Salesforce baut Agentforce aus: Sieben KI-Agenten, Langzeitmodus und neue Kontrollinstanz

Salesforce verkauft Agentforce nicht mehr nur als zusätzliche Sammlung von KI-Assistenten. Im Mittelpunkt der Ankündigungen vor der Dreamforce steht eine Ausführungsebene für Unternehmen: klar benannte Agenten für konkrete Aufgaben, verankert in Customer-360-Daten und ergänzt um eine Architektur für Governance und Kontrolle im großen Maßstab. Das Portfolio mit sieben Agenten wurde am 11. September angekündigt; zum Start der Dreamforce am 15. September folgten Meldungen zu Partnerschaften und Kundeneinsätzen. 749

Sieben Agenten für klar abgegrenzte Aufgaben

Die neuen „job-ready“ Agentforce-Agenten sind für Vertrieb, Service, Commerce, Mitarbeiter-Support, Lieferkette und Customer Experience vorgesehen. Sie sollen auf Customer-360-Daten sowie vorgefertigte Fähigkeiten, Aktionen und Datenmodelle zugreifen. Unternehmen sollen damit nicht jeden Ablauf von Grund auf selbst bauen müssen. 27

• Casey bearbeitet Kundenservice-Anliegen über Sprache, SMS, WhatsApp und Webchat – etwa FAQs, Retouren und Kontoverwaltung – und kann bei Bedarf an Menschen übergeben. 7
• Paige kümmert sich um Anfragen aus IT und HR. 29
• Carter begleitet Einkaufsvorgänge: Produktsuche, Vergleiche, Fragen und Checkout direkt im Chat. 7
• Piper qualifiziert eingehende Vertriebsleads. 28
• Marshall unterstützt Prozesse in Lieferkette und Backoffice. 29
• Fin ist für komplexere Abläufe in der Customer Experience gedacht. 15
• Hunter übernimmt Aufgaben im Outbound-Vertrieb. 78

Sechs der Agenten sind laut Salesforce allgemein verfügbar. Hunter befindet sich im Pilotbetrieb; die allgemeine Verfügbarkeit ist für November 2026 geplant. 812

Hunter soll über Tage und Wochen arbeiten

Technisch sticht Hunter heraus: Salesforce verknüpft den Vertriebsagenten als erste Anwendung mit einer neuen Langzeit-Runtime. Anders als ein Assistent, der eine Aufgabe innerhalb eines einzelnen Chats abarbeitet, soll sie ein Ziel über Tage oder Wochen hinweg verfolgen können.

Dafür nennt Salesforce drei Funktionen:

• Memory: Der Agent behält relevanten Arbeitskontext über einen längeren Zeitraum.
• Dauerhafte Ausführung: Arbeit kann nach Unterbrechungen oder Fehlern fortgesetzt werden.
• Dynamische Steuerung: Menschen oder Systeme können den Agenten während der Ausführung neu ausrichten. 512

Damit verschiebt sich das Versprechen von der Beantwortung einzelner Prompts zur kontinuierlichen Bearbeitung eines Geschäftsziels – etwa der Ansprache potenzieller Neukunden. Ob dies unter realen Unternehmensbedingungen zuverlässig funktioniert, müssen jedoch erst produktive Einsätze zeigen; die Ankündigungen liefern dafür noch keinen unabhängigen Nachweis.

7 Milliarden „Agentic Work Units“ – aber kein ROI-Beleg

Salesforce erklärt, in den vergangenen zwei Jahren mit Kunden an Tausenden agentischer Implementierungen gearbeitet und über Agentforce und Slack 7 Milliarden Agentic Work Units (AWUs) ausgeliefert zu haben. 3,2 Milliarden davon seien allein im zweiten Quartal angefallen. 67

Die Zahl beschreibt die von Salesforce gemeldete Verarbeitungsmenge. Sie ist kein unabhängig geprüfter Beleg für Produktivitätsgewinne, Kostensenkungen oder einen konkreten Return on Investment. AWUs sind eine von Salesforce definierte Betriebskennzahl. Unternehmen sollten deshalb zusätzlich aufgabenbezogene Werte messen: Genauigkeit, Eskalationsquote, Durchlaufzeit, Kundenergebnis und Aufwand für menschliche Kontrolle. 14

Governance als zweiter Kern der Strategie

Parallel zu den Agenten stellte Salesforce den Trusted Enterprise AI Harness vor. Die gemeinsame, modular aufgebaute Architektur soll Agenten Geschäftskontext geben und zugleich unternehmensweite Kontrollen anwenden. Sie bündelt sechs Bereiche: Kontext, Agency, Aktionen, Governance, Sicherheit und Modelle. 3641

Ein zentraler Baustein ist der AI Control Plane. Salesforce positioniert ihn als Instanz zur Überwachung von Agenten und KI-Modellen in einer offenen, zusammensetzbaren KI-Umgebung. Die Idee: Kontext, Richtlinien, Sicherheit und Management sollen nicht für jeden einzelnen Agenten oder jede KI-Anwendung erneut aufgebaut werden müssen. 36

Genau darin liegt der strategische Zusammenhang der Ankündigungen. Salesforce konkurriert nicht allein mit einzelnen digitalen Helfern, sondern mit dem Anspruch, diese in bestehende Kundenbeziehungen, Geschäftsprozesse, Berechtigungen und Datenkontrollen einzubetten.

Was die Dreamforce zusätzlich zeigte

Die Dreamforce fand vom 15. bis 17. September im Moscone Center in San Francisco statt; erwartet wurden mehr als 43.000 Teilnehmende. Salesforce plante außerdem ein Gespräch zwischen Chairman und CEO Marc Benioff und OpenAI-CEO Sam Altman über Fortschritte an der KI-Grenze und Anwendungen für Unternehmen. 2228

Zum Auftakt verwies Salesforce auf konkrete Einsätze und Partnerschaften, die Agentforce über die Rolle eines eigenständigen CRM-Features hinausführen sollen:

• Die Adecco Group will Agentforce Coworker auf mehr als 40 Länder und rund 27.000 Beschäftigte ausweiten. Laut Salesforce ist die Lösung in die eigene Plattform eingebettet und basiert auf Anthropics Claude. 1748
• Google Cloud und Salesforce bauten ihre Partnerschaft aus. Agenten sollen über gemeinsame Infrastruktur und Daten hinweg schlussfolgern und handeln können; zudem sollen Salesforce-Workloads über Hyperforce auf Google Cloud laufen. 49
• Siemens will seine Teamcenter-Technologie mit Agentforce verbinden, um in Vertriebs-, Service- und Kundenprozessen Antworten auf Engineering-Niveau bereitzustellen. Zudem soll Agentforce eingehende Leads für die 18.000 Vertriebsmitarbeitenden von Siemens qualifizieren. 52

Entscheidend ist der konkrete Ablauf, nicht der Agentenname

Salesforce positioniert Agentforce damit als mehr als einen Chatbot-Katalog: spezialisierte Automatisierung, CRM-Daten, länger laufende Agenten und zentrale Kontrollen sollen zusammenkommen – auch über verschiedene Modelle und Systeme hinweg.

Für Unternehmen lautet die entscheidende Frage daher nicht, ob ein Agent einen eingängigen Namen trägt. Wichtig ist, ob ein klar definierter Prozess über passende Datenzugriffe, Berechtigungen, Eskalationswege und Beobachtbarkeit verfügt – und ob sich ein messbares Geschäftsergebnis erzielen lässt. Die neuen Agenten und der AI Harness adressieren diese Anforderungen in der Produktpositionierung. Der Praxistest steht noch aus.