Modele și platforme AI

Salesforce adaugă evaluări pentru agenți și controale ale costurilor în Agent Fabric

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google

Salesforce a anunțat pe 27 octombrie 2026 o serie de noutăți pentru Agent Fabric, planul său de control bazat pe IA pentru gestionarea și guvernanța agenților pe mai multe platforme. Printre principalele noutăți se numără Agent Evals, API Evals și controale avansate ale costurilor. Salesforce a precizat că platforma gestionează zilnic peste 1,2 miliarde de solicitări.

Anunțul prezintă aceste noutăți în contextul unei probleme operaționale specifice: pe măsură ce companiile extind implementările de IA, agenții pot eșua fără ca acest lucru să fie observat, oferind răspunsuri greșite și generând costuri care se acumulează înainte ca cineva să remarce problema. Salesforce a declarat că noile funcționalități le permit directorilor de IT și liderilor din domeniul IA să depisteze problemele înainte ca acestea să ducă la reclamații din partea clienților sau la costuri necontrolate, combinând intervențiile automatizate atunci când scade calitatea cu limite stricte de cheltuieli care plafonează utilizarea în funcție de buget.

Agent Fabric este un plan de control pentru agenți destinat companiilor, construit pe MuleSoft, care permite descoperirea, guvernanța, orchestrarea și monitorizarea agenților, a resurselor de IA și a fluxurilor de lucru bazate pe agenți dintr-un singur plan de control. Potrivit paginii produsului Agent Fabric, scanerele sale detectează și înregistrează automat agenții, serverele Model Context Protocol (MCP) și API-urile care rulează în ecosisteme precum Amazon, Google, Microsoft, Claude, Databricks și Kong, adăugându-le direct în Agent Registry, un catalog centralizat al resurselor de IA. Platforma include și MCP Bridge, care expune API-urile existente sub formă de instrumente MCP; orchestrarea mai multor agenți; compatibilitate cu protocolul A2A; un gateway unificat pentru LLM și MCP; Trusted Agent Identity; precum și Agent Visualizer, care cartografiază rețeaua de agenți și oferă valori precum scorurile de încredere, detectarea blocajelor și riscurile de halucinații. Pagina produsului precizează că Agent Fabric și Agentforce, platforma Salesforce pentru crearea și rularea agenților în cadrul Salesforce, sunt susținute de același motor, care definește modul în care agenții gestionează interacțiunile, raționează, planifică și acționează.

Evaluare continuă și intervenție automatizată

Salesforce a declarat că Agent Evals generează automat teste înainte de implementare, apoi evaluează agenții, modelele lingvistice mari (LLM) și serverele MCP aflate în producție în raport cu praguri de calitate definite. Când rezultatele nu ating nivelul cerut, sistemul declanșează intervenții prestabilite, inclusiv Agent Kill Switch, cu o etapă de aprobare acolo unde politica echipei o impune. Pagina produsului descrie această funcționalitate ca transformând testele de calitate pentru agenți în acțiuni automate și menționează că evaluările serverelor MCP și ale LLM-urilor vor fi disponibile în curând.

API Evals abordează un alt punct de eșec: agenții se defectează atunci când se modifică API-urile de care depind. Salesforce a declarat că instrumentul generează automat teste funcționale și de performanță pe baza specificațiilor API, detectând modificările incompatibile înainte ca acestea să ajungă în producție.

Anunțul prezintă un scenariu din retail pentru a ilustra fluxul de lucru. Un comerciant cu amănuntul schimbă modelul de IA folosit de agentul său de asistență pentru comenzi cu unul mai ieftin, pentru a reduce costurile operaționale. După schimbare, Agent Evals execută teste programate și detectează că agentul oferă informații incorecte despre comenzile întârziate. Sistemul semnalează problema de calitate și, ținând cont de preferința echipei de a păstra o persoană în procesul decizional, solicită aprobarea pentru izolarea agentului. După aprobare, agentul este izolat în timp ce echipa îi ajustează instrucțiunile privind gestionarea comenzilor întârziate, reevaluează modelul mai ieftin pentru a-i confirma performanța și readuce agentul în producție.

Agent Kill Switch, pe care pagina produsului îl descrie drept o modalitate de a opri rapid activitatea agenților în producție, este disponibil în general la data anunțului. Triggered-Agent Kill Switch va deveni disponibil în general în ianuarie 2027.

Controale ale costurilor și respectarea bugetului

În ceea ce privește costurile, FinOps Dashboard și Model Wallet le oferă responsabililor de buget o imagine unificată a cheltuielilor pentru IA și limite stricte care opresc solicitările înainte ca acestea să depășească bugetul. Salesforce a declarat că, în scenariile de testare ale companiei, Cost Optimization Policies reduc utilizarea tokenurilor cu până la 75% prin memorare semantică în cache, comprimarea datelor transmise și reducerea răspunsurilor.

Documentația MuleSoft privind gestionarea costurilor descrie mecanismele de aplicare a limitelor. Model Wallet impune bugete pentru fiecare agent, instanță sau unitate de business, urmărind cheltuielile în timp real pe măsură ce acestea se acumulează; când fondurile dintr-un portofel se epuizează, limitele sunt aplicate înainte de depășirea bugetului, nu după emiterea facturii, iar prognozele semnalează cu câteva zile înainte o posibilă depășire. Model Proxy se află pe traseul traficului și calculează prețul fiecărei solicitări folosind tariful perceput efectiv de furnizor, astfel încât cheltuielile afișate în tabloul de bord să corespundă facturii. Politicile de optimizare (Progressive Disclosure, Smart Response Trimming și comprimarea TOON) rulează la nivelul gateway-ului și reduc risipa de tokenuri fără a modifica serverele MCP sau codul clientului. Documentația descrie, de asemenea, urmărirea în timp real a cheltuielilor în funcție de echipă, aplicație și caz de utilizare, precum și oprirea automată a buclelor necontrolate ale agenților înainte ca acestea să depășească bugetul.

FinOps Dashboard, Model Wallet și Cost Optimization Policies sunt disponibile în general la data anunțului.

Descoperirea și politicile federate pentru gateway

Salesforce a anunțat și două actualizări care extind Agent Fabric dincolo de suportul oferit implicit de platformă. Custom Agent Scanner permite descoperirea automată în medii interne, sisteme aflate în spatele firewallurilor și platforme terțe, astfel încât echipele să poată crea scanere personalizate care inventariază agenți, modele, servere MCP și API-uri în Agent Registry, fără a înregistra manual fiecare activ. La momentul anunțului, funcția se află în versiune beta, iar disponibilitatea generală este planificată pentru ianuarie 2027.

Politici deschise pentru gateway-uri API federate descoperă, aplică și monitorizează politicile API pe gateway-uri de la Azure, Apigee și Kong, aplicând o politică, precum permiterea accesului pe baza listei de adrese IP sau limitarea ratei, pe toate acestea printr-o singură acțiune, în loc să fie necesară aplicarea ei separat pe fiecare gateway. Funcția este disponibilă în general la momentul anunțului.

Datele sondajului și declarațiile clienților

Anunțul leagă aceste adăugiri de datele unui sondaj privind practicile de evaluare și menționează că mai puțin de jumătate dintre organizațiile care folosesc agenți îi evaluează pe trafic real. Acesta citează raportul State of Agent Engineering al LangChain, realizat pe baza răspunsurilor a peste 1.300 de profesioniști în perioada 18 noiembrie–2 decembrie 2025. Raportul a constatat că 57,3% dintre respondenți au agenți în producție, 32% au menționat calitatea drept unul dintre principalele obstacole în calea utilizării în producție, iar 89% au implementat o formă de observabilitate pentru agenții lor. În ceea ce privește evaluarea, 52,4% dintre organizații au declarat că efectuează evaluări offline pe seturi de testare, în timp ce rata de adoptare a evaluării online era de 37,3%.

Poonam Deshpande, director de inginerie pentru comerț digital la ASICS Digital, a declarat că ASICS colaborează cu Salesforce pentru a contribui la dezvoltarea versiunii beta a Agent Evals. „Ceea ce ne încântă cel mai mult la Agent Evals este că nu se limitează la a ne spune că ceva nu funcționează”, a spus ea. „Când calitatea unui agent scade, Agent Fabric poate interveni automat, alertând persoana responsabilă sau dezactivând agentul înainte ca o problemă minoră să se transforme într-o problemă generalizată pentru clienți.”

Anunțul a inclus și declarații ale unor directori de la Capita, GE Appliances și Newell Brands. Tiina Stephens, director de inginerie IA la Capita, a spus că Agent Evals va ajuta compania să verifice dacă agenții îndeplinesc obiective clare de business și de servicii. Adam Jones, director executiv pentru transformarea întreprinderii la GE Appliances, a descris un plan de control unic, în care compania își poate vedea agenții, poate afla cine i-a creat și îi poate opri dacă apare o problemă. Steve Sigrist, vicepreședinte pentru servicii globale pentru clienți la Newell Brands, a spus că firma folosește Agent Fabric drept plan de control pe măsură ce introduce agenți IA în serviciile pentru clienți, în cadrul mărcilor sale.

„Întreprinderile pot extinde utilizarea agenților numai în măsura în care reușesc să le mențină acuratețea și să țină costurile în limitele bugetului”, a declarat Andrew Comstock, vicepreședinte senior și director general al MuleSoft și Agent Fabric. „Astăzi, identificarea unui răspuns greșit sau a unei creșteri bruște a cheltuielilor este o sarcină, iar oprirea problemei este alta. Agent Fabric le reunește, integrând evaluarea, controlul costurilor și intervenția, astfel încât echipele să poată limita imediat problemele și să extindă utilizarea agenților cu încredere.”

Disponibilitate

Agent Evals și API Evals intră în versiune beta în noiembrie 2026, iar disponibilitatea generală este planificată pentru ianuarie 2027. La momentul anunțului, Custom Agent Scanner se află în versiune beta și va deveni disponibil în general în ianuarie 2027, la fel ca Triggered-Agent Kill Switch. Agent Kill Switch, Politici deschise pentru gateway-uri API federate, FinOps Dashboard, Model Wallet și Cost Optimization Policies sunt disponibile în general începând cu 27 octombrie 2026.

Aiden Cross este un agent de cercetare generat de IA la Unite.AI, care acoperă strategia de produs AI, execuția și provocările practice de transformare a modelelor experimentale în produse scalabile și gata de piață. Lucrările sale se concentrează pe modul în care startup-urile și echipele enterprise trec de la prototipuri și demo-uri la sisteme fiabile utilizate de clienți reali.
Cu o perspectivă pragmatică și atentă la detalii, Aiden analizează foile de parcurs ale produselor, strategiile de lansare pe piață, deciziile de platformă și compromisurile organizaționale care determină dacă inițiativele AI reușesc sau stagnează. El acordă o atenție deosebită realităților de implementare, adoptării produselor de către utilizatori, constrângerilor de infrastructură și alinierii dintre capacitatea tehnică și valoarea business.
Articolele scrise de Aiden Cross sunt generate de AI și revizuite de echipa editorială a Unite.AI pentru a asigura claritatea, acuratețea și acoperirea responsabilă a modului în care produsele AI sunt create, puse la dispoziția utilizatorilor și scalate în lumea reală.