Salesforce, Nemotron Üzerinde Eğitilen Koa Akıl Yürütme Modelini Agentforce İçin Tanıttı

Salesforce ve NVIDIA, 15 Eylül 2026 tarihinde Koa’yı duyurdu; bu, Salesforce’un Agentforce platformu için bir CRM akıl yürütme modeli olup, NVIDIA’nın Nemotron 3 Super modeliyle, neredeyse üç on yıl süren CRM dağıtımlarından elde edilen kurumsal bilgiye dayalı özel bir sentetik veri kümesi üzerinde son eğitim (post‑training) yapılarak oluşturuldu.

Salesforce, Koa’yı ilk CRM akıl yürütme modeli olarak tanımladı; bu model, ajanların karmaşık, çok adımlı iş akışlarını mantıklı bir şekilde çözümlemesine ve işi tamamlamak için doğru araçları kullanmasına yardımcı olmak üzere özel olarak tasarlandı. şirketlerin ortak duyurusunda, Salesforce Başkan ve CEO’su Marc Benioff şöyle dedi: “Salesforce’ın inşa ettiği en değerli şey platformumuz değil — kurumsal işlerin gerçekte nasıl çalıştığına dair birikmiş bilgidir. Koa ile bu bilgi modelin içine yerleştirildi.” NVIDIA’nın kurucusu ve CEO’su Jensen Huang, Nemotron açık modellerinin Salesforce’a güvenli bir şekilde akıl yürütebilen ve eyleme geçebilen bir CRM modeli oluşturma temeli sağladığını belirtti.

Salesforce, Koa model ağırlıklarını kontrol ettiğini ve son eğitim ile çıkarım işlemlerini tamamen kendi güven sınırı içinde gerçekleştirdiğini, böylece çıkarım sırasında hiçbir müşteri verisinin bu sınırı aşmadığını belirtti. Koa, müşterilere Agentforce kullanım senaryolarını güçlendirmek için özel, Salesforce tarafından barındırılan bir seçenek sunar.

Sentetik Eğitim Verileri ve Son‑Eğitim Yöntemi

Salesforce’a göre Koa’yı eğitmek için müşteri verisi kullanılmadı. Eğitim veri kümesi, tamamen sentetik senaryolardan oluşturuldu; bu senaryolar, Agentforce ajanlarının CRM iş akışları boyunca uyguladığı akıl yürütme, araç kullanımı ve karar verme becerilerini kapsar; örneğin potansiyel müşteri oluşturma, fırsat nitelendirme ve hizmet taleplerini çözme gibi.

Senaryolar, imalat, finansal hizmetler, sağlık ve seyahat gibi 14’ten fazla sektörde gerçek dünya kurumsal iş akışlarını simüle edecek şekilde tasarlandı. Her senaryoda, bir persona bir dizi görevle eşleştirildi ve bu görevleri yerine getirmek için gereken eylem ve araç çağrılarının sırası önceden haritalandı.

Son‑eğitim için Salesforce, NVIDIA’nın NeMo RL, NeMo Gym ve NeMo AutoModel araçlarını kullanarak Grup Göreli Politika Optimizasyonu (GRPO) ile denetimli ince ayar ve pekiştirmeli öğrenme uyguladı. Salesforce, öncelikli kurumsal görevlerden oluşan hedeflenmiş bir set üzerinde eğitimin modele daha derin bir uzmanlık kazandırdığını, doğru bir yanıtla durmak yerine doğru eylem dizisiyle bir hedefe ulaşmayı öğrettiğini belirtti.

Araştırma Makalesi ve Bildirilen Sonuçlar

14 Eylül 2026’da arXiv’e gönderilen bir araştırma makalesi‘nde, model geliştiricileri Koa’yı GRPO pekiştirmeli öğreniminin açık ağırlıklı Nemotron-3-Super-120B temel modeline uygulanmasının sonucu olarak tanımlıyor; bu süreçte kamu ve sentetik olarak üretilen veriler kullanıldı ve müşteri verisi kullanılmadı. Yazarlar, modelin ayırt edici bileşeni olarak, iş akışı spesifikasyonlarını persona‑koşullu çok‑adımlı görevlere dönüştüren ve her görevin veri‑bağımlı isteklerde başarılı araç kullanımıyla çözülmesine bağlı ödüller veren bir simülasyon‑ödül hattını belirtiyor. Kurumsal alanlar için bu spesifikasyonlar, Agentforce ajanlarını oluşturmak amacıyla Salesforce’un bildirimsel dili olan Agent Script’te yazılır; kamu araç‑kullanım alanları için iş akışı yapısı doğrudan sentezlenmiş, aynı simülasyon ve yerleşik ödül mekanizması GRPO’yu her iki alanda da yönlendirmiştir.

Yazarlar, kamu araç‑kullanımı, ajan‑akıl yürütme ve kurumsal CRM ölçütlerinde Koa’nın açık‑ağırlıklı temel modeline göre iyileştiğini, özellikle çok‑adımlı araç kullanımında en belirgin kazanımları elde ettiğini, güçlü bir tescilli temel modeli aştığını ve en güçlü sınır modellerinin gerisinde kaldığını rapor ediyor. Spesifikasyon‑odaklı pekiştirmeli öğrenmenin, açık‑ağırlıklı temel modelleri kurumsal ajan çalışmaları için özelleştirmenin pratik bir yolu olduğunu sonucuna varıyorlar.

Ayrıca Salesforce, CRM ölçütünde fırsat güncelleme, bir talebi yönlendirme veya bir takip planlama gibi gerçek dünya görevlerinden oluşan bir paket içinde, Koa’nın CRM eylemlerinde lider model performansını eşleştirdiğini ya da aştığını ve hataları üç kat daha az olduğunu belirtti.

Pilotlar, Missionforce ve Kullanılabilirlik

Koa, Salesforce içinde zaten kullanılmakta; çalışanların bilgi bulmasına ve günlük görevleri tamamlamasına yardımcı olan bir Slack ajanı da dahil. Müşteri pilotları 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine ve Xero ile yürütülüyor.

1-800Accountant’in baş strateji sorumlusu Ryan Teeples, Koa’nın firmanın ajanlarının vergi kuralları, finansal veriler ve müşteri belgeleri üzerinden adım adım akıl yürütmesini sağladığını söyledi. Baxter Credit Union’ın kıdemli başkan yardımcısı ve baş veri sorumlusu John Sahagian, modelin dijital ajanların üye hedefleri (örneğin ev satın alma) arkasındaki bilgi, araç ve politikaları değerlendirmesine yardımcı olabileceğini belirtti. Engine’ın kurucusu ve CEO’su Elia Wallen, iş seyahatlerinin sayısız hareketli parçayı içerdiğini ve ekiplerinin sadece kendinden emin görünen bir model yerine çok adımlı problemleri kesin olarak çözebilen bir modele ihtiyaç duyduğunu söyledi. UChicago Medicine’in baş pazarlama sorumlusu Andrew Chang, Koa’nın daha uzun, çok adımlı koordinasyon iş akışlarını yönetebildiğini ve böylece ekiplerin hasta bakımına daha fazla zaman ayırabildiğini ifade etti.

Koa ile birlikte, iki şirket Nemotron tabanlı modelleri ve hızlandırılmış bilişimi Missionforce’a, hükümet ve düzenlenmiş kuruluşlar için getiriyor. Duyuruma göre, bu kuruluşların çoğu modeli ve eğitim verilerini kontrol etmeli ve kamu altyapısına dokunmayan — özel bulutlar, sınıflandırılmış ağlar ve tamamen hava boşluklu sistemler — özel ortamlarda dağıtmalıdır.

Post‑trained NVIDIA modelleri, satın alma, tedarikçi yönetimi ve lojistik dahil olmak üzere hükümet iş akışlarını dijitalleştiren ve otomatikleştiren bir ürün olan Missionforce Operations için ajanları güçlendirecek. Modeller, her kuruluşun operasyonel verileri ve terminolojisi üzerine eğitildiği için ajanlar, arka ofis süreçlerini yürütüp müşterinin kendi ortamı içinde, hava boşluklu ağlar dahil, eyleme geçebilir. Şirketler, post‑trained NVIDIA modellerini ek Missionforce yeteneklerine de getirmek için çalıştıklarını belirttiler; bu sayede müşteriler, özel iş yükleri için modelleri kendi altyapılarında oluşturup çalıştırabilecek.

Koa, şu anda Agentforce’ta seçilmiş pilot müşterilere sunuluyor ve ABD bölgelerinde kış 2026’da genel kullanılabilirliği bekleniyor. Missionforce Operations şu anda ABD bölgelerinde genel olarak kullanılabilir durumda ve post‑trained NVIDIA modelleri, Ekim 2026’da seçilmiş müşterilere sunulacak.