logo
  • Środowiska
  • Dla firm
  • Cennik
DeveloperMay 29, 2026

Skonfiguruj Gemini i zautomatyzuj transakcje Salesforce

EigentEigent
Skonfiguruj Gemini w Eigent + aktualizacja etapu transakcji Salesforce
Automate Everything with
AI Workforce on Desktop
Download Eigent

Własny model — a potem od razu wykorzystaj go w praktyce

Eigent jest agnostyczny względem modeli. Możesz uruchomić go na domyślnym modelu chmurowym albo podłączyć dowolne API zgodne z OpenAI — w tym Gemini od Google — i używać go zamiast tego. Ten walkthrough (przewodnik krok po kroku) obejmuje obie strony: jak skonfigurować Gemini 3 Pro Preview w ustawieniach Eigent oraz jak wygląda rzeczywiste zadanie automatyzacji Salesforce po uruchomieniu go od razu przez ten model.

1Skonfiguruj Gemini jako niestandardowy model

Otwórz Settings → Models w Eigent i przejdź do Custom Models. Wybierz Gemini, a następnie wypełnij:

  • API Key: Twój klucz API Google Gemini
  • API Host: https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/openai/
  • Model Type: gemini-3-pro-preview

Kliknij Save. Eigent natychmiast waliduje model i sprawdza obsługę function calling — wymaganie dla wieloetapowych zadań agentowych. Jeśli walidacja się powiedzie, zobaczysz: "Validate success — The model has been verified to support function calling."

Ustaw Gemini jako swój model Default, a każde nowe zadanie będzie od tego momentu uruchamiane przez niego.

2Zadanie: odczytaj dane kontaktu, a potem zaktualizuj transakcję

Gdy Gemini jest skonfigurowany, ten prompt uruchamia go od razu:

Muszę zaktualizować transakcję salesforce.com - 200 Widgets. Podaj mi nazwę kontaktu i numer telefonu. Wróć do strony Opportunities i edytuj Next Step jako 'book a meeting with + the contact name and phone number.'

To jest zadanie dwuetapowe, które wymaga odczytu z jednej sekcji rekordu Salesforce (Contact Roles) i zapisu do innej (Next Step). Eigent obsługuje oba kroki sekwencyjnie.

3Pełny plan zadania

Eigent generuje ustrukturyzowany plan wykonania, zanim jeszcze dotknie Salesforce:

  1. Znajdź opportunity "salesforce.com - 200 Widgets" i zmień jego etap z Needs Analysis na Proposal, a następnie oznacz jako current stage
  2. Przejdź do sekcji Contact Roles i pobierz nazwę kontaktu oraz numer telefonu
  3. Wróć do głównego widoku Opportunities i edytuj pole Next Step na: book a meeting with [contact name] [phone number]
  4. Zapisz wszystkie zmiany

Ten plan jest widoczny w interfejsie Eigent, zanim zostanie wykonana jakakolwiek akcja w przeglądarce.

4Wykonanie: odczyt i zapis danych między rekordami

Search Agent otwiera Salesforce w już uwierzytelnionej sesji przeglądarki. Przechodzi do zakładki Opportunities, znajduje rekord "salesforce.com - 200 Widgets" i podnosi etap transakcji do Proposal.

Następnie agent przechodzi do podsekcji Contact Roles — oddzielnej części tego samego rekordu opportunity — i pobiera nazwę kontaktu oraz numer telefonu. Mając te dane, wraca do głównego widoku opportunity i dynamicznie uzupełnia pole Next Step:

book a meeting with [contact name] [phone number]

Rekord zostaje zapisany. Cały workflow — aktualizacja etapu, ekstrakcja danych, dynamiczne uzupełnianie pola — przebiega bez ani jednej ręcznej interakcji.

5Dlaczego ten wzorzec jest tak skuteczny

Ten workflow pokazuje możliwość, z którą większość narzędzi do automatyzacji CRM ma problem: używanie danych na żywo z jednej części rekordu do wypełniania innej. Numer telefonu kontaktu nie jest znany w momencie wpisywania promptu — Eigent pobiera go w trakcie zadania i wykorzystuje dynamicznie. To zasadniczo inny model niż statyczna automatyzacja mapowania pól.

W połączeniu z niestandardowym modelem, takim jak Gemini, ten workflow jest też opłacalny kosztowo: sam kontrolujesz model, koszty API i limity rate limit, bez blokady na jednego dostawcę.

6Co wypróbować dalej

Dla każdej transakcji na etapie Proposal odczytaj Contact Role i uzupełnij Next Step instrukcją follow-up.

Po zaktualizowaniu transakcji dodaj aktywność Salesforce: "Scheduled meeting with [contact name]" i ustaw przypomnienie na jutro.

Przełącz model na GPT-4o i uruchom to samo zadanie Salesforce — porównaj szybkość i zużycie tokenów.

Skonfiguruj drugi niestandardowy model (Anthropic Claude) i ustaw Gemini jako fallback, jeśli będzie niedostępny.

7Wskazówki dla lepszych wyników

  • Zweryfikuj przed uruchomieniem. Etap walidacji modelu w ustawieniach Eigent wykrywa niekompatybilne API, zanim napotkasz je w trakcie zadania. Zawsze waliduj nową konfigurację modelu przed użyciem jej w procesach produkcyjnych.

  • Używaj precyzyjnych nazw rekordów. Podanie dokładnej nazwy transakcji ("salesforce.com - 200 Widgets") eliminuje niejednoznaczność i zapobiega wybraniu przez agenta niewłaściwego opportunity w dużym pipeline.

  • Rozszerz ten wzorzec. Gdy zobaczysz, jak Eigent odczytuje Contact Roles i zapisuje do Next Step, to samo podejście można zastosować do każdej zależności danych między sekcjami w Salesforce: odczyt z powiązanej listy w celu uzupełnienia niestandardowego pola, pobieranie danych produktu do zapisania podsumowania oferty i nie tylko.

Other use cases

Zautomatyzowane rozliczenie VAT z paragonów i faktur

Zautomatyzowane rozliczenie VAT z paragonów i faktur

Przetwórz wszystkie paragony i faktury w folderze „VAT”, w tym zdjęcia, skanowane pliki PDF i cyfrowe faktury. Wynik końcowy powinien zawierać tylko dwa pliki: (1) vat_return.xlsx — plik Excela powinien zawierać jeden wiersz na każdy paragon lub fakturę, listę wszystkich wyodrębnionych pól, informację, czy każda pozycja kwalifikuje się do odzyskania VAT, kwotę VAT do odzyskania dla każdej kwalifikującej się pozycji, powód wykluczenia dla pozycji niepodlegających odzyskaniu, wyraźne oznaczenie pozycji wymagających ręcznej weryfikacji oraz arkusz podsumowania pokazujący łączną kwotę VAT do odzyskania. (2) vat_return.html — utwórz samodzielny plik HTML, który można otworzyć bezpośrednio i udostępnić zespołowi księgowemu. Plik HTML powinien pokazywać wszystkie pozycje odzysku VAT, kwotę VAT do odzyskania dla każdej pozycji, pozycje wykluczone i powody wykluczenia, pozycje wymagające ręcznej weryfikacji oraz łączną kwotę VAT do odzyskania. Nie zgaduj żadnych niepewnych informacji.

Długohoryzontowe zadanie: GLM-5.1 vs GLM-5.2 w Eigent

Długohoryzontowe zadanie: GLM-5.1 vs GLM-5.2 w Eigent

Przeprowadź dogłębne badanie 26 firm z ekosystemu infrastruktury AI — najbardziej pewnego głównego nurtu całego łańcucha wartości AI. Obejmij te 6 podsektorów (wybierz reprezentatywne firmy w każdym z nich, od liderów o dużej kapitalizacji po mniejszych graczy): Centrum danych AI (infrastruktura obliczeniowa / rozbudowa); GPU / chipy AI (silicon do treningu i inferencji, ASIC, IP); Serwery, sieci i moduły optyczne (switches, NIC, połączenia optyczne); Zasilanie, chłodzenie cieczą i magazynowanie energii (zasilanie, termika, zarządzanie energią); Chmura AI / platforma obliczeniowa (hyperscalers, chmury GPU, platformy wynajmu mocy obliczeniowej); Ekosystem wspierający (HBM / zaawansowane pakowanie, foundry, złącza i inne krytyczne komponenty). Dla każdej firmy zbadaj: nazwę firmy, podsektor, siedzibę / kraj; kluczowe produkty i jej konkretną rolę w łańcuchu AI; publiczna czy prywatna (ticker + giełda, jeśli notowana; jeśli prywatna, podaj najnowszą wycenę / rundę finansowania); kapitalizację rynkową lub wycenę (do rankingu); pozycjonowanie i przewagę konkurencyjną w ekosystemie (1–2 zdania); kluczowych klientów / konkurentów. Kolejność: w obrębie każdego podsektora uporządkuj od największej do najmniejszej (według kapitalizacji rynkowej / wyceny). Zbuduj całość od góry do dołu: od pełnego krajobrazu ekosystemu sprzętowego do każdej pojedynczej firmy. Wymagania wyjściowe: najpierw wygeneruj uporządkowany plik danych ai_infra_data.json — zawierający wszystkie 26 firm z powyższymi polami, 6 klasyfikacji podsektorów, flagę publiczna/prywatna oraz macierz porównawczą między firmami (podsektor × kluczowe wymiary). Następnie wygeneruj dopracowany raport HTML na podstawie tego JSON-a: uwzględnij diagram krajobrazu ekosystemu / warstwowy, sekcje sektorowe, karty firm, czytelny wizualny wskaźnik firm publicznych i prywatnych (tagi lub kodowanie kolorami), wykres rankingu kapitalizacji rynkowej oraz sortowalną/filtrowalną tabelę porównawczą. Zaprojektuj całość profesjonalnie, gęsto informacyjnie i interaktywnie. Najpierw zweryfikuj dokładność danych badawczych (status notowań, tickery, wyceny — użyj najnowszych wartości i cytuj źródła), a dopiero potem wygeneruj raport. Przekaż zadanie w trybie pojedynczego agenta.

Zbuduj 10 gier HTML5 na Chiński Nowy Rok z Eigent

Zbuduj 10 gier HTML5 na Chiński Nowy Rok z Eigent

Zbuduj 10 oddzielnych i KOMPLETNYCH gier o tematyce związanej z Chińskim Nowym Rokiem 2026 (Koń) w HTML, CSS i JS (bez bibliotek). Gry muszą być zabawne, oryginalne, dopracowane i przyjazne dla urządzeń mobilnych. Uwzględnij system punktacji, rosnący poziom trudności, przyciski restartu i płynne efekty wizualne. Obejmij: arcade, puzzle, endless runner, reakcję, strategię, pamięć, lokalny tryb 2-osobowy, idle, retro pixel oraz 1 grę eksperymentalną.

Automate everything with AI workforce on desktop
Download Eigent

Wypróbuj Eigent już dziś

Pobierz open-source’ową aplikację desktopową. Twoja SI workforce, działająca na Twoim komputerze.

Pobierz Eigent
Eigent

Otrzymuj najnowsze aktualizacje, poradniki i wydania dotyczące automatyzacji SI workforce.

ProduktEigentŚrodowiskaCennikDla firm
OdkrywajRozwiązaniaPrzypadki użyciaUmiejętnościWtyczkiBlogi
DeweloperzyDokumentacjaGitHubCAMEL-AIFundusz Open SourcePartner
PobierzDla open source
FirmaO nasBrandKarieraWarunki korzystaniaPolityka prywatnościBezpieczeństwo i zaufaniePolityka plików cookiePolityka zwrotów i wersji próbnej

Wszelkie prawa zastrzeżone © 2026 EIGENT UK LTD

Wydano nową wersję Eigent 1.0!download