Salesforce rozwija Agentforce: siedmiu agentów AI, Hunter działający tygodniami i nowa warstwa kontroli

Salesforce nie ogranicza się już do komunikatu, że ma więcej asystentów AI. Przed Dreamforce firma przedstawiła Agentforce jako warstwę wykonawczą dla przedsiębiorstwa: zestaw nazwanych agentów do konkretnych zadań, opartych na danych Customer 360, oraz architekturę kontroli i zarządzania AI na większą skalę. Portfolio siedmiu agentów ogłoszono 11 września, a kolejne wdrożenia i partnerstwa pokazano wraz z rozpoczęciem Dreamforce 15 września. 749

Siedmiu agentów i przypisane im zadania

Salesforce zaprezentował siedmiu „gotowych do pracy” agentów dla sprzedaży, obsługi, handlu, wsparcia pracowników, łańcucha dostaw i doświadczeń klienta. Mają korzystać z danych Customer 360 oraz gotowych umiejętności, działań i modeli danych, zamiast wymagać od firm budowania każdego procesu od podstaw. 27

• Casey obsługuje sprawy klientów przez rozmowy głosowe, SMS-y, WhatsApp i czat internetowy. Ma odpowiadać m.in. na pytania, obsługiwać zwroty i zarządzanie kontem oraz przekazywać sprawę człowiekowi, gdy jest to potrzebne. 7
• Paige obsługuje zgłoszenia z obszaru IT i HR. 29
• Carter wspiera klienta w zakupach: pomaga znaleźć i porównać produkty, odpowiada na pytania oraz umożliwia sfinalizowanie zakupu w czacie. 7
• Piper kwalifikuje przychodzące szanse sprzedażowe. 28
• Marshall wspiera procesy łańcucha dostaw i zaplecza operacyjnego. 29
• Fin zajmuje się złożonymi procesami związanymi z doświadczeniem klienta. 15
• Hunter jest przeznaczony do sprzedaży wychodzącej. 78

Według Salesforce sześciu agentów było już ogólnie dostępnych. Hunter pozostawał w pilotażu, a jego ogólną dostępność zaplanowano na listopad 2026 r. 812

Hunter: agent, który ma pracować dłużej niż jedna rozmowa

Hunter jest pierwszą aplikacją Salesforce powiązaną z nowym środowiskiem Agentforce do zadań długoterminowych. Zamiast zakończyć pracę w ramach jednej interakcji, ma realizować cel przez dni lub tygodnie. Salesforce wskazuje trzy podstawowe mechanizmy:

• pamięć, dzięki której agent zachowuje istotny kontekst roboczy w czasie;
• trwałe wykonywanie zadań, pozwalające kontynuować pracę po przerwie albo awarii;
• dynamiczne sterowanie, dzięki któremu człowiek lub inny system może przekierować działania agenta w trakcie ich realizacji. 512

To przesuwa obietnicę produktową z poziomu odpowiedzi na polecenie do konsekwentnego realizowania celu biznesowego — na przykład pozyskiwania klientów w sprzedaży wychodzącej — przy zachowaniu firmowych uprawnień i mechanizmów kontroli. Materiały ogłoszeniowe nie stanowią jednak niezależnego potwierdzenia niezawodności takiego działania w rzeczywistych wdrożeniach.

7 mld AWU: duża liczba, która nie zastępuje mierników biznesowych

Salesforce podał, że współpracował z klientami przy tysiącach wdrożeń agentowych i w ciągu poprzednich dwóch lat dostarczył 7 mld Agentic Work Units (AWU) w Agentforce i Slacku, w tym 3,2 mld w II kwartale. 67

Liczby te pokazują skalę aktywności raportowaną przez firmę, ale nie należy traktować ich jako niezależnie audytowanego dowodu wzrostu produktywności, oszczędności ani zwrotu z inwestycji. AWU to zdefiniowana przez Salesforce miara operacyjna. Przy ocenie Agentforce przedsiębiorstwa nadal muszą mierzyć konkretne efekty: dokładność realizacji zadań, odsetek eskalacji do pracowników, czas obsługi procesu, wyniki dla klienta i koszt nadzoru człowieka. 14

Trusted Enterprise AI Harness: wspólne zasady dla agentów i modeli

Równolegle Salesforce przedstawił Trusted Enterprise AI Harness — wspólną, modułową architekturę, która ma dostarczać agentom kontekst biznesowy i jednocześnie stosować firmowe mechanizmy kontroli. Obejmuje ona sześć obszarów nazwanych przez Salesforce: kontekst, sprawczość agenta, działania, zarządzanie, bezpieczeństwo i modele. 3641

Kluczowym elementem jest AI Control Plane, które Salesforce pozycjonuje jako sposób nadzorowania agentów i modeli w otwartym, modułowym środowisku AI. Założeniem jest uniknięcie osobnego budowania kontekstu, polityk, zabezpieczeń i funkcji zarządzania dla każdego agenta czy interfejsu AI. 36

To spina całą strategię Agentforce. Salesforce rywalizuje nie tylko jako dostawca pojedynczych agentów, lecz także jako dostawca środowiska, które łączy ich z istniejącymi relacjami z klientami, procesami, uprawnieniami i kontrolą danych.

Co do komunikatu dodał Dreamforce

Dreamforce odbywał się od 15 do 17 września w Moscone Center w San Francisco, a organizatorzy oczekiwali ponad 43 tys. uczestników. Salesforce zaplanował też rozmowę przewodniczącego rady i CEO firmy Marca Benioffa z Samem Altmanem, dyrektorem generalnym OpenAI, o rozwoju AI i jej zastosowaniach biznesowych. 2228

W dniu otwarcia firma wskazała również wdrożenia i partnerstwa, które wykraczają poza traktowanie Agentforce wyłącznie jako funkcji CRM:

• Adecco Group zapowiedziała skalowanie Agentforce Coworker do ponad 40 krajów i dla około 27 tys. pracowników. Salesforce opisał rozwiązanie jako osadzone w swojej platformie i oparte na Claude od Anthropic. 1748
• Google Cloud i Salesforce rozszerzyły współpracę, aby umożliwić agentom rozumowanie i wykonywanie działań między platformami, na wspólnej infrastrukturze i bazie danych. W ramach Hyperforce obciążenia Salesforce mają też trafić do Google Cloud. 49
• Siemens poinformował, że technologia Teamcenter będzie współpracować z Agentforce, dostarczając odpowiedzi na poziomie inżynierskim w procesach sprzedaży, obsługi i kontaktu z klientem. Salesforce podał również, że Agentforce będzie kwalifikować przychodzące leady dla 18 tys. sprzedawców Siemensa. 52

Co z tego wynika dla firm

Salesforce przedstawia Agentforce jako coś więcej niż katalog chatbotów. Firma próbuje połączyć gotową automatyzację dla konkretnych ról z danymi CRM, pracą agentów trwającą dłużej oraz scentralizowaną kontrolą szerszego ekosystemu modeli i systemów.

Dla kupujących najważniejsze nie jest jednak to, czy agent ma zapadającą w pamięć nazwę. Kluczowe pytania dotyczą konkretnego procesu: czy agent ma właściwy dostęp do danych i uprawnień, jasno określone ścieżki eskalacji, możliwość obserwacji działania oraz mierzalny wynik biznesowy. Nowe agenty i AI Harness odnoszą się do tych wymagań w pozycjonowaniu produktu; sprawdzianem pozostanie powtarzalność ich działania w środowisku produkcyjnym.