HanseWatt — Agentforce-Service für die DACH-Energiebranche
Eine KI-gestützte Kundenservice-Plattform für einen fiktiven Hamburger Energieversorger: ein autonomer, deutschsprachiger Agentforce-Agent, gegroundet in unified Verbrauchs- und Abrechnungsdaten (Data 360), unter dem Einstein Trust Layer. Derzeit in Entwicklung.
- Jahr
- 2026
- Rolle
- Salesforce Developer / Solution Architect
- Technologien
- Service CloudAgentforceData 360 (Data Cloud)Einstein Trust LayerApexLightning Web ComponentsKnowledgeOmni-ChannelSFDX (8 packages)Kevin O'Hara trigger framework
Eckdaten
- Sell vs. Serve: das 'Serve'-Gegenstück zu TechnoStore — Service Cloud + Agentforce + Data 360
- Autonomer deutschsprachiger Service-Agent, in unified Daten gegroundet, unter dem Einstein Trust Layer (DSGVO)
- Phase 1 ausgeliefert: 7 Custom Objects + 37 Felder, Case + SLA-Entitlement, Omni-Channel-Routing
- Knowledge-Base: eine 6-Themen-Datenkategoriegruppe mit 10 veröffentlichten, kategorisierten Artikeln
- Security: 3 Permission Sets (Bills/Readings read-only = System of Record); Multi-Currency EUR + CHF
- Entworfen über 19 Architecture Decision Records (Nygard-Format)
- In Entwicklung: Data-360-Ingestion, Identity Resolution, Calculated Insights und der gegroundete Agent folgen
Das Problem
DACH-Energieversorger bekommen eine Flut repetitiver, deutschsprachiger Service-Anfragen — 'Warum ist meine Stromrechnung so hoch?' — die korrekte, datengegroundete Antworten und sichere, auditierbare Aktionen brauchen, keinen ratenden Chatbot. Das Schwierige ist, ein LLM in unified Verbrauchs- und Abrechnungsdaten zu grounden, es echte Aktionen ausführen zu lassen (Cases anlegen, Tarifwechsel anstoßen) und sicher an einen Menschen zu eskalieren — DSGVO-konform unter dem Einstein Trust Layer.
Architektur
Kundenkanäle (Web-Chat, WhatsApp, Experience Cloud) erreichen einen Agentforce-Service-Agenten — Topics, Actions und Instructions unter dem Einstein Trust Layer (PII-Maskierung, Grounding, Audit). Grounding (RAG) zieht aus deutschen Knowledge-Artikeln und Data-360-DMOs; eine Apex-Action-Schicht (GetLatestBill, ExplainAnomaly, CreateCase, InitiateTariffChange) führt echte Aktionen gegen den Service-Cloud-Kern (Account, Contact, Case mit Record Types + SLA, Knowledge, Omni-Channel) und Custom Objects (Meter__c, Tariff__c, Service_Contract__c, Energy_Bill__c…) aus. Darunter ingestet Data 360 Smart-Meter- und SAP-IS-U-Abrechnungsdaten (Ingestion API / MuleSoft) → DLO → DMO → Identity Resolution → Unified Profile, mit Calculated Insights (Ø kWh, Anomalie, Churn), die Segmente und proaktive Ansprache treiben — und so den Kreis vom reaktiven Service zur proaktiven Prävention schließen.
Der Ansatz
In gateten Phasen gebaut, mit ehrlichem Framing: externe Systeme (Smart-Meter-MDM, SAP IS-U) sind simuliert, während die Salesforce-Code-Pfade, der Agent, das Data-360-Modell und das Grounding echt sind. Die SFDX-Org ist in acht Pakete aufgeteilt (core, services, actions, handlers, agent, datacloud, lwc, tests), sodass Architekturgrenzen schon auf Dateisystem-Ebene sichtbar sind, und jeder Trigger erbt vom Kevin-O'Hara-TriggerHandler-Framework. Phase 1 (Service-Cloud-Kern) ist deployed und committed; Data-360-Ingestion, Identity Resolution, Calculated Insights, der gegroundete Agentforce-Agent, Prompt Templates + Trust Layer sowie Eskalations-Flows sind die nächsten Phasen — mit Agent-Evaluierung und Red-Teaming in der zweiten Welle.
Das Ergebnis
Phase 1 ist live: ein 7-Objekt-Energiedatenmodell (37 Felder), Case-Management mit Record Types und einem SLA-Entitlement (4h First Response, 2 Werktage Lösung), Omni-Channel-Routing mit Deutsch- und Billing-Skills, eine 6-Themen-Knowledge-Base mit 10 veröffentlichten Artikeln, drei Permission Sets und Multi-Currency (EUR + CHF) mit DACH-Demodaten — dokumentiert über 19 Architecture Decision Records. Es ist aktiv in Entwicklung Richtung der vollständigen Grounded-Agent-Demo: die 'Serve'-Hälfte des Unternehmens, die TechnoStores 'Sell'-Hälfte ergänzt.