馈记入审计追踪
6. 模型与架构
Einstein Trust Layer（含安全数据检索、动态grounding、提示防御、数据掩码、零数据留存、毒性检测、审计追踪）→ Data 360；Agent以专用running user身份运行，遵循字段级安全与最小权限；原生工具含Testing Center、Analytics、Utterance Analysis
7. 数据基础（必填项）
提示与响应文本（含PII脱敏版）、grounding数据、安全与毒性评分、模型与版本信息、用户反馈、token消耗、延迟分位数、错误率分类与可用性；需显式开启Einstein Audit, Analytics, and Monitoring / Feedback Data Collection才能留存
8. 效果
审计数据长期留存并支持自定义报表（如按Agent与用例统计会话成功率）；某非营利机构6个月零PII暴露；捐赠沟通合规；董事会批准扩展；每周节省约4小时；AI准确率依赖前置字段级安全兜底（因数据掩码当前关闭）
9. 投入
配置与运营投入：字段级安全设置、Prompt模板收敛、权限集创建、会话日志开启、审计数据采集开关启用、回滚预案编写与沙箱演练、每个AI流程保留人工复核点
10. 坑
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