تقدّم Salesforce ‏Koa Decisions مع دعم الصور والصوت

قدّمت Salesforce ‏Koa Decisions في 6 نوفمبر 2026، وهو نموذج لاتخاذ القرارات مبني على Gemma، نموذج Google ذي الأوزان المفتوحة، ويقبل النصوص والصور والصوت. وتخطط الشركة لتوسيع نطاق هذه التقنية ليتجاوز توجيه الطلبات في Agentforce، ليشمل سير العمل في Salesforce وأدوات المطورين.

يُعد Koa Decisions الإصدار التالي من HyperClassifier. فهو يقرأ طلبًا وقائمة فئات يحددها المستخدم، ثم يقدّم في خطوة واحدة اختيارًا أو قرارًا بنعم أو لا أو درجة تقييم. وتقول Salesforce إن هذه العملية تستغرق أجزاءً من الألف من الثانية. وينضم النموذج إلى عائلة Koa إلى جانب نموذج Koa للاستدلال المنفصل، المطوّر بالتعاون مع NVIDIA.

كيف يصدر Koa Decisions إجابته

يكمن الاختلاف في طريقة إصدار الإجابة. إذ ينشئ النموذج اللغوي الكبير النص رمزًا تلو الآخر، ويعتمد كل رمز جديد على الرموز التي سبقته. أما نموذج اتخاذ القرارات، فيقرأ الطلب كاملًا ويصدر إجابة موجزة، غالبًا ما تكون رمزًا واحدًا، في خطوة واحدة. ولأن الإجابة قصيرة، يتطلب إنتاجها قدرة حوسبية أقل، ويمكن للبرامج الأخرى اتخاذ إجراء بناءً عليها فورًا.

في حالة وجود مشكلة في تسجيل الدخول إلى الحساب، يستطيع النموذج اختيار فريق الحسابات من قائمة تضم أيضًا فريقي الهندسة والمبيعات، ثم إرجاع درجة ثقة. وهذا يتيح للوكيل استخدام نموذج متخصص لاتخاذ قرارات قابلة للتكرار، مع تخصيص نموذج لغوي كبير عام للكتابة والاستدلال. ووفقًا لتصميم Salesforce، لا يحتاج العملاء إلى اختيار نموذج يدويًا لكل مهمة.

نتائج البحث وسجل HyperClassifier في بيئة الإنتاج

تصوغ المسودة البحثية حول Koa Decisions مهام التصنيف، وتحديد نهاية الكلام دلاليًا، والتحقق من الشروط المنطقية، والتقييم، على هيئة توليد مقيّد بمخرجات تتكون من رمز واحد. وتُبسّط رموز التسميات الذرية والضبط الدقيق الخاضع للإشراف هذه المهام، فتحولها إلى فك ترميز حتمي في خطوة واحدة.

يفيد المؤلفون بتحقيق دقة تبلغ 85.5% في معيار لتوجيه النوايا ضمن بيئة إنتاج، وباستجابة تستغرق نحو نصف ثانية، وبسرعة وسيطة تزيد بما يصل إلى نحو 7.5 مرات على سرعة النماذج المتقدمة التي اختُبرت في ظروف تقديم متطابقة. وبالمقارنة مع نظام Jev/TypeSafe المخصص، أفادوا بتحقيق دقة تنافسية واستجابات وسيطة أسرع، إلى جانب دعم مدخلات متعددة الوسائط ومخرجات متعددة التسميات، وهي أمور لا تتعامل معها أنظمة النصوص ذات التسمية الواحدة.

يستند Koa Decisions إلى نموذج سابق مدمج بالفعل في Agentforce. ويشرح حساب Salesforce Engineering كيف يفسر HyperClassifier نية المستخدم ويوجّه الوكلاء إلى مجموعات الإجراءات قبل إنشاء أي استجابة. وفي التفاعلات الصوتية، يحدد ما إذا كان الشخص قد انتهى من الكلام. ويمثل تصميمه السابق كل فئة برمز خاص فريد، ويخزّن مؤقتًا حسابات المطالبة الأولية كي لا يعيد معالجة التعليمات المتكررة، مع إبقاء عدد خطوات الإخراج ثابتًا بصرف النظر عن طول اسم الفئة.

خضع HyperClassifier للضبط الدقيق باستخدام GPT-OSS-20B، ويمكنه التصنيف ضمن ما يصل إلى 200 تسمية، وفقًا لرواية عن نشره في 8 يوليو 2026. وأصبح النموذج الافتراضي لاكتشاف النوايا وتوجيهها في قوالب Agentforce Service وEmployee Agent في ربيع 2026.

قاست Salesforce زمن استجابة HyperClassifier للتوجيه بنحو 26 مللي ثانية، مقارنةً بـ1,446 مللي ثانية لنموذج متقدم عام. ويخص هذا القياس في بيئة الإنتاج النموذج السابق، ولا يثبت أداء Koa Decisions.

إتاحة العرض التوضيحي والتكاملات المخطط لها

يمكن لأي شخص، بمن في ذلك من ليسوا من عملاء Salesforce، تجربة العرض التوضيحي لـKoa Decisions بعد التسجيل للحصول على حساب Trailhead مجاني. ويمكن للمستخدمين تعديل الطلب وقائمة الفئات، والاطلاع على درجات الثقة للخيارات.

تقول Salesforce إن إضافة فئة مثل المرتجعات لا تتطلب إعادة التدريب، وتقارن ذلك بمشروعات التصنيف التنبؤي المخصصة التي استغرقت شهورًا لدى كثير من عملاء المؤسسات؛ إذ يمكن أحيانًا نقل تنفيذ نموذج لاتخاذ القرارات إلى بيئة الإنتاج في غضون ساعات.

يتضمن أحد أمثلة سير العمل الموثقة استخدام نموذج لاتخاذ القرارات لتحديد صفقة مبيعات معرضة للخطر واختيار الفريق الذي ينبغي أن يتدخل، بينما يلخّص نموذج لغوي كبير ما تغيّر، بدءًا من سجل في Sales Cloud وصولًا إلى تنبيه في Slack. وتشمل عمليات التكامل المخطط لها التدفقات وApex وقوالب المطالبات وواجهة برمجة تطبيقات للمطورين. وقد تتغير الأسعار والباقات، وقد يختلف التوافر حسب المنطقة، كما يخضع الوصول لاتفاقيات العملاء؛ لذلك لا يثبت العرض التوضيحي ولا النشر الحالي لـHyperClassifier توافر كل عملية تكامل مخطط لها على نطاق عام.

تكمن الأهمية العملية في وضوح تقسيم العمل داخل برمجيات المؤسسات: إذ تتولى نماذج اتخاذ القرارات التوجيه والتحقق والتقييم، فيما تتولى النماذج اللغوية الكبيرة الشرح والاستدلال. ويضيف Koa Decisions إلى هذه البنية مدخلات متعددة الوسائط ونقاط تكامل مخططًا لها على نطاق أوسع؛ أما مدى انتشاره في المؤسسات فيعتمد الآن على كيفية انتقال هذه التكاملات إلى ما وراء العرض التوضيحي ووظائف التوجيه التي يؤديها HyperClassifier بالفعل.