Salesforce 为 Agent Fabric 新增 Agent Evals 和成本控制功能

Salesforce 于 2026 年 10 月 27 日宣布为其 Agent Fabric 增添一系列功能。Agent Fabric 是一款用于跨平台管理和治理智能体的 AI 控制平面，此次新增功能以 Agent Evals、API Evals 和高级成本控制为核心。Salesforce 表示，该平台每天处理超过 12 亿个请求。

此次公告围绕一个具体的运营难题介绍这些新增功能：随着企业扩大 AI 部署规模，智能体可能在无人察觉的情况下悄然失效，给出错误答案并不断累积成本。Salesforce 表示，这些新功能可帮助 CIO 和 AI 负责人在问题演变为客户投诉或成本失控之前及时发现，并在质量下滑时自动采取干预措施，同时设置严格的支出上限，将使用量控制在预算范围内。

Agent Fabric 是基于 MuleSoft 构建的企业级智能体控制平面，可在一个统一的控制平面中发现、治理、编排和监控智能体、AI 资产及智能体工作流。根据Agent Fabric 产品页面，其扫描器可自动检测并注册 Amazon、Google、Microsoft、Claude、Databricks 和 Kong 等生态系统中的智能体、模型上下文协议（MCP）服务器和 API，并将其直接纳入 Agent Registry——一个集中式 AI 资产目录。该平台还包括 MCP Bridge，可将现有 API 作为 MCP 工具开放使用；多智能体编排；对 A2A 协议的支持；统一的 LLM 与 MCP 网关；Trusted Agent Identity；以及 Agent Visualizer。后者可绘制智能体网络，并提供置信度评分、瓶颈检测和幻觉风险等指标。产品页面指出，Agent Fabric 和 Agentforce（Salesforce 用于在 Salesforce 内构建和运行智能体的平台）由同一引擎驱动，用于定义智能体如何处理交互、推理、规划和执行操作。

持续评估与自动干预

Salesforce 表示，Agent Evals 会在部署前自动生成测试，随后在生产环境中根据既定质量阈值评估智能体、大语言模型（LLM）和 MCP 服务器。如果结果未达标，系统便会触发预先设定的干预措施，包括 Agent Kill Switch；若团队政策要求审批，则会加入审批环节。产品页面将此功能描述为把智能体质量测试转化为自动行动，并列出即将推出的 MCP 服务器和 LLM 评估功能。

API Evals 针对的是另一类故障：智能体依赖的 API 发生变化时，智能体可能因此失效。Salesforce 表示，该工具可根据 API 规范自动生成功能和性能测试，在破坏性变更进入生产环境之前将其发现。

公告通过一个零售商场景介绍这一工作流程。某零售商将订单支持智能体切换到成本更低的 AI 模型，以降低运营成本。切换后，Agent Evals 按计划运行测试，并发现该智能体提供了有关延迟订单的不准确信息。系统会标记这一质量问题；由于团队希望在流程中保留人工参与，系统会请求批准后再隔离该智能体。获批后，智能体将被隔离；与此同时，团队会完善其处理延迟订单的指令，在成本较低的模型上重新运行评估以确认性能，然后将智能体重新投入生产环境。

产品页面将 Agent Kill Switch 描述为一种可快速停止生产环境中智能体活动的方式；截至公告发布时，该功能已正式推出。Triggered-Agent Kill Switch 则计划于 2027 年 1 月正式推出。

成本控制与预算执行

在成本管理方面，FinOps Dashboard 和 Model Wallet 为预算负责人提供 AI 支出的统一视图，并设置严格限额，在请求导致成本超出预算之前予以拦截。Salesforce 表示，根据公司的测试场景，Cost Optimization Policies 通过语义缓存、负载压缩和响应裁剪，最多可将令牌用量降低 75%。

MuleSoft 的成本管理文档详细介绍了具体的执行机制。Model Wallet 可按智能体、实例或业务部门执行预算，并在支出产生时实时跟踪；钱包余额耗尽时，系统会在超支发生前而非收到发票后执行限制，并提前数天标记预计超支。Model Proxy 位于流量路径中，按照服务提供商实际收取的费率为每个请求定价，因此仪表板中的支出数据可与发票核对。优化策略（渐进式披露、智能响应裁剪和 TOON 压缩）在网关层运行，无需修改MCP 服务器或客户端代码，即可减少令牌浪费。文档还介绍了如何实时按团队、应用和使用场景跟踪支出，以及如何在失控的智能体循环超出预算之前自动将其关闭。

截至公告发布时，FinOps Dashboard、Model Wallet 和 Cost Optimization Policies 均已正式推出。

发现与联邦网关策略

Salesforce 还宣布了两项更新，将 Agent Fabric 的支持范围扩展到其开箱即用的平台支持之外。Custom Agent Scanner 可自动发现内部环境、防火墙后的系统和第三方平台，让团队能够构建自定义扫描器，在 Agent Registry 中编录代理、模型、MCP 服务器和 API，而无需逐一手动注册每项资产。公告发布时，该功能处于测试阶段，计划于 2027 年 1 月正式推出。

联邦式 API 网关开放策略可发现、实施并跟踪 Azure、Apigee 和 Kong 等网关上的 API 策略，让团队只需一次操作，就能在所有网关上应用 IP 允许列表或速率限制等策略，而不必逐个处理。公告发布时，该功能已正式推出。

调查数据与客户发言

公告将这些新增功能与有关评估实践的调查数据联系起来，并指出，在部署了代理的组织中，不到一半会在实时流量中评估代理。公告引用了 LangChain 发布的《代理工程现状报告》；该报告于 2025 年 11 月 18 日至 12 月 2 日期间调查了 1,300 多名专业人士。报告发现，57.3% 的受访者已在生产环境中运行代理；32% 的受访者认为质量是代理投入生产的主要障碍之一；89% 的受访者已为其代理实施某种形式的可观测性。具体到评估方面，52.4% 的组织表示会在测试集上运行离线评估，而采用在线评估的组织占 37.3%。

ASICS Digital 工程总监、负责数字商务的 Poonam Deshpande 表示，ASICS 正与 Salesforce 合作，共同完善 Agent Evals 测试版。“Agent Evals 最让我们兴奋的一点，是它不会止步于告诉我们出了问题，”她说。“当代理的质量下降时，Agent Fabric 可以自动介入，通知相应负责人，或让代理下线，以免小问题演变成影响广泛的客户问题。”

公告还刊载了 Capita、GE Appliances 和 Newell Brands 高管的发言。Capita 人工智能工程总监 Tiina Stephens 表示，Agent Evals 将帮助公司验证代理是否能达到明确的业务和服务成果要求。GE Appliances 企业转型执行总监 Adam Jones 描述了一个统一控制平面：公司可以在其中查看代理、了解代理由谁构建，并在出现问题时将其关闭。Newell Brands 全球客户服务副总裁 Steve Sigrist 表示，公司正使用 Agent Fabric 作为控制平面，在旗下各品牌的客户服务中引入 AI 代理。

“企业扩展代理的速度，取决于它们确保代理准确且不超预算的速度，”MuleSoft 和 Agent Fabric 高级副总裁兼总经理 Andrew Comstock 表示。“如今，发现错误答案或支出激增是一项工作，制止问题则是另一项工作。Agent Fabric 将两者整合起来，把评估、成本控制和干预纳入同一套方案，让团队能够立即控制问题，并有把握地扩展代理。”

推出时间

Agent Evals 和 API Evals 将于 2026 年 11 月进入测试阶段，计划于 2027 年 1 月正式推出。公告发布时，Custom Agent Scanner 处于测试阶段，并将于 2027 年 1 月正式推出；Triggered-Agent Kill Switch 也将于同月正式推出。截至 2026 年 10 月 27 日，Agent Kill Switch、联邦式 API 网关开放策略、FinOps 仪表板、模型钱包和成本优化策略均已正式推出。