Salesforce, Görüntü ve Ses Desteği Sunan Koa Decisions’ı Tanıttı

Salesforce, Google’ın açık ağırlıklı Gemma modelinden geliştirilen ve metin, görüntü ve ses girdilerini kabul eden bir karar modeli olan Koa Decisions’ı 6 Kasım 2026’da tanıttı. Şirket, teknolojiyi Agentforce’ta istekleri yönlendirmenin ötesine taşıyarak Salesforce iş akışlarına ve geliştirici araçlarına entegre etmeyi planlıyor.

Koa Decisions, HyperClassifier’ın sonraki sürümüdür. Bir isteği ve kullanıcı tarafından tanımlanan bir kategori listesini okur, ardından tek adımda bir seçim, evet-hayır kararı veya puan döndürür. Salesforce, bu işlemin milisaniyeler içinde gerçekleştiğini belirtiyor. Model, NVIDIA ile geliştirilen ayrı bir Koa akıl yürütme modeli ile birlikte Koa ailesine katılıyor.

Koa Decisions Yanıtı Nasıl Üretiyor?

Fark, yanıtın nasıl üretildiğidir. Büyük dil modeli, her yeni belirteci kendisinden önce gelenlere dayanarak, metni belirteç belirteç oluşturur. Karar modeli ise isteğin tamamını okur ve genellikle tek bir belirteçten oluşan kısa bir yanıtı tek adımda üretir. Yanıt kısa olduğundan, üretimi daha az işlem gücü gerektirir ve diğer yazılımlar bu yanıt doğrultusunda hemen işlem yapabilir.

Hesaba girişle ilgili bir sorunda model, mühendislik ve satış ekiplerini de içeren bir listeden hesaplar ekibini seçip ardından bir güven puanı döndürebilir. Böylece bir ajan, tekrarlanabilir kararlar için özelleşmiş bir model kullanırken yazma ve akıl yürütme işlerini genel amaçlı bir LLM’ye bırakabilir. Salesforce’un tasarımında müşterilerin her görev için bir modeli elle seçmesi gerekmez.

Araştırma Bulguları ve HyperClassifier’ın Üretim Geçmişi

Ekibin Koa kararlarıyla ilgili araştırma ön baskısı, sınıflandırmayı, anlamsal konuşma sonlandırmayı, Boole denetimlerini ve puanlamayı tek belirteçli çıktılar üreten kısıtlı bir metin oluşturma süreci olarak ele alıyor. Atomik etiket belirteçleri ve denetimli ince ayar, bu görevleri deterministik, tek adımlı çözümlemeye indirgiyor.

Yazarlar, üretim ortamındaki bir niyet yönlendirme kıyaslamasında %85,5 doğruluk, yaklaşık yarım saniyede yanıt ve aynı sunum koşullarında test edilen en gelişmiş modellerden medyan hız bakımından yaklaşık 7,5 kata varan bir artış bildirdi. Özel Jev/TypeSafe sistemiyle karşılaştırıldığında, rekabetçi doğruluk ve daha hızlı medyan yanıt sürelerinin yanı sıra tek etiketli metin sistemlerinin işleyemediği çok modlu girdileri ve çok etiketli çıktıları da rapor ediyorlar.

Koa Decisions, daha önce Agentforce’a entegre edilmiş bir öncül modelin üzerine inşa edilmiştir. Salesforce Engineering hesabında yayımlanan bir paylaşım, HyperClassifier’ın kullanıcı niyetini nasıl yorumladığını ve yanıt oluşturulmadan önce temsilcileri eylem kümelerine nasıl yönlendirdiğini açıklıyor. Sesli etkileşimlerde, kişinin konuşmasını bitirip bitirmediğini belirliyor. Önceki tasarımında her sınıf, kendine özgü bir özel belirteçle temsil ediliyor ve ilk istem hesaplamaları önbelleğe alınıyordu; böylece yinelenen talimatlar yeniden işlenmiyor, sınıf adlarının uzunluğundan bağımsız olarak çıktı adımlarının sayısı sabit kalıyordu.

8 Temmuz 2026 tarihli bir dağıtım paylaşımına göre HyperClassifier, GPT-OSS-20B üzerinde ince ayarlandı ve 200 etikete kadar sınıflandırma yapabiliyor. Model, 2026 İlkbaharında Agentforce Service ve Employee Agent şablonları için varsayılan niyet algılama ve yönlendirme modeli oldu.

Salesforce, HyperClassifier’ın yönlendirme yanıt süresini yaklaşık 26 milisaniye, genel amaçlı bir en gelişmiş modelinkini ise 1.446 milisaniye olarak ölçtü. Bu üretim ortamı ölçümü öncüle aittir ve Koa Decisions’ın performansını kanıtlamaz.

Demoya Erişim ve Planlanan Entegrasyonlar

Salesforce müşterisi olmayanlar da dâhil herkes, ücretsiz bir Trailhead hesabı açtıktan sonra Koa Decisions demosunu deneyebilir. Kullanıcılar isteği ve kategori listesini düzenleyebilir, seçeneklere ait güven puanlarını görebilir.

Salesforce, iadeler gibi bir kategori eklemek için modeli yeniden eğitmenin gerekmediğini söylüyor. Şirket, bu süreci birçok kurumsal müşteri için aylar süren özel tahmine dayalı sınıflandırma projeleriyle karşılaştırıyor; karar modeli uygulamaları ise bazen saatler içinde üretime alınabiliyor.

Belgelenmiş bir iş akışı örneğinde karar modeli, risk altındaki bir satış fırsatını işaretleyip müdahale etmesi gereken ekibi seçerken bir LLM nelerin değiştiğini özetliyor; süreç Sales Cloud kaydından Slack uyarısına uzanıyor. Planlanan entegrasyonlar arasında akışlar, Apex, istem şablonları ve geliştirici API’si bulunuyor. Fiyatlandırma ve paketler değişebilir, kullanılabilirlik bölgeye göre farklılık gösterebilir ve erişim müşteri anlaşmalarına tabidir. Bu nedenle demo ve HyperClassifier’ın mevcut dağıtımı, planlanan tüm entegrasyonların genel kullanıma sunulduğu anlamına gelmez.

Bu yaklaşımın pratik önemi, kurumsal yazılımlarda iş bölümünü daha net hâle getirmesidir: karar modelleri yönlendirme, denetim ve puanlama işlerini üstlenirken LLM’ler açıklama ve akıl yürütme görevlerini yerine getirir. Koa Decisions, bu mimariye çok modlu girdiler ve daha geniş kapsamlı planlanan entegrasyon noktaları ekliyor; kurumsal ölçekte ne kadar yaygınlaşacağı ise bu entegrasyonların demonun ve HyperClassifier’ın hâlihazırda gerçekleştirdiği yönlendirme işlevlerinin ötesine nasıl taşınacağına bağlı.