Salesforce esittelee Koa-päätelmämallin Agentforcea varten, koulutettu Nemotronilla

Salesforce ja NVIDIA ilmoittivat 15. syyskuuta 2026 Koa:sta, CRM-päätelmämallista Salesforce:n Agentforce-alustaa varten, joka on rakennettu NVIDIA:n Nemotron 3 Super -mallin jälkikoulutuksella omalla synteettisellä aineistolla, joka mallintaa yritystietoa lähes kolmen vuosikymmenen CRM-järjestelmien käyttöönotosta.

Salesforce kuvasi Koaa ensimmäisenä CRM-päätelmämallinaan, joka on tarkoituksellisesti rakennettu auttamaan agenteja päättämään monimutkaisten, monivaiheisten työnkulkujen läpi ja käyttämään oikeita työkaluja työn suorittamiseen. Yritysten yhteisessä ilmoituksessa Salesforce’n puheenjohtaja ja toimitusjohtaja Marc Benioff sanoi: “Arvokkain asia, jonka Salesforce on rakentanut, ei ole alusta — se on kertyneen tiedon määrä siitä, miten yritystoiminta todellisuudessa toimii. Koan avulla tieto on upotettu itse malliin.” Jensen Huang, NVIDIA:n perustaja ja toimitusjohtaja, totesi, että Nemotronin avoimet mallit antoivat Salesforce:lle perustan CRM-mallille, joka voi päättää ja toimia turvallisesti.

Salesforce ilmoitti hallitsevansa Koa-mallin painoja ja suorittavansa jälkikoulutuksen ja inferenssin kokonaan omassa luottamusrajassaan, jotta mikään asiakastieto ei ylitä tätä rajaa inferenssin aikana. Koa tarjoaa asiakkaille erikoistuneen, Salesforce:n isännöiman vaihtoehdon Agentforce-tapauksiin.

Synteettinen koulutusdata ja jälkikoulutusmenetelmä

Salesforcen mukaan Koa:n kouluttamiseen ei käytetty asiakastietoja. Koulutuskorpus rakennettiin kokonaan synteettisistä skenaarioista, jotka kattavat päätelmän, työkalujen käytön ja päätöksentekotaidot, joita Agentforce-agentit soveltavat CRM-työnkuluissa, kuten liidien luomisessa, mahdollisuuksien kvalifioinnissa ja palvelutapausten ratkaisemisessa.

Skenaariot suunniteltiin simuloimaan todellisia yritystyönkulkuja yli 14 toimialalla, kuten valmistus, rahoituspalvelut, terveydenhuolto ja matkailu. Jokaisessa skenaariossa persona yhdistettiin tehtäväjoukkoon, ja tarvittavien toimintojen ja työkalukutsujen järjestys kartoitettiin etukäteen.

Jälkikoulutuksessa Salesforce käytti valvottua hienosäätöä ja vahvistusoppimista Group Relative Policy Optimization (GRPO) -menetelmällä hyödyntäen NVIDIA:n NeMo RL-, NeMo Gym- ja NeMo AutoModel-työkaluja. Salesforce totesi, että kohdennettu koulutus priorisoituihin yritystehtäviin antoi mallille syvempää asiantuntemusta, opettaen sen saavuttamaan tavoitteen oikeiden toimintojen sarjan kautta sen sijaan, että se pysähtyisi oikeaan vastaukseen.

Tutkimuspaperi ja raportoituja tuloksia

Tutkimuspaperissa, joka on lähetetty arXiviin 14. syyskuuta 2026, mallin kehittäjät kuvaavat Koaa GRPO-vahvistusoppimisen soveltamisen tuloksena avoimen painon Nemotron-3-Super-120B -perusmalliin, käyttäen julkista ja synteettisesti tuotettua dataa eikä asiakastietoja. Tekijät tunnistavat mallin erottuvaksi osaksi simulaatio-palkkio-putken, joka muuntaa työnkulkuspesifikaatiot personaehtoisiin monivaiheisiin tehtäviin, joihin palkkiot sidotaan tehtävien ratkaisemiseen onnistuneen työkalukäytön kautta data-riippuvaisissa pyynnöissä. Yritysalueilla nämä spesifikaatiot on kirjoitettu Agent Script -kielellä, Salesforce:n deklaratiivisella kielellä Agentforce-agenttien rakentamiseen; julkisten työkalukäyttöalueiden osalta työnkulkurakenne syntetisoitiin suoraan, käyttäen samaa simulaatio- ja perusteltua palkkiojärjestelmää, joka ohjasi GRPO:ta molemmissa.

Tekijät raportoivat, että julkisissa työkalukäyttö-, agenttipäätelmä- ja yritys-CRM‑vertailuissa Koa parantaa avoimen painon perusmalliaan, erityisesti monivaiheisessa työkalukäytössä, ylittää vahvan omistettujen mallien perusvertailun, mutta jää alle vahvimpien huipputason mallien. He toteavat, että spesifikaatioihin perustuva vahvistusoppiminen tarjoaa käytännöllisen reitin avoimen painon perusmallien erikoistamiseen yritysagenttityöhön.

Erikseen Salesforce kertoi, että sen CRM‑vertailussa, jossa on joukko todellisia tehtäviä, kuten mahdollisuuden päivittäminen, tapauksen ohjaus tai seurantatapaamisen aikatauluttaminen, Koa vastaa tai ylittää johtavien mallien suorituskyvyn CRM‑toiminnoissa kolminkertaisesti vähemmän virheitä.

Pilottihankkeet, Missionforce ja saatavuus

Koa on jo käytössä Salesforce:n sisällä, mukaan lukien Slack-agentti, joka auttaa työntekijöitä löytämään tietoa ja suorittamaan päivittäisiä tehtäviä. Asiakaspilotit ovat käynnissä yritysten 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine ja Xero kanssa.

Ryan Teeples, 1-800Accountantin chief strategy officer, totesi, että Koa mahdollistaa yrityksen agenttien päättelyn askel askeleelta verosääntöjen, taloustietojen ja asiakasdokumenttien läpi. John Sahagian, Baxter Credit Unionin senior vice president ja chief data officer, sanoi, että malli voi auttaa digitaalisia agenteja arvioimaan tietoa, työkaluja ja politiikkoja, jotka tukevat jäsenten tavoitteita, kuten kodin ostamista. Elia Wallen, Engine:n perustaja ja toimitusjohtaja, kertoi, että liikematkustaminen sisältää lukemattomia liikkuvia osia, ja hänen tiiminsä tarvitsevat mallin, joka pystyy tarkasti päättämään monivaiheisissa ongelmissa sen sijaan, että se vain kuulostaisi varmalta. Andrew Chang, UChicago Medicinein chief marketing officer, totesi, että Koa pystyy käsittelemään pidempiä, monivaiheisia koordinointityönkulkuja, jolloin tiimeillä on enemmän aikaa potilashoitoon.

Koa:n rinnalla kaksi yritystä tuovat Nemotron-pohjaisia malleja ja nopeutettua laskentaa Missionforceen hallitukselle ja säänneltyihin organisaatioihin. Ilmoituksen mukaan monien näiden organisaatioiden on hallittava malli ja koulutusdata sekä otettava ne käyttöön erikoistuneissa ympäristöissä — yksityispilvissä, luokitelluissa verkoissa ja täysin ilmasta eristettyissä järjestelmissä — jotka eivät koskaan kosketa julkista infrastruktuuria.

Jälkikoulutetut NVIDIA-mallit tehostavat Missionforce Operations -agentteja, tuotetta, joka digitalisoi ja automatisoi hallituksen työnkulkuja, kuten hankintaa, toimittajahallintaa ja logistiikkaa. Mallit koulutetaan kunkin organisaation operatiivisella datalla ja terminologialla, jotta agentit voivat käsitellä taustatoimintoja ja toteuttaa toimenpiteitä asiakkaan omassa ympäristössä, myös ilmasta eristettyjen verkkojen sisällä. Yritykset ilmoittivat myös työskentelevänsä tuodakseen jälkikoulutetut NVIDIA-mallit lisäominaisuuksiin Missionforcessa, mikä antaisi asiakkaille mahdollisuuden rakentaa ja ajaa malleja omassa infrastruktuurissaan erityistyökuormia varten.

Koa on nyt saatavilla valikoituille pilottiasiakkaille Agentforcessa, ja yleinen saatavuus odotetaan talvella 2026 Yhdysvaltain alueilla. Missionforce Operations on jo yleisesti saatavilla Yhdysvaltain alueilla, ja jälkikoulutetut NVIDIA-mallit tulevat olemaan saatavilla valikoiduille asiakkaille lokakuussa 2026.