Salesforce正在将Agentforce打造为企业级AI Agent的标杆。华安证券报告指出，Agentforce 2.0发布引领Agentforce Computing成为企业使用GenAI的主要形态，定位从“AI助手”升级为“数智员工平台”。预构建代理技能库、零代码平台、工作流集成、Slack部署代理、Atlas推理引擎五大核心功能密集上线。Data Cloud、元数据、Prompt Builder构成数据层核心；销售、服务、商业、营销等模块全覆盖；Slack、网页、移动等多渠道交互。Wiley通过实施Agentforce获得213% ROI，验证了AI Agent在企业真实工作流中的价值释放。
Agentforce 2.0五大核心功能——从AI助手到数智员工平台
Salesforce Agentforce 2.0自2024年12月至2025年2月密集上线多项新功能。预构建代理技能库提供一系列预定义的代理技能；零代码平台允许用户在平台上创建自己的技能；工作流集成支持在CRM外执行操作；Slack直接部署代理提供下一步最佳行动建议并推荐其他代理；Atlas推理引擎的数据引用和推理解释功能进一步增强了客户信任感。
Agentforce使用Agentic Loop和先进的RAG技术从Data Cloud中提取数据，将信息推送到LLM，在不同的应用和渠道中执行操作。客户可以自行为代理创建技能，也可通过销售、服务、营销、商业、Tableau和Slack等领域的预构建模板快速部署。Salesforce将Agentforce定位提升至下一代数字工作平台，是生成式AI演进的必经阶段。
Agentforce 2.0核心功能上线时间线| 新功能 | 上线时间 | 核心价值 |
|---|
| 销售开发与销售辅导技能 | 2024年12月17日 | 预构建销售代理技能 |
| Tableau语义层 | 2024年12月17日 | 数据理解与可视化 |
| Slack频道协作 | 2025年1月 | 跨平台Agent部署 |
| 自然语言创建代理 | 2025年1月 | 零代码Agent构建 |
| 增强推理和RAG | 2025年2月 | 提升答案准确性和透明度 |
数据层底座——Data Cloud+元数据+Prompt Builder构建智能基础
Agentforce的数据层由三大组件构成。Data Cloud让Agent可以实时获取数据，不用像原来从数仓中拷贝数据；结构化和非结构化数据均可获取，包括企业知识库、客户关系数据、外部数据湖等。元数据描述了Salesforce平台上的每个字段、标签、条目以及自动化流程的相关信息，Agentforce读取和理解平台上的元数据来执行更智能的任务。
Prompt Builder用于创建可重复、定制化的提示，帮助Agentforce获取完成任务所需的精准数据。代理利用检索增强生成（RAG）高效地查找和检索结构化或非结构化数据，提高检索准确性和效率。这三层架构使Agentforce能够在不进行复杂数据迁移的情况下，直接利用企业现有数据资产，大幅降低了部署门槛和成本。
操作层全场景覆盖——销售/服务/商业/营销+Slack多渠道交互
Agentforce原生集成于整个Salesforce Customer 360平台。Applications层面，代理可以使用客户互动数据识别追加销售机会，根据数据生成个性化电子邮件发送给潜在客户。Conversations层面，Agentforce支持在网页、移动聊天、电子邮件、短信以及Slack中嵌入，实现与客户的无缝互动，代理可以直接回复客户，也可以在任何渠道上将问题交接给人工员工。
Workflows层面，Agentforce可以利用预构建的工作流自动化业务流程。代理不仅可以运行工作流并利用其输出响应初始提示，还可以嵌入到工作流中以进一步扩展自动化能力。例如代理可以运行工作流根据特定条件（如客户紧急需求）自动提升客户服务请求的优先级。Salesforce Customer 360的全栈打通使Agentforce在企业业务流程中实现端到端的自动化。
Agent Builder实战——零代码创建数智员工
Agent Builder是Agentforce的核心交互界面。用户首先通过Agent Builder创建一个主题（Topic），其次选择种类（Type），然后输入所需要的Agent角色。以招聘场景为例，用户可以输入指令：通过邮件联系应聘者、及时回答应聘者问题、收集候选人信息、安排面试等。整个过程无需代码，通过自然语言即可完成Agent的创建和配置。
Agent Builder通过Salesforce的元数据感知能力，自动理解企业的数据模型和业务流程，使创建的Agent具备企业级的上下文理解能力。这种零代码、高智能的Agent创建方式，大幅降低了企业部署AI Agent的技术门槛，使业务人员而非仅限技术人员能够直接参与到Agent的构建和优化中。
