Salesforce wprowadza model rozumowania Koa dla Agentforce, wytrenowany na Nemotron

15 września 2026 r. Salesforce i NVIDIA ogłosiły Koa, model rozumowania CRM dla platformy Agentforce firmy Salesforce, zbudowany poprzez post‑trening modelu NVIDIA Nemotron 3 Super na własnym syntetycznym zestawie danych opartym na wiedzy przedsiębiorstw z prawie trzech dekad wdrożeń CRM.

Salesforce opisała Koa jako swój pierwszy model rozumowania CRM, stworzony specjalnie, aby pomóc agentom rozumować złożone, wieloetapowe przepływy pracy i używać odpowiednich narzędzi do realizacji zadań. W wspólnym ogłoszeniu firm przewodniczący i dyrektor generalny Salesforce, Marc Benioff, powiedział: “Najcenniejszą rzeczą, jaką Salesforce zbudowała, nie jest nasza platforma — to skumulowana wiedza o tym, jak naprawdę funkcjonują przedsiębiorstwa. Dzięki Koa wiedza jest umieszczona wewnątrz samego modelu.” Jensen Huang, założyciel i dyrektor generalny NVIDIA, powiedział, że otwarte modele Nemotron dały Salesforce podstawę do modelu CRM, który może rozumować i działać bezpiecznie.

Salesforce poinformowało, że kontroluje wagi modelu Koa i przeprowadza post‑trening oraz wnioskowanie całkowicie w ramach własnej granicy zaufania, tak aby żadne dane klientów nie przekraczały tej granicy podczas wnioskowania. Koa oferuje klientom specjalistyczną, hostowaną przez Salesforce opcję zasilania przypadków użycia Agentforce.

Syntetyczne dane treningowe i metoda post‑treningu

Nie użyto danych klientów do treningu Koa, jak podaje Salesforce. Korpus treningowy został zbudowany wyłącznie z syntetycznych scenariuszy obejmujących rozumowanie, użycie narzędzi i umiejętności podejmowania decyzji, które agenci Agentforce stosują w przepływach CRM, takich jak generowanie leadów, kwalifikowanie szans sprzedaży i rozwiązywanie zgłoszeń serwisowych.

Scenariusze zostały zaprojektowane tak, aby symulować rzeczywiste przepływy pracy w przedsiębiorstwach w ponad 14 branżach, w tym w przemyśle, usługach finansowych, opiece zdrowotnej i turystyce. W każdym scenariuszu persona była powiązana z zestawem zadań, a kolejność działań i wywołań narzędzi niezbędnych do ich realizacji została z góry określona.

Do post‑treningu Salesforce zastosowało Supervised Fine‑Tuning oraz uczenie ze wzmocnieniem z użyciem Group Relative Policy Optimization (GRPO), korzystając z narzędzi NVIDIA: NeMo RL, NeMo Gym i NeMo AutoModel. Salesforce stwierdziło, że trening na ukierunkowanym zestawie priorytetowych zadań przedsiębiorstw dał modelowi głębszą ekspertyzę, ucząc go osiągać cel poprzez sekwencję prawidłowych działań, a nie zatrzymywać się na poprawnej odpowiedzi.

Artykuł naukowy i zgłoszone wyniki

W artykule naukowym złożonym do arXiv 14 września 2026 r. twórcy modelu opisują Koa jako rezultat zastosowania uczenia ze wzmocnieniem GRPO do otwartego modelu bazowego Nemotron‑3‑Super‑120B, przy użyciu danych publicznych i syntetycznie generowanych oraz bez danych klientów. Autorzy wskazują, że charakterystycznym elementem modelu jest pipeline symulacja‑do‑nagrody, który przekształca specyfikacje przepływów pracy w zadania warunkowane personą i wieloetapowe, z nagrodami powiązanymi z rozwiązaniem każdego zadania poprzez skuteczne użycie narzędzi w żądaniach zależnych od danych. Dla domen przedsiębiorstw specyfikacje te są zapisane w Agent Script, deklaratywnym języku Salesforce służącym do budowania agentów Agentforce; dla publicznych domen użycia narzędzi struktura przepływu została bezpośrednio wygenerowana, przy tym samym mechanizmie symulacji i nagród, napędzającym GRPO w obu przypadkach.

Autorzy raportują, że w benchmarkach publicznego użycia narzędzi, rozumowania agentowego oraz CRM w przedsiębiorstwach, Koa przewyższa swój otwarty model bazowy, osiągając najwyraźniejsze zyski w wieloetapowym użyciu narzędzi, przewyższając silną własnościową bazę, ale pozostając poniżej najpotężniejszych modeli frontierowych. Wnioskują, że uczenie ze wzmocnieniem oparte na specyfikacjach oferuje praktyczną drogę do specjalizacji otwartych modeli bazowych pod pracę agentową w przedsiębiorstwach.

Oddzielnie Salesforce poinformowało, że w swoim benchmarku CRM, zestaw rzeczywistych zadań, takich jak aktualizacja szansy, przekierowywanie zgłoszenia czy planowanie kolejnego kontaktu, Koa dorównuje lub przewyższa wydajność wiodących modeli w działaniach CRM, przy trzykrotnie mniejszej liczbie błędów.

Piloci, Missionforce i dostępność

Koa jest już wykorzystywana w Salesforce, w tym w agencie Slack, który pomaga pracownikom znajdować informacje i realizować codzienne zadania. Pilotażowe wdrożenia u klientów trwają z firmami 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine oraz Xero.

Ryan Teeples, dyrektor ds. strategii w 1-800Accountant, powiedział, że Koa pozwala agentom firmy rozumować krok po kroku przez zasady podatkowe, dane finansowe i dokumenty klientów. John Sahagian, starszy wiceprezes i dyrektor ds. danych w Baxter Credit Union, stwierdził, że model może pomóc cyfrowym agentom ocenić informacje, narzędzia i polityki stojące za celami członków, takimi jak zakup domu. Elia Wallen, założyciel i dyrektor generalny Engine, zauważył, że podróże służbowe obejmują niezliczone elementy i że jego zespoły potrzebują modelu zdolnego precyzyjnie rozwiązywać wieloetapowe problemy, a nie jedynie brzmiącego pewnie. Andrew Chang, dyrektor ds. marketingu w UChicago Medicine, powiedział, że Koa może obsługiwać dłuższe, wieloetapowe przepływy koordynacyjne, dzięki czemu zespoły mają więcej czasu na opiekę nad pacjentami.

Wraz z Koa obie firmy wprowadzają modele oparte na Nemotron oraz przyspieszone przetwarzanie do Missionforce dla organizacji rządowych i regulowanych. Według ogłoszenia wiele z tych organizacji musi kontrolować model i dane treningowe oraz wdrażać je w specjalistycznych środowiskach — prywatnych chmurach, sieciach klasyfikowanych i w pełni odizolowanych systemach — które nigdy nie mają kontaktu z publiczną infrastrukturą.

Modele NVIDIA po treningu będą zasilały agentów w Missionforce Operations, produkcie, który cyfryzuje i automatyzuje rządowe przepływy pracy, w tym zamówienia, zarządzanie dostawcami i logistykę. Modele są trenowane na danych operacyjnych i terminologii każdej organizacji, aby agenci mogli obsługiwać procesy zaplecza i podejmować działania w środowisku klienta, w tym w odizolowanych sieciach. Firmy poinformowały, że pracują również nad wprowadzeniem modeli NVIDIA po treningu do dodatkowych funkcji Missionforce, co pozwoli klientom budować i uruchamiać modele na własnej infrastrukturze dla specjalistycznych obciążeń.

Koa jest już dostępna dla wybranych klientów pilotażowych w Agentforce, a ogólna dostępność planowana jest na zimę 2026 roku w regionach USA. Missionforce Operations jest już dostępny w regionach USA, a modele NVIDIA po treningu będą dostępne dla wybranych klientów w październiku 2026 roku.