Salesforce Agentforce 3 旨在解决许多企业一直在努力解决的问题：真正了解他们的 AI 代理在做什么。
自2024年10月首次亮相以来，Agentforce已在多个领域取得了一些成功。Engine成功将客户案例处理时间缩短了15%，而1-800Accountant在繁忙的纳税季将70%的行政聊天查询交给了AI。
但这次升级的有趣之处不仅仅在于数字，还在于 Salesforce 如何解决一个没人愿意谈论的棘手问题：企业正在以极快的速度部署人工智能代理，但并不真正了解它们在做什么或如何改进它们。
密切关注你的经纪人
Agentforce 3 的核心是 Salesforce 所称的指挥中心（本质上是 AI 员工的任务控制中心）。它可以让管理人员通过引擎盖观察代理的表现模式，实时跟踪健康指标（延迟、升级率、错误），并确定哪些部分正在运行，哪些部分需要快速处理。
对于那些曾经部署过 AI 工具，却又疑惑“接下来该怎么办”的人来说，这种级别的可视性可能会带来翻天覆地的变化。该系统使用OpenTelemetry标准捕获所有代理活动，这意味着它可以与您的 IT 团队可能已经在使用的 Datadog 和 Splunk 等工具完美兼容。
人工智能的应用正在飞速发展。Slack Workflow Index 即将发布的数据显示，人工智能代理的使用率在短短六个月内增长了 233%。在此期间，约有 8,000 家组织注册部署了 Agentforce。
1-800Accountant 首席技术官 Ryan Teeples 表示：“在上个纳税季的高峰期，Agentforce 自主解决了 1-800Accountant 70% 的行政聊天问题，这在我们最繁忙的时期之一带来了惊人的提升。但这仅仅是一个开始。”
我们已经建立了强大的部署基础，每周都专注于通过 Agentforce 的最新功能推出新的座席体验和 AI 自动化。凭借高水平的可观察性，我们可以了解哪些方面有效，实时优化，并自信地扩展支持服务。
Salesforce Agentforce 3 不仅提供数据，还能提供改进建议。该 AI 能够有效地自我监控，识别对话模式并提出改进建议。它有点儿像元语言，但对于那些没有时间手动审核数千条机器人交互的团队来说，它非常有用。
连接难题解决了吗？
Salesforce 正在解决的另一个难题是连接性。AI 代理的实用性取决于它们能够访问的系统，但将它们安全地连接到业务工具对大多数组织来说一直是一个难题。
Agentforce 3 原生支持模型上下文协议 (MCP)，Salesforce 将其巧妙地描述为“AI 的 USB-C”。这意味着 AI 代理无需自定义编码即可插入任何符合 MCP 的服务器，同时仍然遵守您的安全策略。
这正是 MuleSoft（Salesforce 几年前收购）发挥作用的地方，它将 API 和集成转换为代理就绪资产。然后，Heroku 负责定制 MCP 服务器的部署和维护。
Engine 运营高级副总裁 Mollie Bodensteiner 表示：“Salesforce 的开放生态系统方法，尤其是通过其对 MCP 等开放标准的原生支持，将有助于我们满怀信心地扩大 AI 代理的使用范围。
我们将能够安全地将代理连接到我们依赖的企业系统，无需自定义代码或损害治理。这种程度的互操作性使我们能够灵活地加速采用，同时完全控制代理在我们环境中的运行方式。
扩大 Salesforce Agentforce 生态系统
或许，这份声明最引人关注的并非 Salesforce 自身构建的内容，而是他们正在培育的生态系统。超过 30 个合作伙伴已经创建了与 Agentforce 集成的 MCP 服务器，其中包括 AWS、Google Cloud、Box、PayPal 和 Stripe 等公司。
这些集成远远超出了简单的数据访问。例如，AWS 集成允许代理分析文档、从图像中提取信息、转录录音，甚至识别视频中的重要时刻。Google Cloud 连接则与地图、数据库以及 Veo 和 Imagen 等 AI 模型紧密相关。
医疗保健似乎是一个特别有前景的行业。
芝加哥大学医学院系统门诊运营副总裁泰勒鲍尔 (Tyler Bauer) 解释说：“医疗保健领域的人工智能工具必须适应患者和护理团队复杂且高度个性化的需求。
“我们需要通过自动化患者访问中心涉及常见问题和请求的常规互动来支持这一目标，这将使团队有更多时间专注于敏感、更复杂或更复杂的需求。”
当然，真正的问题是，所有这些是否真的能帮助企业管理他们正在部署的日益壮大的AI代理大军。了解AI的性能一直是许多组织的盲点——他们通常大致知道AI处理的查询比例，但却难以发现具体的缺陷或改进机会。
Salesforce AI 执行副总裁兼总经理 Adam Evans 表示：“Agentforce 3 将重新定义人类和 AI 代理如何协同工作，从而推动生产力、效率和业务转型的突破。”
它是否能兑现这一崇高承诺还有待观察，但对于努力妥善管理其人工智能计划的企业来说，解决可见性和控制差距无疑是朝着正确方向迈出的一步。
