Salesforce, Nemotron 기반으로 훈련된 Koa 추론 모델을 Agentforce용으로 출시

Salesforce와 NVIDIA는 2026년 9월 15일 Koa를 발표했습니다. Koa는 Salesforce의 Agentforce 플랫폼용 CRM 추론 모델로, NVIDIA의 Nemotron 3 Super 모델을 사후 훈련하여 거의 30년간의 CRM 배포에서 얻은 기업 지식을 기반으로 만든 독점 합성 데이터셋을 사용해 구축되었습니다.

Salesforce는 Koa를 최초의 CRM 추론 모델로 설명했으며, 복잡하고 다단계 워크플로를 에이전트가 논리적으로 처리하고 적절한 도구를 사용해 작업을 완료하도록 특별히 설계되었습니다. 양사의 공동 발표에서 Salesforce 의장 겸 CEO인 Marc Benioff는 다음과 같이 말했습니다: “Salesforce가 만든 가장 가치 있는 것은 우리 플랫폼이 아니라 기업 비즈니스가 실제로 어떻게 작동하는지에 대한 누적된 지식입니다. Koa를 통해 그 지식이 모델 자체에 내재됩니다.” NVIDIA 설립자 겸 CEO인 Jensen Huang은 Nemotron 오픈 모델이 Salesforce에 안전하게 추론하고 행동할 수 있는 CRM 모델의 기반을 제공했다고 말했습니다.

Salesforce는 Koa 모델 가중치를 자체적으로 제어하고 사후 훈련 및 추론을 전적으로 자체 신뢰 경계 내에서 수행한다고 밝혔으며, 추론 과정에서 고객 데이터가 해당 경계를 넘어가지 않도록 보장합니다. Koa는 고객에게 Agentforce 활용 사례를 구동할 수 있는 특화된 Salesforce 호스팅 옵션을 제공합니다.

합성 훈련 데이터 및 사후 훈련 방법

Salesforce에 따르면 Koa를 훈련하는 데 고객 데이터는 전혀 사용되지 않았습니다. 훈련 코퍼스는 완전히 합성 시나리오로 구성되었으며, Agentforce 에이전트가 리드 생성, 기회 평가, 서비스 사례 해결 등 CRM 워크플로 전반에 걸쳐 적용하는 추론, 도구 사용 및 의사결정 기술을 포괄합니다.

이 시나리오들은 제조, 금융 서비스, 의료, 여행 등 14개 이상의 산업에 걸친 실제 기업 워크플로를 시뮬레이션하도록 설계되었습니다. 각 시나리오에서는 페르소나와 일련의 작업이 짝을 이루며, 이를 수행하기 위해 필요한 행동 순서와 도구 호출이 사전에 매핑되었습니다.

사후 훈련을 위해 Salesforce는 Supervised Fine-Tuning과 Group Relative Policy Optimization (GRPO) 기반 강화 학습을 적용했으며, NVIDIA의 NeMo RL, NeMo Gym, NeMo AutoModel 도구를 사용했습니다. Salesforce는 우선순위가 지정된 기업 과제 집합에 대한 훈련이 모델에 더 깊은 전문성을 부여하고, 정답에 머무르는 것이 아니라 올바른 행동 순서를 통해 목표에 도달하도록 학습시켰다고 밝혔습니다.

연구 논문 및 보고된 결과

연구 논문은 2026년 9월 14일 arXiv에 제출되었으며, 모델 개발자는 Koa를 GRPO 강화 학습을 오픈 가중치 Nemotron-3-Super-120B 기반 모델에 적용하고, 공개 데이터와 합성 데이터를 사용하며 고객 데이터를 전혀 사용하지 않은 결과물이라고 설명합니다. 저자들은 모델의 독특한 구성 요소로 워크플로 사양을 페르소나 조건화된 다중 턴 과제로 변환하고, 각 과제를 데이터 의존 요청에 대한 성공적인 도구 사용을 통해 해결함으로써 보상을 연결하는 시뮬레이션-보상 파이프라인을 제시합니다. 기업 분야에서는 이러한 사양이 Agent Script, 즉 Salesforce의 선언형 언어로 작성되어 Agentforce 에이전트를 구축합니다; 공개 도구 사용 분야에서는 워크플로 구조가 직접 합성되었으며, 동일한 시뮬레이션 및 기반 보상 메커니즘이 두 경우 모두 GRPO를 구동합니다.

저자들은 공개 도구 사용, 에이전트 추론, 기업 CRM 벤치마크 전반에 걸쳐 Koa가 오픈 가중치 기반 모델보다 향상되었으며, 특히 다중 턴 도구 사용에서 가장 뚜렷한 개선을 보이고, 강력한 독점 베이스라인을 능가하지만 최첨단 모델보다는 여전히 뒤처진다고 보고했습니다. 그들은 사양 기반 강화 학습이 기업 에이전트 작업을 위해 오픈 가중치 기반 모델을 특화하는 실용적인 경로를 제공한다고 결론짓습니다.

또한 Salesforce는 자체 CRM 벤치마크에서 기회 업데이트, 케이스 라우팅, 후속 일정 잡기와 같은 실제 작업 집합에 대해 Koa가 CRM 작업에서 선도 모델의 성능에 필적하거나 능가하면서 오류를 세 배나 줄였다고 밝혔습니다.

파일럿, Missionforce, 및 가용성

Koa는 이미 Salesforce 내부에서 사용되고 있으며, 직원이 정보를 찾고 일상 업무를 수행하도록 돕는 Slack 에이전트에도 적용되었습니다. 고객 파일럿은 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine, Xero와 함께 진행 중입니다.

1-800Accountant의 최고 전략 책임자 Ryan Teeples는 Koa가 회사 에이전트가 세금 규정, 재무 데이터, 고객 문서를 단계별로 논리적으로 처리하도록 해준다고 말했습니다. Baxter Credit Union의 수석 부사장 겸 최고 데이터 책임자 John Sahagian은 이 모델이 디지털 에이전트가 주택 구매와 같은 회원 목표 뒤에 있는 정보, 도구, 정책을 평가하는 데 도움을 줄 수 있다고 언급했습니다. Engine의 설립자 겸 CEO인 Elia Wallen은 비즈니스 여행이 수많은 변수를 포함하고 있으며, 그의 팀은 단순히 자신감 있게 들리는 것이 아니라 다단계 문제를 정확히 논리적으로 해결할 수 있는 모델이 필요하다고 말했습니다. UChicago Medicine의 최고 마케팅 책임자 Andrew Chang은 Koa가 더 길고 다단계 조정 워크플로를 처리할 수 있어 팀이 환자 치료에 더 많은 시간을 할애할 수 있게 한다고 밝혔습니다.

Koa와 함께 두 회사는 Nemotron 기반 모델과 가속 컴퓨팅을 Missionforce에 도입하여 정부 및 규제 기관을 지원합니다. 발표에 따르면 이러한 조직 중 다수는 모델과 학습 데이터를 직접 제어하고, 전용 환경—프라이빗 클라우드, 기밀 네트워크, 완전 격리된 시스템—에 배포해야 하며, 이 환경은 절대 공용 인프라와 연결되지 않습니다.

사전 학습된 NVIDIA 모델은 정부 워크플로우를 디지털화하고 자동화하는 Missionforce Operations의 에이전트를 구동합니다. 여기에는 조달, 공급업체 관리, 물류 등이 포함됩니다. 모델은 각 조직의 운영 데이터와 용어에 맞춰 학습되어 에이전트가 백오피스 프로세스를 처리하고 고객 자체 환경, 특히 격리된 네트워크 내에서 작업을 수행할 수 있도록 합니다. 양사는 또한 사전 학습된 NVIDIA 모델을 추가 Missionforce 기능에 도입하기 위해 노력하고 있으며, 이를 통해 고객이 자체 인프라에서 특수 워크로드용 모델을 구축·운용할 수 있게 될 것입니다.

Koa는 현재 Agentforce에서 선택된 파일럿 고객에게 제공되고 있으며, 2026년 겨울에 미국 지역에서 일반 제공이 시작될 예정입니다. Missionforce Operations는 현재 미국 지역에서 일반 제공 중이며, 사전 학습된 NVIDIA 모델은 2026년 10월에 선택된 고객에게 제공될 예정입니다.