Det finns många företag som använder AI och erbjuder kreativa lösningar för kunder, och Salesforce sticker ut bland alternativen.
Salesforce Agentforce omdefinierar digitalt arbete genom att göra det möjligt för företag att använda autonoma AI-agenter som analyserar data, fattar beslut och driver uppgifter inom försäljning, service och marknadsföring.
Med ett integrerat ekosystem baserat på Atlas Reasoning Engine och Data Cloud erbjuder det en transformativ approach till företagsautomatisering.
För det första, tillhandahåller Salesforce verkligen agentbaserad AI?
Viktiga punkter
- Salesforce Agentforce implementerar autonom AI i hela verksamheten.
- Använder Atlas Reasoning Engine för intelligent automatisering av beslutsfattande.
- Data Cloud erbjuder enhetlig, kopieringsfri integration av företagsdata.
- Omfattande övervakning och säkerhet via modulär agentbaserad AI-arkitektur.
Erbjuder Salesforce Agentic AI?
Ja, Salesforce erbjuder agentbaserad AI via sin Agentforce-plattform. Salesforce Agentforce är en digital arbetsplattform som gör det möjligt för företag att bygga och distribuera autonoma AI-agenter i stor skala.
Agentforce lanserades i september 2024 och uppdaterades i juni 2025. Det kombinerar Atlas Reasoning Engine, Data Cloud, fördefinierade åtgärder och en lågkodsbaserad Agent Builder för att göra det möjligt för agenter att analysera data, fatta beslut och utföra uppgifter inom försäljning, service och marknadsföring.
Denna omfattande svit positionerar Salesforce som ledande inom agentbaserad AI för företag och går bortom enkla chattbottar för att leverera verkliga digitala medarbetare.
Låt oss sedan undersöka hur detta sofistikerade system fungerar under huven.
Snabb översikt över funktioner: Salesforce Agentic Suite
Salesforce Agentic Suite integrerar flera tekniska komponenter för att leverera en enhetlig plattform för utveckling och distribution av agenter.
Varje funktion bygger på de andra för att skapa ett sammanhängande ekosystem för autonoma operationer.
| Funktioner | Detaljer |
|---|---|
| Planering och samordning | Atlas Reasoning Engine med modulär planerare, åtgärdsväljare och reflektionsmoduler |
| Minne och kontextlagring | Data Clouds enhetliga datalager med nollkopieringsåtkomst till CRM-, ERP- och tredjepartsdata. |
| Verktygsanrop | Över 100 fördefinierade åtgärder via anslutningar till Salesforce Flow, MuleSoft, Slack och MCP-servrar |
| Skyddsräcken och policy | Säker arkitektur med verktygsvitlistor, utdatavaliderare och identitetsmärkning. |
| Observerbarhet och övervakning | Command Center med spårning på stegnivå, mätvärden och stöd för OpenTelemetry |
Denna omfattande uppsättning funktioner gör det möjligt för företag att bygga produktionsklara agenter som integreras sömlöst med befintliga affärssystem.
Hur Salesforce Agentforce fungerar under huven
Den tekniska arkitekturen i Salesforce Agentforce fungerar genom sex integrerade lager som samverkar för att leverera autonoma agentfunktioner.
- Atlas Reasoning Engine planerar uppgiftssekvenser med hjälp av modulär orkestrering.
- Action Selector väljer lämpliga verktyg från det tillgängliga anslutningsbiblioteket.
- Data Cloud tillhandahåller enhetliga företagsdata med åtkomst utan kopiering.
- Fördefinierade åtgärder aktiverar Salesforce Flow, MuleSoft och tjänster från tredje part.
- Guardrails säkerställer efterlevnad genom vitlistor för verktyg och utdatavaliderare.
- Command Center övervakar prestanda i realtid med spårning på stegnivå.
Denna skiktade strategi säkerställer att agenter kan resonera kring komplexa affärsscenarier samtidigt som säkerhets- och observerbarhetsstandarder på företagsnivå upprätthålls.
Prissättning och licensiering: Vad Salesforce tar betalt för Agentic AI
Priset för Salesforce Agentforce har inte offentliggjorts, men plattformen kommer sannolikt att ingå i Einstein 1- och Customer 360-paketen snarare än att säljas som en fristående produkt.
Företaget erbjuder vanligtvis gratis utvecklingsorganisationer för initiala tester, men Agentforce-funktionerna kan vara begränsade i testversionerna.
Förväntade prismodeller kombinerar kostnader per agent med avgifter för Data Cloud-användning, medan partneranslutningar kan kräva separata prenumerationer.
I uppdateringen från juni 2025 introducerades Command Center, över 100 nya åtgärder och MCP-anslutningar utan att några ytterligare kostnader angavs.
Denna samlade strategi återspeglar Salesforces strategi att integrera agentfunktioner i hela sitt bredare plattformsekosystem.
Viktiga styrkor och kritiska brister hos Salesforce Agentic AI
Salesforce Agentforce har flera övertygande styrkor som gör att det sticker ut i landskapet för agentbaserad AI.
Atlas Reasoning Engine erbjuder sofistikerade modulära planeringsfunktioner, medan den enhetliga Data Cloud eliminerar datasilos genom kopieringsfri åtkomst till företagssystem.
Agent Builder med låg kodnivå demokratiserar skapandet av agenter, och Command Center levererar observabilitet i företagsklass med detaljerad spårning på stegnivå.
Atlas Reasoning Engine är dock proprietär, vilket kan begränsa transparensen och anpassningsmöjligheterna jämfört med öppna ramverk.
Dessutom kan beroendet av partner-MCP-servrar fördröja integrationsprocessen, och ekosystemet befinner sig fortfarande i ett tidigt skede och behöver mognas.
Data förblir låst inom Salesforce-ekosystemet, vilket kräver MuleSoft eller tredjepartskopplingar för åtkomst till externa databaser.
Dessa begränsningar bör noggrant vägas mot plattformens styrkor när tekniska beslut fattas.
Kom igång med Salesforce Agentic AI i 8 steg
Att bygga din första Salesforce-agent kräver systematisk planering och konfiguration över flera plattformskomponenter.
De flesta team genomför den initiala implementeringen inom 2–4 veckor efter denna strukturerade metod.
- Registrera dig för en Salesforce-utvecklingsorganisation med tillgång till Einstein 1.
- Konfigurera Data Cloud-anslutningar till dina befintliga CRM- och ERP-system
- Designa agentarbetsflöden med hjälp av det lågkodade gränssnittet Agent Builder.
- Välj fördefinierade åtgärder från biblioteket med över 100 tillgängliga kopplingar.
- Implementera skyddsåtgärder och efterlevnadspolicyer via identitetshantering
- Distribuera agenter i sandbox-miljö för initial testning.
- Övervaka prestanda genom Command Centers observationspaneler.
- Skala framgångsrika agenter till produktion med lämpliga styrningskontroller.
Denna implementeringstidplan ger en realistisk väg till produktionsdistribution samtidigt som den säkerställer att korrekta test- och styrningsprotokoll följs.
Roadmap och konkurrensutsikter för Salesforce Agentic AI
Salesforce fortsätter att investera kraftigt i agentiska AI-funktioner och planerar att integrera ytterligare stora språkmodeller, inklusive Anthropic Claude, Gemini och AI21.
Framtida planer inkluderar förbättrade minnes- och planeringsfunktioner för agenter, samt mer detaljerade prisstrukturer som förväntas införas 2026.
Det öppna ekosystemet med över 30 partner-MCP-servrar gör Agentforce konkurrenskraftigt jämfört med AWS Bedrock AgentCore och Microsofts Agent Framework.
Vanliga frågor
Agentforce-agenter kan vidta autonoma åtgärder i affärssystem, inte bara svara på frågor. De använder Atlas Reasoning Engine för planering och beslutsfattande.
Agentforce är inbyggt i Salesforce-plattformen och får tillgång till befintliga data via Data Cloud och utför åtgärder via Salesforce Flow och MuleSoft-anslutningar på ett smidigt sätt.
Agent Builder tillhandahåller gränssnitt med låg kodnivå för grundläggande agenter, men komplexa implementationer kan kräva pro-kodutveckling och snabb teknisk expertis.
Ja, via MCP-servrar och partneranslutningar, inklusive AWS, Box, Google Cloud, PayPal och Stripe-integrationer som är tillgängliga via AgentExchange-marknadsplatsen.
Command Center erbjuder spårning på stegnivå, prestandamätvärden och OpenTelemetry-integration för omfattande övervakning av agenters beteende och resultat.
Nästa steg och åtgärdschecklista
Salesforce Agentforce är en mogen, företagsanpassad plattform för distribution av autonoma AI-agenter med sofistikerade resonemangsförmågor, omfattande dataintegration och robusta observationsfunktioner.
Plattformens styrka ligger i dess inbyggda Salesforce-integration och lågkodstillgänglighet, men organisationer bör noga utvärdera leverantörsberoende och integrationskomplexitet för externa system.
För att gå vidare med din utvärdering, utför dessa viktiga uppgifter:
- Begär åtkomst till en Salesforce-utvecklingsorganisation med Agentforce-funktioner
- Inventera befintliga datakällor och integrationskrav för Data Cloud.
- Identifiera initiala användningsfall som stämmer överens med tillgängliga fördefinierade åtgärder.
- Utvärdera teamets kompetens för utvecklingsmetoder med låg kodnivå respektive hög kodnivå för agenter.
- Beräkna prognostiserade kostnader baserat på förväntad agentanvändning och dataförbrukning
- Utvärdera krav på styrning och efterlevnad för autonoma agentoperationer