Salesforce erweitert seine Agentforce-360-Plattform um neue Funktionen, die die viel diskutierte Kontextlücke heutiger KI-Agenten beheben sollen. Neben Werkzeugen wie Agent Script, einem ausgebauten Agent Builder und der Voice-Integration rückt die engere Verzahnung mit der übernommenen Informatica-Technologie in den Mittelpunkt. Sie bildet die Grundlage für den unternehmensweiten Kontext, auf den Agenten künftig zugreifen sollen. Parallel öffnet Salesforce seine Plattform und erlaubt Partnern, eigene Produkte direkt auf Basis der Agentforce-Architektur zu entwickeln und zu vertreiben.
Trusted Context als Grundlage
Kern der Ankündigungen ist eine konsolidierte Datenarchitektur, die Salesforce als Voraussetzung für belastbare Agentenansätze beschreibt. Die Plattform Data 360 wird dafür enger mit der übernommenen Informatica-Technologie verzahnt und um Echtzeitsignale aus MuleSoft ergänzt. Entstehen soll ein Metadatengerüst, das Stammdaten, Kataloge, Datenherkunft und operative Ereignisse zusammenführt. Agenten sollen damit nicht mehr nur Text generieren, sondern auf klar definierte Geschäftsobjekte zugreifen und deren Zustand korrekt interpretieren können.
Peter Wüst, Senior Vice President Solution Engineering, beschreibt diese Kombination als eine „Kontextmaschine“, die Modelle nicht länger mit fragmentierten Datensichten arbeiten lässt. KI-Modelle seien zwar leistungsfähig, aber „unternehmensdumm“, da ihnen das spezifische Wissen über ein Geschäft, seine Historie und seine Regeln fehle. Ohne dieses gemeinsame Verständnis seien Agenten letztlich gezwungen zu raten – ein Kernproblem, das Salesforce mit der neuen Datenbasis adressieren will.
Die Datengrundlage bildet zugleich die Basis für deterministische Agentenlogik, die Salesforce als zentral für Verlässlichkeit und Compliance einstuft.
Hybrid Reasoning für kontrollierbare Abläufe
Eines der größten Probleme großer Sprachmodelle im Unternehmenseinsatz bleibt ihre fehlende Vorhersagbarkeit. Salesforce versucht dies über Hybrid Reasoning abzufedern: Während das LLM weiterhin für die Interpretation zuständig ist, wird die Abarbeitung von Prozessen in feste Logikbausteine ausgelagert. Die neue Skriptsprache Agent Script dient dazu, diese Schritte zu modellieren und mit bestehenden Salesforce-Flows zu verknüpfen. Dadurch sollen Agenten Aufgaben strukturiert und reproduzierbar abarbeiten, anstatt sich ausschließlich auf probabilistische Modellentscheidungen zu stützen.
Parallel ergänzt Salesforce seine Plattform um Werkzeuge, die Agenten leichter nutzbar machen sollen. Der überarbeitete Agent Builder erzeugt Agentenlogik aus natürlich formulierten Anweisungen und soll die Modellierung komplexer Abläufe vereinfachen. Mit Agentforce Voice, dessen Einführung sich mehrfach verzögert hat und das Anfang 2026 auch Deutsch unterstützen soll, kommt eine tief integrierte Sprachschnittstelle hinzu. Sie arbeitet bidirektional, mehrsprachig und lässt sich in CRM-, Service- und Commerce-Anwendungen einsetzen. Wüst beschreibt, wie sich damit alltägliche Aufgaben vereinfachen lassen: Außendienstmitarbeiter können Besuchsberichte unmittelbar nach einem Termin einsprechen, woraufhin das System die Inhalte strukturiert, Datensätze aktualisiert und bei Bedarf Folgeprozesse anstößt. Salesforce sieht diese Verbindung aus Spracheingabe und Geschäftslogik als einen Baustein, um Agenten im Arbeitsalltag breiter nutzbar zu machen.
Erstmals erlaubt Salesforce auch Partnern, Komponenten wie Agentforce 360, Data 360 und Trusted Services direkt in eigene Produkte einzubauen und kommerziell zu vertreiben. Begleitet wird dies von flexibleren Nutzungsmodellen und einem erweiterten Marketplace, der Provisionierung und Abrechnung automatisieren soll. Die Öffnung zielt darauf ab, Agentenfunktionen nicht nur in Salesforce-Anwendungen, sondern im gesamten Ökosystem breiter verfügbar zu machen.
Technische Fortschritte mit Einschränkungen
Salesforce verfolgt damit eine klare Linie: Agenten sollen sich von experimentellen Werkzeugen zu regulierbaren Bausteinen im Unternehmensbetrieb entwickeln. Die Kombination aus Datenkontext, deterministischen Abläufen und Sprachanbindung adressiert bekannte Schwachstellen aktueller KI-Lösungen. Offen bleibt jedoch, wie hoch der Aufwand für Unternehmen ausfällt, um die notwendige Datenqualität zu erreichen – und wie stark die Abhängigkeit von der eng verzahnten Plattform steigt. Entscheidend wird sein, ob Salesforce die Balance zwischen Integrationstiefe und Offenheit halten kann.
(fo)
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