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Salesforce Certified Agentforce Specialist 認定 AI-201 試験問題:

1. Universal Containers (UC) has a legacy system that needs to integrate with Salesforce. UC wishes to create a digest of account action plans using the generative API feature. Which API service should UC use to meet this requirement?

A) Metadata API
B) SOAP API
C) REST API

2. Universal Containers tests out a new Einstein Generative AI feature for its sales team to create personalized and contextualized emails for its customers. Sometimes, users find that the draft email contains placeholders for attributes that could have been derived from the recipient's contact record. What is the most likely explanation for why the draft email shows these placeholders?

A) The user does not have permission to access the fields.
B) The user does not have Einstein Sales Emails permission assigned.
C) The user's locale language is not supported by Prompt Builder.

3. Universal Containers (UC) wants to ensure the effectiveness, reliability, and trust of its agents prior to deploying them in production. UC would like to efficiently test a large and repeatable number of utterances. What should the Agentforce Specialist recommend?

A) Create a CSV file with UC's test cases in Agentforce Testing Center using the testing template.
B) Leverage the Agent Large Language Model (LLM) UI and test UC's agents with different utterances prior to activating the agent.
C) Deploy the agent in a QA sandbox environment and review the Utterance Analysis reports to review effectiveness.

4. What is the role of the large language model (LLM) in executing an Agent Action?

A) Find similar requests and provide actions that need to be executed
B) Identify the best matching actions and correct order of execution
C) Determine a user's access and sort actions by priority to be executed

5. Universal Containers has multiple Salesforce orgs, each with a unique customer service agent where a verification agent must pass customer identity data to downstream agents handling account modifications. The customer ID must remain secure and persistent across agent handoffs without exposure to large language model (LLM) modification. What is the most appropriate configuration?

A) Use the Agent API to start the downstream agent's session and pass the verified customer ID as a read-only context variable, ensuring security and preventing LLM alteration.
B) Implement a custom object to temporarily store verification status and have each agent query it via SOQL actions during execution.
C) Store customer identity information in conversation variables created by the first agent and have other agents read those same conversation variables.

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