Моделі та платформи ШІ
Salesforce представляє модель міркування Koa для Agentforce, навчена на Nemotron
Додайте Unite.AI до бажаних джерел у Google
15 вересня 2026 року Salesforce і NVIDIA оголосили про Koa, модель міркування CRM для платформи Agentforce від Salesforce, створену шляхом пост‑тренування моделі NVIDIA Nemotron 3 Super на пропрієтарному синтетичному наборі даних, змодельованому на знаннях підприємств, накопичених за майже три десятиліття впроваджень CRM.
Salesforce описала Koa як свою першу модель міркування CRM, спеціально створену для допомоги агентам у розв’язанні складних, багатокрокових робочих процесів і використанні правильних інструментів для завершення роботи. У спільному оголошенні компаній голова правління та CEO Salesforce Марк Беніофф заявив: «Найцінніше, що Salesforce створила, — це не наша платформа, а накопичені знання про те, як насправді працює корпоративний бізнес. З Koa ці знання вбудовані безпосередньо в модель». Дженсен Хуанг, засновник і CEO NVIDIA, сказав, що відкриті моделі Nemotron надали Salesforce основу для моделі CRM, яка може міркувати та діяти безпечно.
Salesforce заявила, що контролює ваги моделі Koa та виконує пост‑тренування і інференс повністю у межах власного довірчого периметру, так що під час інференсу жодні дані клієнтів не перетинають цей периметр. Koa надає клієнтам спеціалізовану, розміщену у Salesforce, опцію для забезпечення випадків використання Agentforce.
Синтетичні дані для навчання та метод пост‑тренування
За словами Salesforce, під час навчання Koa не використовували жодних даних клієнтів. Навчальний корпус був створений повністю зі синтетичних сценаріїв, що охоплювали навички міркування, використання інструментів та прийняття рішень, які агенти Agentforce застосовують у робочих процесах CRM, таких як генерація потенційних клієнтів, кваліфікація можливостей та вирішення сервісних випадків.
Сценарії були розроблені для імітації реальних корпоративних робочих процесів у понад 14 галузях, серед яких виробництво, фінансові послуги, охорона здоров’я та туризм. У кожному сценарії персонаж поєднувався з набором завдань, а послідовність дій та викликів інструментів, необхідних для їх виконання, була заздалегідь змодельована.
Для пост‑тренування Salesforce застосувала контрольоване доопрацювання (Supervised Fine‑Tuning) та підкріплювальне навчання з використанням Group Relative Policy Optimization (GRPO), використовуючи інструменти NVIDIA NeMo RL, NeMo Gym та NeMo AutoModel. Salesforce зазначила, що навчання на цільовому наборі пріоритетних корпоративних завдань надало моделі глибшу експертизу, навчивши її досягати мети через послідовність правильних дій, а не зупинятись на правильній відповіді.
Наукова стаття та повідомлені результати
У науковій статті, поданій до arXiv 14 вересня 2026 року, розробники моделі описують Koa як результат застосування підкріплювального навчання GRPO до відкритої моделі Nemotron‑3‑Super‑120B, використовуючи публічні та синтетично згенеровані дані без залучення даних клієнтів. Автори визначають унікальним компонентом моделі конвеєр «симуляція‑до‑нагороди», який перетворює специфікації робочих процесів у багатокрокові завдання, умовлені персонажем, з нагородами, пов’язаними з вирішенням кожного завдання шляхом успішного використання інструментів для запитів, що залежать від даних. Для корпоративних доменів ці специфікації пишуться в Agent Script, декларативній мові Salesforce для створення агентів Agentforce; для публічних доменів використання інструментів структура робочого процесу була синтезована безпосередньо, причому той самий симуляційний та нагородний механізм керував GRPO у обох випадках.
Автори повідомляють, що у порівнянні з відкритою базовою моделлю Koa демонструє покращення за показниками публічного використання інструментів, агентного міркування та корпоративних CRM‑бенчмарків, при цьому найбільші переваги спостерігаються у багатокроковому використанні інструментів; модель перевершує сильну пропрієтарну базу, проте залишається нижчою за найсильніші передові моделі. Вони роблять висновок, що підкріплювальне навчання, орієнтоване на специфікації, пропонує практичний шлях до спеціалізації відкритих фундаментальних моделей для корпоративної агентної роботи.
Окремо Salesforce зазначила, що у своєму CRM‑бенчмарку, який включає набір реальних завдань, таких як оновлення можливості, маршрутизація випадку або планування наступного контакту, Koa відповідає або перевищує результати провідних моделей у виконанні CRM‑дій, роблячи втричі менше помилок.
Пілотні проекти, Missionforce та доступність
Koa вже використовується всередині Salesforce, зокрема у Slack‑агенті, який допомагає співробітникам знаходити інформацію та виконувати щоденні завдання. Пілотні проекти з клієнтами тривають у співпраці з 1‑800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine та Xero.
Райан Тіплс, директор зі стратегії у 1‑800Accountant, зазначив, що Koa дозволяє агентам фірми крок за кроком розбиратися у податкових правилах, фінансових даних та документах клієнтів. Джон Сагіан, старший віце‑президент та головний офіцер з даних у Baxter Credit Union, сказав, що модель може допомогти цифровим агентам оцінювати інформацію, інструменти та політики, що стоять за цілями членів, наприклад, придбанням будинку. Елія Уоллен, засновник і генеральний директор Engine, зазначив, що ділові поїздки включають безліч рухомих частин, і його командам потрібна модель, здатна точно міркувати над багатокроковими проблемами, а не просто звучати впевнено. Ендрю Чанг, директор з маркетингу у UChicago Medicine, зазначив, що Koa може обробляти довші, багатокрокові процеси координації, що дає командам більше часу для догляду за пацієнтами.
Разом із Koa обидві компанії впроваджують моделі на базі Nemotron та прискорені обчислення в Missionforce для урядових та регульованих організацій. За даними оголошення, багато з цих організацій повинні контролювати модель і дані навчання та розгортати їх у спеціалізованих середовищах — приватних хмарах, класифікованих мережах і повністю ізольованих системах, які ніколи не підключаються до публічної інфраструктури.
Післянавчальні моделі NVIDIA будуть живити агентів у Missionforce Operations, продукті, що цифровізує та автоматизує урядові робочі процеси, включаючи закупівлі, управління постачальниками та логістику. Моделі навчаються на операційних даних та термінології кожної організації, щоб агенти могли виконувати бек‑офісні процеси та діяти у власному середовищі клієнта, включаючи ізольовані мережі. Компанії також повідомили, що працюють над тим, щоб післянавчальні моделі NVIDIA стали доступними в інших можливостях Missionforce, що дозволить клієнтам будувати та запускати моделі на власній інфраструктурі для спеціалізованих навантажень.
Koa вже доступна обраним пілотним клієнтам у Agentforce, а загальна доступність очікується взимку 2026 року в регіонах США. Missionforce Operations вже загальнодоступна в регіонах США, а післянавчальні моделі NVIDIA будуть доступні обраним клієнтам у жовтні 2026 року.
