세일즈포스, 장기 업무 수행하는 Agentforce AI 에이전트 7종 공개

세일즈포스가 연례 행사 드림포스(Dreamforce)를 앞두고 기업용 AI 에이전트 플랫폼 Agentforce의 새 포트폴리오를 공개했다. 핵심은 직무별로 미리 구성된 AI 에이전트 7종, 며칠이나 몇 주에 걸친 업무를 처리하도록 설계한 장기 실행 런타임, 그리고 여러 에이전트와 모델을 한곳에서 통제하기 위한 거버넌스 아키텍처다.

세일즈포스는 이들 에이전트가 독립형 챗봇이 아니라 Customer 360의 고객 맥락과 기존 업무 프로세스에 연결돼 작동한다고 설명했다. 23

역할이 분명한 Agentforce 에이전트 7종

이번 포트폴리오는 각 에이전트에 특정 업무를 맡기는 방식이다. 발표 시점에 6종은 정식 출시(GA)됐고, Hunter만 파일럿 단계였다. 23

• Casey — 고객 서비스: 음성, SMS, WhatsApp, 웹 채팅에서 고객 서비스 요청을 처리한다. FAQ, 반품, 계정 관리, 상담원 이관을 위한 사전 구성 흐름을 제공한다. 세일즈포스는 Engine 사례에서 헬프 에이전트가 채팅 문의의 50%를 완결 처리했다고 밝혔다. 정식 출시. 23

• Paige — IT·HR 서비스: Slack, 직원 포털, 기존 업무 도구를 통해 직원의 IT 및 인사 요청을 처리한다. 세일즈포스는 Autism Queensland에서 Paige가 행정 요청의 70%를 해결했다고 제시했다. 정식 출시. 23

• Carter — 커머스: 쇼핑객의 상품 탐색·비교를 돕고 질문에 답하며, 채팅 안에서의 결제도 지원한다. 세일즈포스는 Hibbett AI가 6주 배포 후 핵심 쇼핑 여정의 90%를 처리했다고 밝혔다. 정식 출시. 23

• Marshall — 공급망: 백오피스 및 공급망 프로세스를 조율하고, 결정론적 실행 방식으로 수작업을 자동화하며, 수행한 작업의 감사 기록을 남긴다. 정식 출시. 23

• Piper — 인바운드 B2B 영업: 웹사이트와 받은편지함에서 유입되는 잠재 고객과 대화하고, 적격성을 판별해 전환을 지원한다. 세일즈포스는 Asana 사례에서 Piper가 대화량을 4배로 늘렸다고 밝혔으며, 일반적인 배포 기간은 45일이라고 설명했다. 정식 출시. 23

• Fin — 고객 경험(CX): 여러 채널에 걸친 복잡한 고객 경험 워크플로를 실행한다. 고객 운영을 위한 Operator와 CX용 Fin Apex 맞춤 모델을 사용한다. 세일즈포스는 Anthropic에서 Fin이 자신에게 들어온 대화의 79%를 자율적으로 해결했다고 제시했다. 정식 출시. 23

• Hunter — 아웃바운드 영업: 영업 담당자와 함께 잠재 고객을 조사하고, 긴 영업 주기에 걸쳐 접촉 활동을 수행한다. 세일즈포스는 Perk 사례에서 Hunter가 영업 파이프라인의 60%를 구축했다고 밝혔다. 발표 당시 파일럿 단계이며, 2026년 11월 정식 출시 예정. 23

위 고객 사례 수치는 세일즈포스가 인용한 사례이지 독립적으로 검증된 벤치마크는 아니다. 실제 도입 기업은 자사 데이터, 연동 환경, 사람에게 넘기는 기준, 자체 성과 측정 기준으로 결과를 검증할 필요가 있다.

‘한 번의 답변’을 넘어 수주간 목표를 수행하는 런타임

세일즈포스의 새 장기 실행(long-horizon) 런타임은 에이전트가 단일 상호작용에서 끝나는 대신, 며칠 또는 몇 주에 걸쳐 하나의 목표를 추적하도록 설계됐다. 이 런타임을 활용하는 첫 번째 명명 에이전트는 Hunter다. 36

세일즈포스가 제시한 핵심 기능은 세 가지다.

• 메모리: 세션이 바뀌어도 관련 맥락과 진행 상황을 보존한다.
• 지속 실행: 계획을 계속 수행하고, 중단 뒤 재개하거나 장애에서 복구할 수 있게 한다.
• 동적 조정: 상황이나 우선순위가 달라질 때 사용자가 에이전트의 방향을 바꿀 수 있게 한다.

예를 들어 영업 담당자가 Hunter에게 분기 말 전에 위험 상태의 거래를 되살리라고 지시하면, Hunter는 이를 측정 가능한 목표로 바꾸고 계획을 세운 뒤 시간에 걸쳐 작업을 이어간다는 것이 세일즈포스의 설명이다. 36

기업 환경에서는 이 차이가 중요하다. 잠재 고객 발굴이나 고객 서비스에 쓰이는 에이전트는 답변 하나를 생성하는 데 그쳐서는 안 된다. 적절한 맥락을 유지하고, 변경된 지시를 반영하며, 여러 시스템을 넘나들다가 멈춘 업무도 안정적으로 처리해야 한다.

세일즈포스가 밝힌 ‘70억 AWU’의 의미

세일즈포스는 지난 2년 동안 Agentforce와 Slack에서 **70억 건의 Agentic Work Unit(AWU)**을 제공했으며, 이 중 32억 건은 2분기에 발생했다고 밝혔다. 23

AWU는 플랫폼에서 수행된 작업량을 나타내는 세일즈포스의 자체 활동 지표다. 이 수치는 회사가 보고한 이용 규모를 보여주지만, 별도 성과 데이터 없이 고객의 투자수익률(ROI), 정확도, 비용 절감, 자율적 업무 완료율을 직접 뜻하는 수치로 해석해서는 안 된다.

AI 에이전트를 한곳에서 통제한다는 ‘Trusted Enterprise AI Harness’

세일즈포스는 에이전트와 함께 Trusted Enterprise AI Harness도 소개했다. 조직 내 팀마다 AI 경험별로 맥락 관리, 보안, 거버넌스 체계를 따로 만들지 않도록 공통 제어 기반을 제공하겠다는 구상이다. 40

이 아키텍처는 여섯 가지 역량으로 구성된다.

• Trusted Context
• Trusted Agency
• Trusted Action
• Trusted Governance
• Trusted Security
• Trusted Models

여기에 포함된 AI Control Plane은 조직 전체의 에이전트와 AI 시스템을 관리하는 중앙 지점으로 설계됐다. 세일즈포스는 이 방식이 자사 모델뿐 아니라 서드파티 모델·에이전트·시스템도 지원하며, 정확도·성능·비용·업무 요구에 따라 모델을 선택할 수 있다고 설명한다. 40

도입을 검토하는 기업 입장에서 실질적인 쟁점은 이 부분이다. 7개 에이전트는 빠른 시작을 위한 패키지라면, Harness는 배포 규모가 커질 때 신원, 권한, 데이터 접근, 실행 작업, 모델 선택을 어떻게 관리할지에 대한 세일즈포스의 답이다.

드림포스와 AI 안전성 논의의 교차점

드림포스 2026은 9월 15일부터 17일까지 미국 샌프란시스코 모스콘 센터에서 열릴 예정이며, 4만3,000명 이상이 참석할 것으로 예상됐다. 마크 베니오프 세일즈포스 CEO와 샘 올트먼 OpenAI CEO는 OpenAI의 최첨단 AI 개발과 세일즈포스의 기업용 도구 협력에 관해 대화할 예정이었다. 5061

행사 시점은 고도화된 AI 개발 속도를 둘러싼 업계 논쟁과도 맞물렸다. 로이터는 올트먼이 AI 안전성 우려가 커지는 상황에서 다른 연구소들과 함께 개발 속도를 늦추는 방안에 열려 있다고 OpenAI 직원들에게 말했다고 보도했다. 47

세일즈포스의 이번 발표가 이 산업 전반의 논쟁에 답을 내놓은 것은 아니다. 초점은 더 좁다. 기업 데이터, 워크플로, 권한, 모니터링, 거버넌스 안에서 AI 에이전트를 실제 업무에 투입하는 데 있다. 따라서 Agentforce를 검토하는 조직이 던져야 할 질문은 특정 에이전트가 어떤 작업을 해낼 수 있는지에만 그치지 않는다. 자사가 요구하는 통제와 신뢰성의 범위 안에서 그 작업을 꾸준히 수행할 수 있는지가 더 중요한 검증 항목이다.