Salesforce：Agentforce2.0发布会拆解

主要内容总结：

A. 吐槽了Microsoft Copilot：看不到在场景中好的使用效果，因为是被动接受指令的方式

“We heard one thing loud and clear, and that is Copilots are not enough……Copilots are a generational leap between Chatbots…..The only problem is that they are reactive that there are 100% human in the loop where you have to ask to get a response……But agents can be proactive, that can work the case before it even arrives and maybe even solve the issue with the customer”

B. 主要的更新：

B.1 自然语言工作流搭建（对应For every team & workflow), 从展示效果来看比较理想，能够通过自然语言对话的方式完成整个工作流的构建

前期Agentforce pilot中客户有反馈，如果底层数据跨多个软件的情况，比如Salesforce+SAP等，上层Agent的效果不是很好。在这一期公司也介绍了进一步的数据整合情况。当然数据如果不止Salesforce的数据，上层的应用能力也有机会突破Salesforce营销场景的限制，用了一个HR招聘的案例来说明除了营销领域，Agentforce的能力也能够支持。

HR-招聘Agent案例：

自然语言定义Agent的功能

系统根据描述配置核心功能

根据Agent的核心能力，配置细分功能

定义好Agent功能后，给出应用部署的场景和通路

添加公司内和这个Agent相关的底层数据

使用情况：让Agent筛选简历

使用情况：让Agent给出面试提纲

B.2 在 Slack中的应用：这里是把Slack作为主要的用户交互的interface和Agent进行交互 ，这个比较类似现在teams的做法，最核心的还是以用户为单位把用户相关的数据进行汇总。 例子是，用户休假回来之后，通过Agent进行休假期间的信息分析和总结。

B.3 介绍了data infrastructure 层面的更新，这部分除了说整个data infra功能完善和成熟之外，对于安全性方面重点进行了提升 。

附：本次大会中提到的一些客户场景，和ROI情况