Salesforce introduce Koa Decisions, cu suport pentru imagini și audio

Salesforce a introdus Koa Decisions pe 6 noiembrie 2026, un model de decizie construit pe baza modelului Gemma de la Google, cu ponderi deschise, care acceptă text, imagini și audio. Compania intenționează să extindă utilizarea tehnologiei dincolo de rutarea solicitărilor în Agentforce, către fluxurile de lucru Salesforce și instrumentele pentru dezvoltatori.

Koa Decisions este versiunea următoare a HyperClassifier. Acesta citește o solicitare și o listă de categorii definită de utilizator, apoi returnează într-un singur pas o selecție, o decizie de tip da sau nu ori un scor. Salesforce spune că operația durează câteva milisecunde. Modelul se alătură familiei Koa, alături de un model de raționament Koa separat, construit cu NVIDIA.

Cum generează Koa Decisions un răspuns

Diferența constă în modul de generare a răspunsului. Un model lingvistic de mari dimensiuni generează text token cu token, fiecare token nou bazându-se pe cele anterioare. Un model de decizie citește întreaga solicitare și emite dintr-un singur pas un răspuns concis, adesea un singur token. Fiind scurt, răspunsul necesită mai puține resurse de calcul pentru a fi generat, iar alte programe pot acționa imediat pe baza lui.

În cazul unei probleme de autentificare într-un cont, modelul poate selecta echipa de administrare a conturilor dintr-o listă care include și echipele de inginerie și de vânzări, apoi poate returna un scor de încredere. Astfel, un agent poate folosi un model specializat pentru decizii repetitive, rezervând un model lingvistic de mari dimensiuni (LLM) general pentru redactare și raționament. În proiectarea Salesforce, clienții nu trebuie să selecteze manual un model pentru fiecare sarcină.

Rezultatele cercetării și istoricul HyperClassifier în producție

În preprintul de cercetare despre deciziile Koa, echipa formulează clasificarea, detectarea semantică a încheierii unei intervenții, verificările booleene și atribuirea de scoruri ca generare constrânsă cu rezultate formate dintr-un singur token. Tokenurile atomice pentru etichete și ajustarea fină supravegheată reduc aceste sarcini la o decodare deterministă într-un singur pas.

Autorii raportează o acuratețe de 85,5% la un test de referință pentru rutarea intențiilor în producție, răspunsuri în aproximativ o jumătate de secundă și o viteză mediană de până la aproximativ 7,5 ori mai mare decât cea a modelelor de frontieră testate în condiții identice de servire. În comparație cu sistemul dedicat Jev/TypeSafe, ei raportează o acuratețe competitivă și răspunsuri mediane mai rapide, precum și capacitatea de a gestiona intrări multimodale și rezultate cu mai multe etichete, pe care sistemele text cu o singură etichetă nu o au.

Koa Decisions se bazează pe un predecesor deja integrat în Agentforce. O relatare a echipei Salesforce Engineering descrie modul în care HyperClassifier interpretează intenția utilizatorului și direcționează agenții către seturi de acțiuni înainte de generarea unui răspuns. În interacțiunile vocale, acesta determină dacă o persoană a terminat de vorbit. În versiunea sa anterioară, fiecare clasă era reprezentată printr-un token special unic, iar calculele inițiale ale solicitării erau stocate în cache, astfel încât instrucțiunile repetate să nu fie procesate din nou. În acest fel, numărul de pași necesari pentru generarea rezultatului rămânea fix, indiferent de lungimea numelui clasei.

Potrivit unei relatări despre implementarea din 8 iulie 2026, HyperClassifier a fost ajustat fin pe GPT-OSS-20B și poate clasifica până la 200 de etichete. În primăvara anului 2026, a devenit modelul implicit de detectare și rutare a intențiilor pentru șabloanele Agentforce Service și Employee Agent.

Salesforce a măsurat timpul de răspuns al HyperClassifier pentru rutare la aproximativ 26 de milisecunde, comparativ cu 1.446 de milisecunde pentru un model general de frontieră. Această măsurătoare din producție se referă la predecesor și nu stabilește performanța Koa Decisions.

Acces la demonstrație și integrări planificate

Oricine, inclusiv persoanele care nu sunt clienți Salesforce, poate încerca demonstrația Koa Decisions după ce își creează un cont Trailhead gratuit. Utilizatorii pot modifica solicitarea și lista de categorii și pot vedea scorurile de încredere pentru opțiuni.

Salesforce afirmă că adăugarea unei categorii, precum retururile, nu necesită o nouă ajustare a modelului. Compania compară acest proces cu proiectele personalizate de clasificare predictivă, care au durat luni întregi pentru mulți clienți mari; o implementare a unui model de decizie poate ajunge uneori în producție în câteva ore.

Un exemplu documentat de flux de lucru arată un model de decizie care semnalează o tranzacție de vânzare cu risc și selectează echipa care ar trebui să intervină, în timp ce un LLM rezumă schimbările; fluxul trece de la o înregistrare Sales Cloud la o alertă Slack. Integrările planificate includ fluxuri, Apex, șabloane de solicitări și un API pentru dezvoltatori. Prețurile și pachetele se pot schimba, disponibilitatea poate varia în funcție de regiune, iar accesul este reglementat de acordurile cu clienții. Prin urmare, demonstrația și implementarea existentă a HyperClassifier nu dovedesc că toate integrările planificate sunt disponibile pe scară largă.

Importanța practică ține de o delimitare mai clară a responsabilităților în cadrul programelor pentru întreprinderi: modelele de decizie se ocupă de rutare, verificări și atribuirea de scoruri, în timp ce LLM-urile se ocupă de explicații și raționament. Koa Decisions adaugă intrări multimodale și mai multe puncte de integrare planificate acestei arhitecturi; extinderea utilizării sale în mediul enterprise depinde acum de modul în care aceste integrări vor depăși stadiul de demonstrație și funcțiile de rutare pe care HyperClassifier le îndeplinește deja.