Salesforce представляет модель рассуждения Koa для Agentforce, обученную на Nemotron

15 сентября 2026 года Salesforce и NVIDIA объявили о Koa, модели рассуждения CRM для платформы Agentforce от Salesforce, построенной путём постобучения модели NVIDIA Nemotron 3 Super на проприетарном синтетическом наборе данных, смоделированном на основе корпоративных знаний, накопленных за почти три десятилетия внедрений CRM.

Salesforce описала Koa как свою первую модель рассуждения CRM, специально созданную, чтобы помогать агентам рассуждать над сложными, многошаговыми рабочими процессами и использовать правильные инструменты для выполнения работы. В совместное объявление компаний председатель и генеральный директор Salesforce Марк Бениофф сказал: «Самое ценное, что Salesforce построила, — это не наша платформа, а накопленные знания о том, как действительно работает бизнес предприятий. С Koa эти знания помещаются непосредственно в модель». Дженсен Хуанг, основатель и генеральный директор NVIDIA, сказал, что открытые модели Nemotron предоставили Salesforce основу для модели CRM, способной рассуждать и действовать безопасно.

Salesforce заявила, что контролирует веса модели Koa и осуществляет постобучение и вывод полностью внутри своей доверенной границы, чтобы никакие данные клиентов не пересекали эту границу во время вывода. Koa предоставляет клиентам специализированный, размещённый Salesforce, вариант для обеспечения работы сценариев Agentforce.

Синтетические обучающие данные и метод постобучения

По словам Salesforce, при обучении Koa не использовались данные клиентов. Обучающий корпус был полностью построен из синтетических сценариев, охватывающих навыки рассуждения, использования инструментов и принятия решений, которые агенты Agentforce применяют в рабочих процессах CRM, таких как генерация лидов, квалификация возможностей и решение сервисных запросов.

Сценарии были разработаны для имитации реальных корпоративных рабочих процессов более чем в 14 отраслях, включая производство, финансовые услуги, здравоохранение и туризм. В каждом сценарии персонажу сопоставлялся набор задач, а последовательность действий и вызовов инструментов, необходимых для их выполнения, была заранее смоделирована.

Для постобучения Salesforce применила контролируемую доработку (Supervised Fine-Tuning) и обучение с подкреплением с использованием Group Relative Policy Optimization (GRPO), используя инструменты NVIDIA NeMo RL, NeMo Gym и NeMo AutoModel. Salesforce заявила, что обучение на целевом наборе приоритетных корпоративных задач дало модели более глубокую экспертизу, обучая её достигать цели через последовательность правильных действий, а не останавливаясь на правильном ответе.

Исследовательская статья и заявленные результаты

В исследовательская статья, представленной на arXiv 14 сентября 2026 г., разработчики модели описывают Koa как результат применения обучения с подкреплением GRPO к открытой модели Nemotron‑3‑Super‑120B, используя публичные и синтетически сгенерированные данные и без данных клиентов. Авторы выделяют в качестве отличительной компоненты модели конвейер «симуляция‑награда», который преобразует спецификации рабочих процессов в персонализированные многократные задачи, с наградами, связанными с решением каждой задачи через успешное использование инструментов для запросов, зависящих от данных. Для корпоративных доменов эти спецификации написаны на Agent Script, декларативном языке Salesforce для создания агентов Agentforce; для публичных доменов использования инструментов структура рабочего процесса была синтезирована напрямую, при этом та же система симуляции и наград управляла GRPO в обоих случаях.

Авторы сообщают, что по публичным бенчмаркам использования инструментов, агентного рассуждения и корпоративных CRM, Koa улучшает показатели по сравнению со своей открытой базовой моделью, при этом наибольший прирост наблюдается в многошаговом использовании инструментов, превосходит сильную проприетарную базу и остаётся ниже самых передовых моделей. Они делают вывод, что обучение с подкреплением, управляемое спецификациями, предоставляет практический путь к специализации открытых фундаментальных моделей для корпоративной агентной работы.

Отдельно Salesforce заявила, что в её CRM‑бенчмарке, включающем набор реальных задач, таких как обновление возможности, маршрутизация обращения или планирование последующего действия, Koa сопоставима или превосходит показатели ведущих моделей в действиях CRM, делая в три раза меньше ошибок.

Пилотные проекты, Missionforce и доступность

Koa уже используется внутри Salesforce, в том числе в Slack‑агенте, который помогает сотрудникам находить информацию и выполнять повседневные задачи. Пилотные проекты с клиентами ведутся с 1‑800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine и Xero.

Райан Типлс, директор по стратегии в 1‑800Accountant, сказал, что Koa позволяет агентам компании рассуждать шаг за шагом через налоговые правила, финансовые данные и клиентские документы. Джон Сагагян, старший вице-президент и главный специалист по данным в Baxter Credit Union, отметил, что модель может помочь цифровым агентам оценивать информацию, инструменты и политики, стоящие за целями участников, такими как покупка дома. Элия Уоллен, основатель и генеральный директор Engine, сказала, что деловые поездки включают бесчисленное количество движущихся частей, и её командам нужна модель, способная точно рассуждать над многократными проблемами, а не просто звучать уверенно. Эндрю Чанг, директор по маркетингу в UChicago Medicine, отметил, что Koa может обрабатывать более длительные, многократные координационные рабочие процессы, позволяя командам уделять больше времени уходу за пациентами.

Вместе с Koa две компании внедряют модели на основе Nemotron и ускоренные вычисления в Missionforce для государственных и регулируемых организаций. По данным анонса, многие из этих организаций должны контролировать модель и обучающие данные и развертывать их в специализированных средах — частных облаках, классифицированных сетях и полностью изолированных системах, — которые никогда не используют публичную инфраструктуру.

Модели NVIDIA после дообучения будут поддерживать агентов в Missionforce Operations — продукте, который оцифровывает и автоматизирует государственные бизнес‑процессы, включая закупки, управление поставщиками и логистику. Модели обучаются на операционных данных и терминологии каждой организации, чтобы агенты могли выполнять бэк‑офисные процессы и принимать меры внутри среды заказчика, включая изолированные сети. Компании заявили, что также работают над внедрением моделей NVIDIA после дообучения в дополнительные возможности Missionforce, что позволит клиентам создавать и запускать модели на собственной инфраструктуре для специализированных нагрузок.

Koa уже доступна выбранным пилотным клиентам в Agentforce, а общая доступность ожидается зимой 2026 года в регионах США. Missionforce Operations уже доступен в регионах США, а модели NVIDIA после дообучения будут доступны выбранным клиентам в октябре 2026 года.