Salesforce, Agent Fabric’e Agent Evals ve Maliyet Kontrolleri Ekliyor

Salesforce, platformlar genelindeki ajanları yönetmek ve yönetişimini sağlamak için geliştirdiği yapay zekâ kontrol düzlemi Agent Fabric’e, başı Agent Evals, API Evals ve gelişmiş maliyet kontrollerinin çektiği bir dizi eklemeyi 27 Ekim 2026’da duyurdu. Salesforce, platformun günde 1,2 milyardan fazla isteği işlediğini belirtti.

Duyuruda, eklemelerin kurumsal ölçekte yapay zekâ dağıtımları büyüdükçe ortaya çıkan belirli bir operasyonel soruna çözüm getirdiği vurgulanıyor: Ajanlar sessizce başarısız olabilir; kimse fark etmeden yanlış yanıtlar verebilir ve maliyetleri artırabilir. Salesforce, yeni özelliklerin bilgi teknolojileri yöneticilerinin ve yapay zekâ liderlerinin sorunları müşteri şikâyetlerine ya da kontrolden çıkan maliyetlere dönüşmeden yakalamasını sağladığını belirtti. Kalite düştüğünde otomatik müdahaleleri, kullanımı bütçe sınırında tutan katı harcama limitleriyle bir araya getiriyor.

Agent Fabric, MuleSoft temelinde geliştirilmiş; ajanları, yapay zekâ varlıklarını ve ajan tabanlı iş akışlarını tek bir kontrol düzleminden keşfetmeye, yönetmeye, düzenlemeye ve izlemeye yönelik kurumsal bir ajan kontrol düzlemidir. Agent Fabric ürün sayfasına göre tarayıcıları, Amazon, Google, Microsoft, Claude, Databricks ve Kong gibi ekosistemlerde çalışan ajanları, Model Context Protocol (MCP) sunucularını ve API’leri otomatik olarak algılar ve bunları yapay zekâ varlıklarının merkezi kataloğu olan Agent Registry’ye kaydeder. Platformda ayrıca mevcut API’leri MCP araçları olarak kullanıma sunan MCP Bridge; çoklu ajan orkestrasyonu; A2A protokolü desteği; birleşik bir LLM ve MCP ağ geçidi; Trusted Agent Identity ve güven puanları, darboğaz tespiti ve halüsinasyon riskleri gibi ölçümleri kullanarak ajan ağının haritasını çıkaran Agent Visualizer bulunur. Ürün sayfasında, Salesforce’un Salesforce içinde ajan oluşturup çalıştırmaya yönelik platformu Agentforce ile Agent Fabric’in, ajanların etkileşimleri nasıl ele alacağını, akıl yürüteceğini, plan yapacağını ve harekete geçeceğini tanımlayan aynı motorla çalıştığı belirtiliyor.

Sürekli Değerlendirme ve Otomatik Müdahale

Salesforce’un belirttiğine göre Agent Evals, dağıtımdan önce otomatik olarak testler oluşturuyor; ardından üretim ortamındaki ajanları, büyük dil modellerini (LLM’ler) ve MCP sunucularını tanımlanmış kalite eşiklerine göre değerlendiriyor. Sonuçlar beklentileri karşılamadığında sistem, bir ekibin politikası onay gerektiriyorsa onay adımını da içeren önceden tanımlı müdahaleleri devreye sokuyor; bunlar arasında Agent Kill Switch de yer alıyor. Ürün sayfası, bu özelliği ajan kalitesi testlerini otomatik eyleme dönüştürmenin bir yolu olarak tanımlıyor ve MCP sunucusu ile LLM değerlendirmelerinin yakında sunulacağını belirtiyor.

API Evals, farklı bir arıza noktasını ele alıyor: Bağımlı oldukları API’ler değiştiğinde ajanlar bozuluyor. Salesforce, aracın API belirtimlerinden otomatik olarak işlevsel ve performans testleri oluşturduğunu, bu sayede bozucu değişiklikleri üretim ortamına ulaşmadan yakaladığını belirtti.

Duyuruda, iş akışını açıklamak için bir perakendeci senaryosu ele alınıyor. Bir perakendeci, işletme maliyetlerini azaltmak amacıyla sipariş desteği ajanını daha düşük maliyetli bir yapay zekâ modeline geçiriyor. Değişikliğin ardından Agent Evals, planlanmış testleri çalıştırıyor ve ajanın geciken siparişler hakkında yanlış bilgi verdiğini tespit ediyor. Sistem kalite sorununu işaretliyor ve ekibin insan denetimini sürdürme tercihine dayanarak ajanın karantinaya alınması için onay istiyor. Onay verildikten sonra ekip, geciken siparişlerin ele alınmasına yönelik talimatları iyileştirirken ajan karantinaya alınıyor; ekip performansı doğrulamak için daha düşük maliyetli model üzerinde değerlendirmeyi yeniden çalıştırıyor ve ardından ajanı üretim ortamına geri alıyor.

Ürün sayfasında üretim ortamındaki ajan faaliyetlerini hızla durdurmanın bir yolu olarak tanımlanan Agent Kill Switch, duyuru itibarıyla genel kullanıma sunuldu. Triggered-Agent Kill Switch’in ise Ocak 2027’de genel kullanıma sunulması planlanıyor.

Maliyet Kontrolleri ve Bütçe Uygulaması

Maliyet tarafında FinOps Dashboard ve Model Wallet, bütçe sahiplerine yapay zekâ harcamalarını tek bir görünümde sunuyor ve maliyetlerin bütçeyi aşmasını önlemek için istekleri durduran katı limitler uyguluyor. Salesforce, şirketin test senaryolarına göre Cost Optimization Policies’in anlamsal önbellekleme, yük sıkıştırma ve yanıtları kısaltma yoluyla belirteç kullanımını %75’e kadar azalttığını belirtti.

MuleSoft’un maliyet yönetimi belgeleri, uygulama mekanizmalarını ayrıntılı olarak açıklıyor. Model Wallet, ajan başına, örnek başına veya iş birimi başına bütçe uygular ve harcama arttıkça bu bütçeleri canlı olarak izler; cüzdandaki bakiye tükendiğinde, aşımın faturaya yansımasını beklemek yerine limit aşılmadan önce kısıtlamalar devreye girer ve tahminleme özelliği olası bütçe aşımını günler öncesinden bildirir. Model Proxy, trafik akışında yer alır ve her isteği sağlayıcının gerçekten uyguladığı ücrete göre fiyatlandırır; böylece kontrol panelindeki harcama tutarları faturayla örtüşür. Optimizasyon politikaları (Progressive Disclosure, Smart Response Trimming ve TOON compression) ağ geçidinde çalışır ve MCP sunucularını ya da istemci kodunu değiştirmeden belirteç israfını azaltır. Belgelerde ayrıca harcamaların ekip, uygulama ve kullanım senaryosuna göre gerçek zamanlı izlenmesi ve kontrolden çıkan ajan döngülerinin bütçeyi aşmadan otomatik olarak durdurulması da açıklanıyor.

FinOps Dashboard, Model Wallet ve Cost Optimization Policies, duyuru itibarıyla genel kullanıma sunuldu.

Keşif ve Federatif Ağ Geçidi Politikaları

Salesforce ayrıca Agent Fabric’in kullanıma hazır platform desteğinin ötesine geçmesini sağlayan iki güncellemeyi duyurdu. Custom Agent Scanner; şirket içi ortamlarda, güvenlik duvarlarının arkasındaki sistemlerde ve üçüncü taraf platformlarda otomatik keşif olanağı sunuyor. Böylece ekipler, her bir varlığı manuel olarak kaydetmeden ajanları, modelleri, MCP sunucularını ve API’leri Agent Registry’de listeleyen özel tarayıcılar oluşturabiliyor. Duyuru itibarıyla beta sürümünde olan özelliğin Ocak 2027’de genel kullanıma sunulması planlanıyor.

Open Policies for Federated API Gateways, Azure, Apigee ve Kong’un ağ geçitlerindeki API politikalarını keşfediyor, uyguluyor ve izliyor. IP izin listesi veya hız sınırlaması gibi bir politika, her ağ geçidinde tek tek değil, hepsinde tek bir işlemle uygulanabiliyor. Özellik, duyuru itibarıyla genel kullanıma sunulmuş durumda.

Anket Verileri ve Müşteri Açıklamaları

Duyuruda, eklemeler değerlendirme uygulamalarına ilişkin anket verileriyle ilişkilendiriliyor ve ajan kullanan kuruluşların yarısından azının bu ajanları canlı trafikte değerlendirdiğine dikkat çekiliyor. LangChain’in Ajan Mühendisliğinin Durumu raporuna atıfta bulunuluyor. 18 Kasım ile 2 Aralık 2025 tarihleri arasında 1.300’den fazla profesyonelin katıldığı ankete dayanan rapora göre, katılımcıların %57,3’ünün üretimde çalışan ajanları var; %32’si kaliteyi üretime geçişin önündeki başlıca engellerden biri olarak belirtiyor ve %89’u ajanları için bir tür gözlemlenebilirlik uygulamış durumda. Değerlendirme özelindeyse kuruluşların %52,4’ü test kümeleri üzerinde çevrimdışı değerlendirmeler yaptığını, çevrimiçi değerlendirmeyi benimseme oranının ise %37,3 olduğunu bildirdi.

ASICS Digital Mühendislik Direktörü, Dijital Ticaret Poonam Deshpande, ASICS’in Agent Evals beta sürümünün şekillendirilmesine yardımcı olmak için Salesforce ile iş birliği yaptığını söyledi. “Agent Evals konusunda bizi en çok heyecanlandıran şey, bize yalnızca bir sorun olduğunu söylemekle yetinmemesi,” dedi. “Bir ajanın kalitesi düştüğünde Agent Fabric otomatik olarak devreye girebilir; doğru sorumluyu uyarabilir veya küçük bir sorun geniş çaplı bir müşteri sorununa dönüşmeden önce ajanı çevrimdışı duruma getirebilir.”

Duyuruda Capita, GE Appliances ve Newell Brands yöneticilerinin açıklamalarına da yer verildi. Capita’da Yapay Zekâ Mühendisliği Direktörü olan Tiina Stephens, Agent Evals’in şirketin ajanların belirlenen iş ve hizmet sonuçlarına göre performans gösterdiğini doğrulamasına yardımcı olacağını söyledi. GE Appliances’ta Kurumsal Dönüşüm İcra Direktörü olan Adam Jones, şirketin ajanlarını ve bunları kimin geliştirdiğini görebildiği, ayrıca bir sorun çıktığında ajanları kapatabildiği tek bir kontrol düzlemini anlattı. Newell Brands’ta Küresel Müşteri Hizmetleri Başkan Yardımcısı olan Steve Sigrist ise şirketin, markaları genelinde müşteri hizmetlerine yapay zekâ ajanlarını dahil ederken Agent Fabric’i kontrol düzlemi olarak kullandığını söyledi.

MuleSoft ve Agent Fabric’ten Sorumlu Kıdemli Başkan Yardımcısı ve Genel Müdür Andrew Comstock, “Kuruluşlar, ajanları ancak doğruluklarını koruyabildikleri ve bütçe sınırları içinde tutabildikleri hızda ölçeklendirebilir,” dedi. “Bugün yanlış bir yanıtı ya da harcamalardaki ani artışı fark etmek ayrı, bunu durdurmak ayrı bir iş. Agent Fabric; değerlendirmeleri, maliyet kontrollerini ve müdahaleyi bir araya getirerek ekiplerin sorunları anında kontrol altına almasını ve ajanları güvenle ölçeklendirmesini sağlıyor.”

Kullanılabilirlik

Agent Evals ve API Evals, Kasım 2026’da beta sürümüne giriyor; Ocak 2027’de genel kullanıma sunulmaları planlanıyor. Custom Agent Scanner, duyuru itibarıyla beta sürümünde ve Triggered-Agent Kill Switch gibi Ocak 2027’de genel kullanıma sunulacak. Agent Kill Switch, Open Policies for Federated API Gateways, FinOps Dashboard, Model Wallet ve Cost Optimization Policies ise 27 Ekim 2026 itibarıyla genel kullanıma sunulmuş durumda.