Salesforce Inc. представила серию агентов на основе искусственного интеллекта, призванных повысить производительность команд продаж и технической поддержки. Большая часть новых функций доступна уже сегодня, остальные выйдут до конца года. Агенты появляются вместе с новой версией Agentforce Coworker — инструмента автоматизации, встроенного в несколько облачных сервисов компании. Для бизнеса, который уже работает с Salesforce, это расширяет набор задач, которые можно передать программе, а не сотрудникам.
Что и когда выпустила Salesforce
Линейка охватывает три направления. Представлены три агента для продаж: Hunter помогает продавцам в сегменте B2B находить лиды и готовить письма для первого контакта, а также автоматизирует подготовку к презентациям и создание коммерческих предложений. Piper и Carter можно встроить на сайты компаний: Piper приветствует B2B-клиентов и направляет их к наиболее подходящему продавцу, а Carter отвечает на вопросы покупателей о товарах у онлайн-ритейлеров и включает виджет оформления заказа прямо в чате. Команды поддержки получают двух агентов: Casey автоматизирует такие задачи, как обработка запросов на возврат товара, а Fin построен на технологии, которую Salesforce приобрела в этом году за 3,6 млрд долларов. Внутренние процессы закрывают Paige, отвечающий на вопросы сотрудников по HR и технической поддержке, и Marshall, автоматизирующий повторяющиеся задачи для команд цепочки поставок.
За агентами стоят два механизма. Первый — модуль long-horizon runtime, который позволяет агенту работать на больших временных горизонтах, поскольку часть сделок в B2B закрывается неделями. Он даёт агенту возможность строить долгосрочные планы работы и переиспользовать данные между сессиями чата. На старте runtime доступен только в Hunter, и Salesforce планирует позже интегрировать его в другие агенты, представленные сегодня. Второй механизм — Agent Script, синтаксис программирования, с помощью которого компании настраивают агентов. По данным Salesforce, он позволяет разработчикам требовать, чтобы агент выполнял важные задачи определённым образом, и такие инструкции снижают риск галлюцинаций.
Обновление Agentforce Coworker добавляет три возможности. Multi-Agent Orchestration позволяет инструменту разделять сложную задачу между несколькими специализированными подагентами. Другая функция обеспечивает непрерывную оптимизацию качества их результатов. Возможность под названием AI Skills упрощает для сотрудников настройку того, как Agentforce Coworker выполняет задачи. Существующий инструмент уже позволяет сотрудникам работать с бизнес-данными, например с записями о клиентах, и одновременно служит средством управления агентами, созданными коллегами. Таким образом, новые агенты появляются в среде, где агенты уже стали управляемой частью рабочего процесса, а не отдельным экспериментом.
Что это значит для компаний, внедряющих AI-агентов
Для бизнеса практическое изменение — это спектр работ, которые можно делегировать. Продающая рассылка, подготовка предложений, квалификация клиентов на сайте, вопросы о товарах с оформлением заказа, обработка возвратов, HR-запросы и рутина цепочки поставок — всё это названные сценарии, и большинство из них доступны сейчас, а не в рамках пилотной программы. Небольшая компания без отдела продаж-операций может передать агентам квалификацию лидов и первую линию поддержки, оставив специалистов для сложных случаев. Крупная организация сталкивается с другим вопросом: как распределить ответственность между агентами, созданными разными подразделениями, — именно на это направлены функции управления в Agentforce Coworker.
Перед принятием решения важны несколько условий. Long-horizon runtime, компонент, поддерживающий работу на протяжении недель, на старте ограничен Hunter, поэтому длительные сценарии сделок в других агентах пока не покрыты. Fin зависит от технологии из приобретения за 3,6 млрд долларов, закрытого в этом году, а значит, его развитие привязано к той команде и продуктовой линии. Agent Script — это синтаксис программирования, поэтому настройка требует участия разработчиков, а не конфигурации силами бизнес-пользователя. Утверждение, что конкретные инструкции снижают риск галлюцинаций, принадлежит самой Salesforce и не отменяет необходимости проверять результаты в регулируемых процессах и в общении с клиентами. Среди вопросов, которые стоит задать поставщику: какие функции доступны уже сегодня, а какие выйдут до конца года, какие данные агенты переиспользуют между сессиями и как проверяется качество работы подагентов.
Следить стоит за графиком выпуска: Salesforce заявляет, что остальные функции выйдут до конца года, а long-horizon runtime позже будет интегрирован в другие агенты, представленные сегодня. Если и то и другое произойдёт в эти сроки, возможность вести многонедельные сценарии продаж перестанет быть исключением для одного агента и станет стандартной частью платформы. Для покупателей это момент, когда сравнение поставщиков по оркестрации агентов и поддержке длительных задач превращается в обычный этап закупки, а не в эксперимент для ранних последователей.
