主要内容
Salesforce Agentforce 3 旨在解决许多企业一直面临的难题：切实了解其 AI 代理的工作情况。自 2024 年 10 月首次亮相以来，Agentforce 在各个领域已取得一些成果。Engine 成功将客户案件处理时间缩短了 15%，而 1 - 800Accountant 在税务季的繁忙时期将 70%的行政聊天查询转交给了 AI。
但此次升级的有趣之处不仅在于数字，还在于 Salesforce 如何解决那个大家都不愿提及的问题：企业以惊人的速度部署 AI 代理，但却并不真正了解它们在做什么或如何改进它们。
监控你的代理
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）。它让管理者能够窥探幕后，发现代理的表现模式，实时跟踪健康指标（延迟、升级率、错误），并确定哪些部分有效，哪些需要迅速改进。对于任何曾经部署过 AI 工具然后疑惑“现在该怎么办？”的人来说，这种可见性可能会带来变革。
该系统使用 OpenTelemetry 标准捕获所有代理活动，这意味着它可以与 IT 团队屏幕上可能已经拥有的 Datadog 和 Splunk 等工具良好配合。
AI 采用率正在迅速上升。Slack Workflow Index 的未来数据显示，仅在六个月内，AI 代理的使用量就增长了 233%。在此期间，约有 8000 家组织注册部署 Agentforce。
1 - 800Accountant 的首席技术官 Ryan Teeples 表示：“在过去税务季的高峰期，Agentforce 自主解决了 1 - 800Accountant 70%的行政聊天事务，这在我们最繁忙的时期是一个了不起的提升。但早期的成功只是开始。”
“我们已经建立了一个强大的部署基础，每周都专注于通过 Agentforce 的最新功能推出新的代理体验和 AI 自动化。凭借高度的可观察性，我们可以看到什么在起作用，实时优化，并自信地扩展支持。”
提供改进建议
Salesforce Agentforce 3 不仅提供数据，还实际提出改进建议。AI 有效地自我观察，识别对话模式并推荐调整。这有点像元，但对于没有时间手动审查数千次机器人交互的忙碌团队来说可能非常有用。
解决连接难题
Salesforce 正在解决的另一个头痛问题是连接性。AI 代理只有在能够访问的系统中才有用，但将它们安全地连接到企业工具对大多数组织来说一直是个难题。
Agentforce 3 为模型上下文协议（MCP）带来了原生支持——Salesforce 恰当地将其描述为“AI 的 USB - C”。这实际上意味着 AI 代理可以无需自定义编码即可插入任何符合 MCP 的服务器，同时仍尊重您的安全策略。这就是 MuleSoft（Salesforce 几年前收购的）发挥作用的地方，将 API 和集成转换为可供代理使用的资产。Heroku 然后处理自定义 MCP 服务器的部署和维护。
Engine 的运营高级副总裁 Mollie Bodensteiner 评论道：“Salesforce 的开放生态系统方法，特别是通过其对 MCP 等开放标准的原生支持，将在帮助我们自信地扩展 AI 代理的使用方面发挥重要作用。”
“我们将能够安全地将代理连接到我们依赖的企业系统，而无需自定义代码或损害治理。这种互操作性水平为我们提供了在完全控制代理在我们环境中运行方式的同时加速采用的灵活性。”
发展 Salesforce Agentforce 生态系统
或许此公告中最有趣的方面不是 Salesforce 自己构建的东西，而是他们正在培育的生态系统。超过 30 家合作伙伴创建了 MCP 服务器，为 Agentforce 的发展提供了更广阔的空间。