Salesforce apresenta 7 agentes de IA do Agentforce antes do Dreamforce

Antes do Dreamforce, a Salesforce anunciou uma ampliação do Agentforce voltada a tornar agentes de IA mais fáceis de colocar em operação nas empresas: são sete agentes pré-configurados para funções específicas, um runtime para trabalhos que podem durar dias ou semanas e uma arquitetura comum de governança. Segundo a companhia, os agentes usam o contexto do Customer 360 e os processos de negócio já existentes, em vez de funcionarem como chatbots isolados. 23

Os sete agentes do Agentforce

Cada agente recebeu uma função empresarial definida. No anúncio, seis já estavam em disponibilidade geral; o Hunter permanecia em piloto. 23

• Casey — atendimento ao cliente: atende solicitações por voz, SMS, WhatsApp e chat na web. Os fluxos prontos incluem perguntas frequentes, devoluções, gestão de contas e encaminhamento para um atendente humano. A Salesforce citou a Engine, onde seu agente de suporte teria resolvido integralmente 50% das conversas de chat. Disponibilidade geral. 23

• Paige — serviços de TI e RH: responde a solicitações internas de TI e recursos humanos por Slack, portais de funcionários e ferramentas de trabalho já usadas pela empresa. A Salesforce citou a Autism Queensland, onde a Paige teria resolvido 70% dos pedidos administrativos. Disponibilidade geral. 23

• Carter — comércio: ajuda consumidores a encontrar e comparar produtos, responde a dúvidas e oferece checkout dentro da conversa. A Salesforce citou a Hibbett AI, que teria atendido 90% das jornadas principais de compra após uma implantação de seis semanas. Disponibilidade geral. 23

• Marshall — cadeia de suprimentos: orquestra processos de back-office e supply chain, automatiza tarefas manuais com execução determinística e mantém um registro auditável das ações. Disponibilidade geral. 23

• Piper — vendas B2B de entrada: interage com, qualifica e converte leads que chegam por sites e caixas de entrada, para equipes de vendas e marketing. A Salesforce citou a Asana, onde o Piper teria gerado quatro vezes mais volume de conversas, e afirmou que uma implantação típica leva 45 dias. Disponibilidade geral. 23

• Fin — experiência do cliente: executa fluxos mais complexos de experiência do cliente em vários canais, usando o Operator para operações de atendimento e modelos personalizados Fin Apex para CX. A Salesforce citou a Anthropic, onde o Fin teria resolvido de forma autônoma 79% das conversas recebidas. Disponibilidade geral. 23

• Hunter — vendas de saída: pesquisa potenciais clientes e conduz ações de abordagem em conjunto com representantes comerciais ao longo de ciclos de venda mais extensos. A Salesforce citou a Perk, onde o Hunter teria construído 60% do pipeline. Em piloto no anúncio; disponibilidade geral prevista para novembro de 2026. 23

Os resultados citados acima são exemplos divulgados pela Salesforce, e não benchmarks independentes. Eles ajudam a indicar os fluxos de trabalho que a empresa busca atender, mas organizações interessadas devem validar desempenho com seus próprios dados, integrações, exigências de escalonamento para humanos e critérios de medição.

Um runtime para trabalhos que não terminam em uma conversa

O novo runtime de longo horizonte do Agentforce foi projetado para permitir que um agente persiga uma meta durante dias ou semanas, em vez de encerrar o trabalho após uma única interação. O Hunter é o primeiro agente nomeado a usar esse runtime. 36

A Salesforce descreve três capacidades principais:

• Memória: preserva contexto e progresso relevantes entre sessões.
• Execução durável: permite que o plano do agente continue, seja retomado e se recupere ao longo do tempo.
• Direcionamento dinâmico: possibilita ao usuário redirecionar o agente quando as circunstâncias ou prioridades mudam.

No exemplo da empresa, um vendedor poderia pedir ao Hunter que recuperasse negócios em risco antes do fim do trimestre. O agente transformaria a instrução em uma meta mensurável, elaboraria um plano e trabalharia nela ao longo do tempo. 36

Para aplicações corporativas, essa diferença é relevante: um agente útil para prospecção ou atendimento não precisa apenas produzir uma resposta. Ele também deve reter o contexto adequado, respeitar instruções atualizadas e lidar de forma confiável com tarefas interrompidas ou distribuídas entre vários sistemas.

Os 7 bilhões de Agentic Work Units reportados pela Salesforce

A Salesforce afirmou ter entregado 7 bilhões de Agentic Work Units (AWUs) no Agentforce e no Slack nos dois anos anteriores, incluindo 3,2 bilhões no segundo trimestre. 23

As AWUs são a medida usada pela Salesforce para contabilizar trabalho realizado por meio da plataforma. O volume indica a escala de uso reportada pela empresa, mas não deve ser interpretado, por si só, como uma medida direta de retorno sobre investimento, precisão, economia de custos ou conclusão autônoma de tarefas sem dados adicionais sobre resultados.

Trusted Enterprise AI Harness: uma camada de controle para agentes e modelos

Junto com os agentes, a Salesforce apresentou o Trusted Enterprise AI Harness, uma arquitetura comum destinada a oferecer controles compartilhados. A proposta é evitar que cada equipe tenha de desenvolver mecanismos próprios de contexto, segurança e governança para cada experiência de IA. 40

A empresa organiza o harness em seis capacidades:

• Contexto confiável
• Autonomia confiável
• Ação confiável
• Governança confiável
• Segurança confiável
• Modelos confiáveis

O proposto AI Control Plane foi desenhado como um ponto central para administrar agentes e sistemas de IA em toda a organização. Segundo a Salesforce, a abordagem aceita modelos, agentes e sistemas da própria empresa e de terceiros, com a escolha de modelos baseada em fatores como precisão, desempenho, custo e necessidades do negócio. 40

Na prática, essa é a parte central do anúncio para empresas que avaliam o uso de agentes. Os sete nomes oferecem pontos de partida pré-montados; o harness é a resposta da Salesforce à questão operacional mais difícil: como controlar identidades, permissões, acesso a dados, ações e escolhas de modelos à medida que as implantações crescem.

Contexto do Dreamforce e o debate sobre IA avançada

O Dreamforce 2026 estava marcado para acontecer de 15 a 17 de setembro, em São Francisco, nos Estados Unidos, com expectativa de mais de 43 mil participantes no Moscone Center. Marc Benioff e Sam Altman, CEO da OpenAI, estavam programados para discutir como a OpenAI avança na fronteira da IA e sua parceria com a Salesforce para transformar essa tecnologia em ferramentas empresariais confiáveis. 5061

O evento ocorre em meio a um debate mais amplo sobre a velocidade do desenvolvimento de sistemas avançados de IA. A Reuters informou que Altman disse a funcionários da OpenAI que a companhia estaria aberta a desacelerar o desenvolvimento em conjunto com outros laboratórios, diante de preocupações crescentes com segurança. 47

O anúncio da Salesforce não resolve essa discussão em nível de indústria. Seu foco é mais específico: colocar agentes para trabalhar dentro de dados corporativos, fluxos de trabalho, permissões, monitoramento e mecanismos de governança. Para uma organização que considere o Agentforce, a pergunta principal não é apenas se um agente consegue executar uma tarefa, mas se ele consegue fazê-lo de modo confiável dentro dos controles exigidos pelo negócio.