세일즈포스, Agentforce를 ‘기업용 AI 실행 계층’으로 확장

세일즈포스가 드림포스(Dreamforce)를 앞두고 던진 메시지는 ‘AI 비서가 더 늘었다’는 수준이 아니다. Agentforce를 기업 업무를 실제로 수행하는 AI 실행 계층으로 묶겠다는 구상이다. 업무별로 미리 설계된 에이전트, Customer 360 데이터, 장기간 목표를 수행하는 런타임, 그리고 전사적 통제·거버넌스 구조를 함께 내세웠다. 7종의 에이전트는 9월 11일 발표됐고, 관련 고객 사례와 파트너십은 드림포스 개막일인 9월 15일에 추가로 공개됐다. 749

업무별로 이름 붙인 Agentforce 에이전트 7종

세일즈포스는 영업, 서비스, 커머스, 임직원 지원, 공급망, 백오피스, 고객 경험을 대상으로 하는 ‘즉시 업무 투입 가능한(job-ready)’ 에이전트 7종을 소개했다. 기업이 모든 흐름을 처음부터 설계하기보다, Customer 360 데이터와 사전 구축된 스킬·액션·데이터 모델을 활용하도록 설계됐다는 설명이다. 27

• 케이시(Casey): 음성, SMS, 왓츠앱, 웹 채팅에서 FAQ 답변, 반품, 계정 관리, 상담원 연결 등을 처리하는 고객 서비스 에이전트다. 7
• 페이지(Paige): IT 및 HR 요청을 처리한다. 29
• 카터(Carter): 상품 탐색·비교, 질문 응답, 채팅 내 결제까지 쇼핑 여정을 지원한다. 7
• 파이퍼(Piper): 유입된 영업 리드를 선별하고 파이프라인을 검증한다. 28
• 마셜(Marshall): 공급망과 백오피스 업무를 지원한다. 29
• 핀(Fin): 복잡한 고객 경험 업무 흐름을 담당한다. 15
• 헌터(Hunter): 잠재 고객을 찾아 접근하는 아웃바운드 영업용 에이전트다. 78

세일즈포스에 따르면 이 가운데 6종은 정식 출시(GA)됐으며, 헌터는 파일럿 단계다. 헌터의 정식 출시는 2026년 11월로 예정됐다. 812

핵심은 헌터: 한 번의 대화가 아니라 며칠·몇 주간 목표를 추적

헌터는 세일즈포스가 새로 제시한 장기 실행(long-horizon) Agentforce 런타임을 처음 적용한 사례다. 단일 채팅 세션에서 답을 내는 대신, 며칠 또는 몇 주 동안 목표를 이어서 추진하도록 설계됐다.

세일즈포스가 설명한 기반 기능은 세 가지다.

• 메모리: 시간 경과에 따라 필요한 작업 맥락을 유지한다.
• 내구성 있는 실행: 중단이나 실패가 발생해도 작업을 이어갈 수 있게 한다.
• 동적 조정: 에이전트가 작동 중일 때 사람이나 다른 시스템이 방향을 수정할 수 있게 한다. 512

이는 ‘질문에 답하는 챗봇’에서 ‘지속적인 업무 목표를 진전시키는 시스템’으로 약속을 넓히는 접근이다. 예를 들어 아웃바운드 영업에서 잠재 고객 발굴과 접촉을 이어가되, 기업의 권한 설정과 통제 안에서 작동시키겠다는 것이다. 다만 실제 환경에서 이 약속이 얼마나 안정적으로 이행될지는 독립적으로 검증된 바가 아니라, 고객 운영 결과로 판단해야 한다.

세일즈포스의 규모 주장: 70억 AWU

세일즈포스는 지난 2년간 수천 건의 에이전틱 AI 배포를 고객과 함께 진행했으며, Agentforce와 슬랙(Slack)에서 70억 건의 Agentic Work Unit(AWU) 을 제공했다고 밝혔다. 이 중 32억 건은 2분기에 발생했다는 설명이다. 67

다만 이 숫자를 생산성 향상, 비용 절감, 투자수익률(ROI)의 독립 검증 지표로 해석해서는 안 된다. AWU는 세일즈포스가 정의한 운영 단위다. 실제 도입을 검토하는 기업은 업무별 정확도, 사람에게 넘기는 비율, 처리 시간, 고객 성과, 사람의 감독 비용 같은 지표를 별도로 확인할 필요가 있다. 14

거버넌스 전략: Trusted Enterprise AI Harness

세일즈포스는 에이전트 제품군과 함께 Trusted Enterprise AI Harness도 공개했다. 에이전트가 기업 맥락을 이해하면서도 조직의 통제를 따르도록 돕는 공통·조합형 아키텍처라는 설명이다. 이 구조는 컨텍스트, 에이전시, 액션, 거버넌스, 보안, 모델의 6개 영역을 결합한다. 3641

중심에는 AI Control Plane이 있다. 세일즈포스는 이를 개방적이고 조합 가능한 AI 환경에서 에이전트와 모델을 감독하는 계층으로 제시한다. 각각의 에이전트나 AI 경험마다 맥락, 정책, 보안, 관리 기능을 새로 구축하지 않도록 하겠다는 목표다. 36

결국 이번 발표의 연결고리는 개별 에이전트 자체보다, 기존 고객 관계·업무 프로세스·권한·데이터 통제와 에이전트를 결합하는 능력에 있다.

드림포스에서 드러난 확장 전략

드림포스는 9월 15~17일 미국 샌프란시스코 모스콘 센터에서 열렸고, 4만 3,000명 이상이 참가할 것으로 예상됐다. 마크 베니오프 세일즈포스 회장 겸 CEO와 샘 올트먼 오픈AI CEO는 AI 최전선의 발전과 기업 활용을 주제로 대화할 예정이었다. 2228

개막일에는 Agentforce가 독립형 CRM 기능을 넘어가려는 방향을 보여주는 도입 사례와 협력도 공개됐다.

• **아데코 그룹(Adecco Group)**은 Anthropic의 Claude 기반으로 세일즈포스 플랫폼에 내장된 Agentforce Coworker를 40개국 이상, 약 2만 7,000명 직원으로 확대한다고 밝혔다. 1748
• **구글 클라우드(Google Cloud)**와 세일즈포스는 공유 인프라와 데이터 기반의 크로스플랫폼 에이전트 추론·액션을 지원하고, Hyperforce를 통해 세일즈포스 워크로드를 구글 클라우드로 가져오는 협력을 확대했다. 49
• **지멘스(Siemens)**는 Teamcenter 기술을 Agentforce와 연동해 영업·서비스·고객 업무 흐름에 엔지니어링 수준의 답변을 제공할 계획이다. 세일즈포스는 Agentforce가 지멘스 영업 인력 1만 8,000명을 위한 인바운드 리드 선별도 맡는다고 밝혔다. 52

기업 구매자가 확인할 질문

이번 발표는 Agentforce를 챗봇 목록이 아니라, CRM 데이터에 연결된 역할별 자동화와 장기 실행, 중앙 통제를 함께 제공하는 기업용 AI 기반으로 자리매김하려는 시도다.

도입 기업에 중요한 질문은 에이전트의 이름이 기억하기 쉬운가가 아니다. 특정 업무 흐름에 필요한 데이터 접근 권한이 있는지, 승인과 사람 연결 경로가 설계됐는지, 동작을 관찰·감사할 수 있는지, 그리고 측정 가능한 사업 성과가 나오는지 점검해야 한다. 세일즈포스의 새 에이전트와 AI Harness는 이런 요구를 제품 전략으로 겨냥한다. 남은 검증 과제는 실제 운영 환경에서의 일관된 성능이다.