Salesforce представляет готовые к работе агенты Agentforce и длительный по времени Runtime

Salesforce 11 сентября 2026 года представила портфель готовых к работе AI‑агентов Agentforce, предназначенных для работы в продажах, обслуживании, коммерции, опыте сотрудников и бэк‑офисе, заявив, что уже поставила 7 миллиардов Agentic Work Units в Agentforce и Slack.

Объявление последовало после двух лет совместной работы с клиентами в рамках тысяч агентных развертываний, и Salesforce сообщила, что в общую цифру в 7 миллиардов входит 3,2 миллиарда Agentic Work Units (AWU), поставленных лишь во втором квартале. Компания позиционирует запуск как переход от использования ИИ для ответов на вопросы к использованию ИИ для выполнения работы во всех бизнес‑функциях. Salesforce ввела показатель AWU в статье от 25 февраля 2026 года, определив один AWU как отдельную задачу, выполненную AI‑агентом, и описав его как метрику уровня платформы, охватывающую Agentforce и Slack AI. Новые агенты подключены к Customer 360, поэтому могут работать с контекстом клиента и бизнес‑процессами, уже существующими в Salesforce.

Агенты, созданные для конкретных задач

Вместо того чтобы создавать каждый агент с нуля, компании могут начать с агентов, разработанных под задачи, где, по словам Salesforce, ИИ способен оказать немедленное бизнес‑влияние. Каждый агент поставляется с навыками, действиями и моделями данных, необходимыми для своей задачи, и может быть адаптирован под особенности работы каждой компании, включая возможность задать агенту собственное имя.

Casey — агент поддержки, который решает запросы клиентского сервиса через голос, SMS, WhatsApp и веб‑чат, с предустановленной поддержкой FAQ, возвратов, управления аккаунтом и эскалации к человеку, доступен в общем доступе, как и Paige, агент по ИТ и HR, решающий запросы через Slack, порталы и инструменты, уже используемые сотрудниками, а также Carter, агент‑покупатель, помогающий клиентам находить и сравнивать товары, получать ответы на вопросы и совершать покупки через чат‑checkout.

Также в общем доступе доступны Marshall, агент цепочки поставок, который оркестрирует сквозные бэк‑офисные процессы, автоматизирует ручную работу с детерминированным выполнением и предоставляет аудит‑запись каждого действия; Piper, агент по генерации входящих лидов, работающий через веб‑сайты и почтовые ящики, привлекающий, квалифицирующий и конвертирующий входящие лиды для команд B2B‑продаж и маркетинга; и Fin, клиентский агент, который решает сложные рабочие процессы клиентского опыта во всех каналах. Salesforce заявила, что Fin работает на базе Operator, агента операций с клиентами, и Fin Apex — набора пользовательских моделей, обученных для клиентского опыта.

Hunter, агент по исходящим продажам, который управляет воронкой продаж от исследования до контакта и сотрудничает с продавцами в течение недель и месяцев, находится в пилотном режиме, а общая доступность запланирована на ноябрь 2026 года.

Salesforce отметила, что каждый агент действует в рамках бизнес‑правил, разрешений и безопасности клиента. С помощью Agent Script, открытого языка компании для поведения агентов, клиенты могут сочетать AI‑рассуждения с детерминированными правилами, обеспечивая, по словам Salesforce, гранулированный контроль над тем, как агенты принимают решения и совершают действия.

Результаты клиентов, указанные Salesforce

Salesforce сообщила о первых результатах от именованных клиентов, уже использующих агентов. Было отмечено, что 50 % запросов в чате Engine полностью решаются его агентом поддержки Eva, а 60 % воронки продаж Perk формируется его агентом по исходящим продажам Hunter. По данным компании, 70 % административных запросов Autism Queensland решаются её агентом сервисного обслуживания сотрудников Paige, а Hibbett AI обрабатывает 90 % основных покупательских путешествий после запуска за шесть недель.

Агент веб‑сайта Asana, Piper, увеличивает объём разговоров в 4 раза, а клиенты в среднем внедряют Piper за 45 дней, сообщает Salesforce. Также было заявлено, что 79 % разговоров Anthropic, которые видит Fin, решаются автономно.

Runtime с длительным горизонтом для многодневной работы

Salesforce также создала Runtime с длительным горизонтом для Agentforce, который, по её словам, позволяет агентам преследовать цели в течение дней и недель, а не выполнять лишь одну задачу или взаимодействие. В примере компании продавец может попросить Hunter спасти сделки, находящиеся под угрозой, до конца квартала. Hunter превращает эту цель в измеримую задачу, формирует план и определяет необходимые задачи, инструменты и контекст, применяя ограничения, которые определяют, когда он может действовать автономно, а когда требуется одобрение продавца.

Три возможности поддерживают этот Runtime, согласно Salesforce. Память сохраняет контекст и прогресс между сессиями, чтобы работа не останавливалась при завершении взаимодействия. Надёжное выполнение поддерживает планы во времени и позволяет агенту возобновлять работу или корректировать курс по мере изменения обстоятельств. Динамическое управление адаптирует поведение агента на основе обратной связи и указаний конкретного пользователя.

Salesforce заявила, что Hunter — первый агент, работающий на Runtime с длительным горизонтом, что в дальнейшем более агенты из портфеля будут работать на нём, а клиенты смогут создавать собственных агентов с длительным горизонтом в Agentforce.

Дополнения к платформе и даты выпуска

Agentforce Coworker предоставляет сотрудникам агента, который работает рядом с ними на всех поверхностях их работы, опираясь на контекст их бизнеса, согласно Salesforce. С помощью AI Skills в Agentforce Coworker сотрудники могут обучить Coworker выполнению задачи один раз, а затем масштабировать эти знания по всему персоналу и интерфейсам; AI Skills находится в пилотном режиме, а общая доступность запланирована на октябрь 2026 года.

Salesforce сообщила, что Multi-Agent Orchestration направляет работу между агентами, позволяя им функционировать как единая скоординированная команда, когда задача пересекает роли, системы или этапы клиентского пути; эта функция уже доступна. Agent Optimizer работает совместно с командами на протяжении всего жизненного цикла агента, помогая создавать и улучшать агентов, субагентов и действия, тестировать производительность и анализировать трассы сессий для выявления областей улучшения; общая доступность запланирована на октябрь 2026 года.