Agentforce Engineering — wenn Standard-Konfiguration nicht reicht
Custom Topics, Actions und Skills für Agentforce — mit Apex, LWC, Heroku-Backend und MCP. Wir bauen die Agentforce-Implementierungen, die mit Klick-Konfiguration nicht möglich sind.
Ihre Vorteile mit Agentforce Engineering
Engineering, nicht nur Konfiguration
Custom Apex Actions, LWC-Komponenten, Heroku-Services, MCP-Integration — was Standard-Agenturen nicht bauen.
Domänenkontext Maschinenbau
Topics und Skills, die industrielle Servicelogik kennen — nicht generische CRM-Beispiele.
Vom MVP zum produktiven Agenten
Klare Sprint-Pakete mit definiertem Outcome statt Time-and-Material-Zeitfenstern.
Salesforce-nativ und offen
Salesforce-Plattform durchgängig, gleichzeitig MCP- und LLM-agnostisch — kein Vendor-Lock-in.
Stufe 2-3: Vernetzen und Entscheiden
Digitalisieren → Vernetzen → Entscheiden → Automatisieren
Jede Stufe liefert eigenständigen Wert. Sie entscheiden, wo Sie einsteigen.
Agentforce-Implementierungen wirken in Stufe 2 (vernetzte Serviceprozesse) und Stufe 3 (Entscheidungsintelligenz). Wir bauen die technischen Bausteine, die Agentforce auf Ihren Daten verlässlich machen — und legen die Grundlage für Service Decision Intelligence als nächste Stufe.
Warum viele Agentforce-Projekte stecken bleiben.
Agentforce ist mächtig, sobald man über die Klick-Konfiguration hinaus muss. Genau dort enden die meisten Projekte:
- Standard-Topics reichen nicht — Servicelogik im Maschinenbau braucht Custom Topics mit eigener Entscheidungslogik, nicht nur „erweiterte Prompts“.
- Out-of-the-box Actions sind zu generisch — Reklamationstriage, Garantieprüfung, Bauteil-Lookup oder ERP-Bezug erfordern Custom Apex Actions, oft mit externem Backend.
- LWC-Komponenten für Service-UI sind selten Klick-Aufgabe — guided Experiences, Diagnose-Wizards oder agentengestützte Field-Service-Cockpits brauchen Frontend-Engineering.
- Datenanbindung über Salesforce hinaus — IoT-Telemetrie, ERP, Wissensdatenbanken, Dokumentenarchive: ohne Heroku-Services, MuleSoft- oder MCP-Integrationen läuft das nicht.
- Prompt-Engineering ohne Evaluation — viele Implementierungen haben keine messbare Antwortqualität. Was ohne Eval-Loop produktiv geht, halluziniert in Wochen.
- Skill-übergreifende Architektur — sobald mehrere Agenten und Topics interagieren, braucht es Plattformarchitektur, nicht ein paar konfigurierte Bausteine.
Standard-Salesforce-Agenturen liefern Admin- und Config-Skills. Was sie nicht liefern, ist die Engineering-Tiefe, die Agentforce in produktiven Service-Szenarien braucht.
Unsere Lösung:
Agentforce-Engineering aus einer Hand — vom Topic bis zur SDI-Action.
logicline implementiert Agentforce für Salesforce-Kunden, deren Anforderungen über die Standardkonfiguration hinausgehen. Wir kombinieren Salesforce-Plattformkompetenz (Apex, LWC, Flow, Experience Cloud) mit Backend-Engineering (Heroku, Python/Node, MCP-Server) und Data-Engineering (GRAX, Data Cloud, externe Datenquellen) — und bringen Domänenwissen aus über 130 Service-Projekten im Maschinenbau mit.
Sie bekommen produktionsreife Agenten, keine Demos. Mit Eval-Loop, Beobachtbarkeit und Architektur, die in Ihrer Salesforce-Instanz und Ihrem Tech-Stack tragfähig bleibt.
Wenn Sie KI-Agenten mit echter Domänenintelligenz brauchen — über mehrere Systeme hinweg, mit Quellennachweis — ist Service Decision Intelligence (SDI) der nächste Schritt.
Was wir bauen — Engineering-Capabilities
Custom Topics & Reasoning Chains
Domänenspezifische Topics mit klarer Entscheidungslogik: Reklamationstriage, Garantieprüfung, Wartungsempfehlungen, Ersatzteil-Bedarf. Inklusive Topic-Routing, Eskalationslogik und Hand-Off an menschliche Bearbeiter.
Custom Apex Actions
Eigene Apex-Actions für komplexe Operationen, die Standard-Actions nicht abdecken: ERP-Aufrufe, mehrstufige Validierungen, Bauteil-Stücklisten-Logik, Garantie-Berechnung, Kreditrahmen-Check. Mit sauberem Error Handling, Logging und Wiederverwendbarkeit.
Heroku-Backend für rechen- und KI-intensive Logik
Wo Salesforce-Limits enden, beginnt unser Heroku-Stack: Python/Node-Services für KI-Inferenz, Vektor-Datenbanken für RAG, MQTT/OPC-UA-Anbindung für IoT, langlaufende Berechnungen, externe API-Orchestrierung. Eigenes Backend, kein fremdes SaaS.
LWC-Komponenten für agentengestützte Workflows
Guided Experiences, Diagnose-Wizards, Co-Pilot-Sidebars, agentengestützte Field-Service-Cockpits. Lightning Web Components mit sauberem State-Management und Anbindung an Apex und externe APIs.
MCP- und Datenintegration
Anbindung externer Datenquellen über das Model Context Protocol — IoT-Telemetrie, GRAX (Salesforce-Historie ohne API-Limits), Wissensdatenbanken, Dokumentenarchive. Standardprotokoll, kein proprietärer Klebstoff.
Prompt-Engineering & Evaluation
Strukturiertes Prompt-Design, Versionierung, Eval-Datasets und automatische Regressionstests. Antwortqualität wird messbar — und bleibt messbar, auch wenn das LLM-Modell wechselt.
Was uns von Standard-Salesforce-Agenturen unterscheidet
Salesforce-Beratung gibt es viel. Engineering-Tiefe für Agentforce ist selten. Was uns unterscheidet:
- Eigene Produkte beweisen Tiefe — IOTAM (Maschinenakte mit eigenem IoT-Backend) und SDI (5 Skills, MCP-nativ, LLM-agnostisch) sind keine Beratungsfolien, sondern produktive Plattformen.
- Vollständiger Stack — Apex, LWC, Flow, Experience Cloud auf der Salesforce-Seite; Python, Node, Heroku, Vektor-DBs, MCP-Server außerhalb. Ein Team, kein Hand-Off.
- Branchenkontext Maschinenbau — wir kennen Servicelogik, Garantiemodelle, Bauteilstrukturen, Field-Service-Realität. Topics und Actions entstehen aus Domänenwissen, nicht aus Standardvorlagen.
- Integrationen mitentwickelt — Salesforce-Integrationen für TeamViewer (Remote Support) und Empolis (Wissensmanagement) haben wir nicht nur konfiguriert, sondern mitentwickelt. Ökosystem-Knoten statt Insellösung.
- Mixed-Shoring kostenoptimiert — Architekturarbeit in Deutschland, Implementation mit erfahrenem Team in Indien. Engineering-Tiefe zu sinnvollen Tagessätzen.
Das Ergebnis: produktive Agenten in 6–12 Wochen pro Sprint, je nach Umfang.
Konkretes Angebot — Engagement-Modelle
Discovery Sprint (2 Wochen)
Wann sinnvoll: Sie evaluieren Agentforce, sind unsicher über Architektur, Datenanbindung oder Use-Case-Priorisierung.
Was Sie erhalten:
- Architektur-Blueprint für Ihren konkreten Use Case
- Technische Machbarkeitsanalyse (Datenanbindung, Custom Actions, Backend-Bedarf)
- Aufwands- und Risiko-Einschätzung
- Empfehlung Build vs. Buy (z. B. SDI-Skills statt Eigenentwicklung)
Build Sprint (6–8 Wochen)
Wann sinnvoll: Use Case ist definiert, Sie wollen einen produktiven Agenten oder Topic-Set live haben.
Was Sie erhalten:
- Custom Topics, Actions, LWC-Komponenten gemäß Blueprint
- Backend-Services (sofern erforderlich) auf Heroku
- Datenanbindung (Salesforce, ERP, IoT, Dokumente — je nach Use Case)
- Eval-Setup und Übergabe an Ihr Team
- Produktiver Agent für 1–2 Topics, integriert in Service Cloud / Experience Cloud
Skill Extension (laufend, monatlich)
Wann sinnvoll: Sie haben einen produktiven Agenten und wollen ihn schrittweise erweitern — neue Topics, neue Datenquellen, neue Workflows.
Was Sie erhalten:
- Festes Engineering-Kontingent pro Monat
- Agile Erweiterung gemäß Backlog
- Eval-Reviews und Performance-Monitoring
Architecture Review (1–2 Wochen)
Wann sinnvoll: Bestehende Agentforce-Implementierung performt nicht, halluziniert oder skaliert nicht.
Was Sie erhalten:
- Architektur-Audit (Topic-Design, Actions, Datenanbindung, Prompts, Eval)
- Konkrete Hot-Fix-Liste mit Aufwandsschätzung
- Empfehlung für Refactoring oder Erweiterung
3 konkrete Anwendungsfälle
Service-Reklamationstriage
Custom Topic mit Apex-Actions zu Garantieprüfung und Vertrags-Lookup. Heroku-Service für Bauteil-Stücklisten-Analyse. LWC-Komponente im Case Layout zur Triage-Empfehlung mit Quellennachweis. Bearbeitungszeit halbiert.
Field-Service-Copilot
LWC-Sidebar im Field-Service-Mobile-Cockpit. Custom Actions für Maschinendaten, Service-Historie, Wissensbasis-Lookups. MCP-Anbindung an Empolis für technische Anleitungen. Antworten direkt am Einsatzort, mit Zitation.
Aftermarket-Bot im Kundenportal
Agentforce-Agent in Experience Cloud, der Ersatzteile vorschlägt, Wartungstermine empfiehlt und Kontaktanlässe erkennt. LWC-Komponenten für 3D-Anleitungen (Side Effects), Apex-Actions für Vertrags- und Bestellabwicklung.
Von Agentforce zu Service Decision Intelligence
Agentforce ist das Frontend. Wenn Sie KI-Agenten brauchen, die über Salesforce hinaus Daten verlässlich nutzen — mit Quellennachweis und LLM-Agnostik — ist Service Decision Intelligence der nächste Schritt. SDI liefert die Skills, die Ihre Agentforce-Implementierung domänentauglich machen.
Ihr Weg: Installed Base Assessment → Digitale Maschinenakte → Kundenportal & IoT → Service Decision Intelligence
Sie müssen nicht alles auf einmal umsetzen. Jede Stufe liefert eigenständigen Wert.
Wo starten Sie?
Sie evaluieren Agentforce für einen ersten Use Case? → Discovery Sprint (2 Wochen) liefert Blueprint und Machbarkeit.
Use Case ist klar, Sie wollen produktiv werden? → Build Sprint (6–8 Wochen) — produktiver Agent inklusive Eval und Übergabe.
Sie haben bereits eine Implementierung, die nicht performt? → Architecture Review (1–2 Wochen) — Audit + Hot-Fix-Liste.
Sie brauchen kontinuierliche Erweiterung? → Skill Extension — festes Engineering-Kontingent.
FAQs
Nein. Sie können Agentforce auch ohne SDI sinnvoll einsetzen — gerade wenn Ihre Daten überwiegend in Salesforce liegen. SDI wird dort relevant, wo Service-Entscheidungen über Salesforce-Grenzen hinaus Daten brauchen (IoT, ERP, Dokumente) und Quellennachweis gefordert ist.
Wir ergänzen Standard-Salesforce-Beratung um Engineering-Tiefe. Konkret: dort, wo Custom Apex, LWC, Heroku-Backend, Datenintegration oder Prompt-Engineering gebraucht wird. Häufig parallele Zusammenarbeit mit bestehender Agentur, nicht Ersatz.
Festpreis je Use-Case-Komplexität. Discovery Sprint mit Aufwandsabschätzung gibt Klarheit, bevor ein Build Sprint startet. Mixed-Shoring senkt die Tagessatz-Last.
Über drei Hebel: (1) Saubere Datenanbindung mit Quellen statt Free-Form-Prompts, (2) strukturiertes Prompt-Engineering mit Versionierung, (3) Eval-Setup mit definierten Test-Datasets, das auch in Produktion läuft.
Ja, sofern wir die Architektur entsprechend bauen. MCP-basierte Integration und sauber gekapselte Prompts sind dafür Voraussetzung. Wir empfehlen LLM-Agnostik von Anfang an, gerade in regulierten Service-Kontexten.
Warum logicline?
Eigene Produkte für schnellere Lösungen
Digitale Maschinenakte, Service Decision Intelligence (SDI) und weitere Bausteine sind fertige Software mit Domain-IP – kein Aufwand von null, kürzere Time-to-Value.
Branchentiefe im Maschinenbau
Über 130 Projekte in Service und Aftermarket. Unser Team kennt die Prozesse, bevor die erste Konfiguration beginnt.
Salesforce-Plattform, durchgängig
Kein Systembruch, kein Integrationsprojekt daneben. Portale, Ersatzteilshops, IoT, KI-Agenten – alles auf einer Plattform.
KI-Entscheidungs-Intelligenz, produktreif
SDI verbindet Maschinendaten, CRM-Kontext und Wissensbasis zu konkreten Handlungsempfehlungen. Kein Experiment – einsatzbereiter Baustein.
Ihr Tempo, Ihre Reihenfolge
Das Stufenmodell erlaubt den Einstieg dort, wo der Bedarf am größten ist. Jede Stufe liefert sofort Wert und baut auf der vorigen auf.
Bereit für den nächsten Schritt?
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