Salesforce ra mắt mô hình suy luận Koa cho Agentforce, được huấn luyện trên Nemotron

Vào ngày 15 tháng 9 năm 2026, Salesforce và NVIDIA công bố Koa, một mô hình suy luận CRM cho nền tảng Agentforce của Salesforce, được xây dựng bằng cách huấn luyện sau mô hình Nemotron 3 Super của NVIDIA trên một bộ dữ liệu tổng hợp độc quyền mô phỏng kiến thức doanh nghiệp dựa trên gần ba thập kỷ triển khai CRM.

Salesforce mô tả Koa là mô hình suy luận CRM đầu tiên của mình, được thiết kế đặc thù để giúp các đại lý suy luận qua các quy trình phức tạp, nhiều bước và sử dụng công cụ phù hợp để hoàn thành công việc. Trong thông báo chung của các công ty, Chủ tịch và CEO của Salesforce, Marc Benioff, nói: “Điều có giá trị nhất mà Salesforce đã xây dựng không phải là nền tảng của chúng tôi — mà là kiến thức tích lũy về cách doanh nghiệp thực tế hoạt động. Với Koa, kiến thức được đưa vào bên trong mô hình.” Jensen Huang, nhà sáng lập và CEO của NVIDIA, cho biết các mô hình mở Nemotron đã cung cấp cho Salesforce nền tảng cho một mô hình CRM có thể suy luận và hành động một cách an toàn.

Salesforce cho biết họ kiểm soát trọng số của mô hình Koa và thực hiện quá trình huấn luyện sau và suy luận hoàn toàn trong ranh giới tin cậy của mình, do đó không có dữ liệu khách hàng nào vượt qua ranh giới này trong quá trình suy luận. Koa cung cấp cho khách hàng một tùy chọn chuyên biệt, được lưu trữ bởi Salesforce, để hỗ trợ các trường hợp sử dụng Agentforce.

Dữ liệu huấn luyện tổng hợp và phương pháp huấn luyện sau

Theo Salesforce, không có dữ liệu khách hàng nào được sử dụng để huấn luyện Koa. Tập dữ liệu huấn luyện được xây dựng hoàn toàn từ các kịch bản tổng hợp bao phủ khả năng suy luận, sử dụng công cụ và ra quyết định mà đại lý Agentforce áp dụng trong các quy trình CRM như tạo khách hàng tiềm năng, xác định cơ hội và giải quyết các trường hợp dịch vụ.

Các kịch bản được thiết kế để mô phỏng các quy trình doanh nghiệp thực tế trên hơn 14 ngành công nghiệp, trong đó có sản xuất, dịch vụ tài chính, chăm sóc sức khỏe và du lịch. Trong mỗi kịch bản, một nhân vật được ghép với một tập hợp các nhiệm vụ, và chuỗi hành động cùng các lời gọi công cụ cần thiết để thực hiện chúng được lập bản đồ trước.

Đối với giai đoạn huấn luyện sau, Salesforce áp dụng Fine-Tuning có giám sát và học tăng cường với Group Relative Policy Optimization (GRPO), sử dụng bộ công cụ NeMo RL, NeMo Gym và NeMo AutoModel của NVIDIA. Salesforce cho biết việc huấn luyện trên một tập hợp các nhiệm vụ doanh nghiệp được ưu tiên đã mang lại cho mô hình kiến thức sâu hơn, dạy nó đạt được mục tiêu thông qua một chuỗi hành động đúng thay vì chỉ dừng lại ở câu trả lời đúng.

Bài báo nghiên cứu và kết quả được báo cáo

Trong một bài báo nghiên cứu được gửi tới arXiv vào ngày 14 tháng 9 năm 2026, các nhà phát triển mô hình mô tả Koa là kết quả của việc áp dụng học tăng cường GRPO lên mô hình nền tảng Nemotron-3-Super-120B có trọng số mở, sử dụng dữ liệu công cộng và dữ liệu được tạo tổng hợp và không có dữ liệu khách hàng. Các tác giả xác định thành phần đặc trưng của mô hình là một quy trình mô phỏng‑đến‑phần thưởng, chuyển các thông số quy trình làm việc thành các nhiệm vụ đa vòng có điều kiện theo nhân vật, với phần thưởng gắn liền với việc giải quyết mỗi nhiệm vụ thông qua việc sử dụng công cụ thành công cho các yêu cầu phụ thuộc vào dữ liệu. Đối với các lĩnh vực doanh nghiệp, các thông số này được viết bằng Agent Script, ngôn ngữ khai báo của Salesforce để xây dựng các đại lý Agentforce; đối với các lĩnh vực sử dụng công cụ công cộng, cấu trúc quy trình làm việc được tổng hợp trực tiếp, với cùng cơ chế mô phỏng và phần thưởng nền tảng điều khiển GRPO cho cả hai.

Các tác giả báo cáo rằng trên các tiêu chuẩn công cụ công cộng, suy luận đại lý và CRM doanh nghiệp, Koa cải thiện so với nền tảng trọng số mở của mình, với những cải thiện rõ rệt nhất trong việc sử dụng công cụ đa vòng, vượt qua một mô hình cơ sở sở hữu mạnh mẽ và vẫn nằm dưới các mô hình tiên tiến nhất. Họ kết luận rằng học tăng cường dựa trên thông số quy trình cung cấp một con đường thực tiễn để chuyên môn hóa các mô hình nền tảng trọng số mở cho công việc đại lý doanh nghiệp.

Ngoài ra, Salesforce cho biết trong tiêu chuẩn CRM của mình, một bộ các nhiệm vụ thực tế như cập nhật cơ hội, định tuyến trường hợp, hoặc lên lịch theo dõi, Koa đạt hoặc vượt hiệu năng của các mô hình hàng đầu trong các hành động CRM với số lỗi giảm ba lần.

Thử nghiệm, Missionforce và khả dụng

Koa đã được sử dụng nội bộ tại Salesforce, bao gồm trong một đại lý Slack giúp nhân viên tìm thông tin và hoàn thành các nhiệm vụ hàng ngày. Các dự án thử nghiệm khách hàng đang được triển khai với 1-800Accountant, Baxter Credit Union, Engine, Formula 1, UChicago Medicine và Xero.

Ryan Teeples, giám đốc chiến lược tại 1-800Accountant, cho biết Koa cho phép các đại lý của công ty suy luận từng bước qua các quy tắc thuế, dữ liệu tài chính và tài liệu khách hàng. John Sahagian, phó chủ tịch cao cấp và giám đốc dữ liệu tại Baxter Credit Union, cho rằng mô hình có thể giúp các đại lý kỹ thuật số cân nhắc thông tin, công cụ và chính sách đằng sau các mục tiêu của thành viên như mua nhà. Elia Wallen, người sáng lập và CEO của Engine, cho biết việc đi công tác kinh doanh liên quan đến vô số yếu tố di động và đội ngũ của ông cần một mô hình có khả năng suy luận chính xác qua các vấn đề đa bước thay vì chỉ tạo ấn tượng tự tin. Andrew Chang, giám đốc marketing tại UChicago Medicine, cho biết Koa có thể xử lý các quy trình phối hợp dài hơn, đa bước, giúp các đội ngũ có thêm thời gian cho việc chăm sóc bệnh nhân.

Cùng với Koa, hai công ty đang đưa các mô hình dựa trên Nemotron và tính toán tăng tốc vào Missionforce cho các cơ quan chính phủ và tổ chức được quản lý. Theo thông báo, nhiều tổ chức này phải kiểm soát mô hình và dữ liệu đào tạo và triển khai trong các môi trường chuyên biệt — đám mây riêng, mạng phân loại, và hệ thống hoàn toàn tách biệt (air‑gapped) — mà không bao giờ chạm tới hạ tầng công cộng.

Các mô hình NVIDIA đã được huấn luyện sau sẽ cung cấp năng lực cho các tác nhân trong Missionforce Operations, một sản phẩm số hoá và tự động hoá quy trình công việc của chính phủ bao gồm mua sắm, quản lý nhà cung cấp và hậu cần. Các mô hình được huấn luyện dựa trên dữ liệu và thuật ngữ vận hành của từng tổ chức, cho phép các tác nhân xử lý các quy trình hậu trường và thực hiện hành động trong môi trường riêng của khách hàng, bao gồm cả mạng air‑gapped. Các công ty cho biết họ cũng đang làm việc để đưa các mô hình NVIDIA đã được huấn luyện sau vào các khả năng bổ sung của Missionforce, giúp khách hàng xây dựng và chạy mô hình trên hạ tầng của mình cho các khối lượng công việc chuyên biệt.

Koa hiện đã có sẵn cho một số khách hàng thí điểm trong Agentforce, với dự kiến ra mắt rộng rãi vào mùa đông 2026 tại các khu vực ở Hoa Kỳ. Missionforce Operations hiện đã có sẵn trên toàn quốc tại các khu vực Hoa Kỳ, và các mô hình NVIDIA đã được huấn luyện sau sẽ được cung cấp cho một số khách hàng vào tháng 10 năm 2026.