Компании уже используют 3 платформы для работы с агентами. Новое решение Salesforce Enterprise AI Harness призвано управлять всеми этими платформами.

Карл Франзен

Новые средства управления ИИ — код и инструкции, которые автоматически контролируют выходные данные генеративной модели ИИ, направляя агентов ИИ на выполнение заданных задач более предсказуемым образом, — становятся почти такими же многочисленными, как и сами модели ИИ.

Поэтому, вероятно, неудивительно, что Salesforce, мировой лидер в области программного обеспечения для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и компания, активно внедряющая искусственный интеллект, также планирует запустить собственное решение: Trusted Enterprise AI Harness, предварительный показ которого состоялся сегодня в преддверии ежегодной крупной конференции компании Dreamforce, которая пройдет на следующей неделе в Сан-Франциско (15-17 сентября), но которое станет полностью доступно всем клиентам только в начале следующего года.

Salesforce Harness объединяет шесть возможностей — Trusted Context, Trusted Agency, Trusted Action, Trusted Governance, Trusted Security и Trusted Models — а также новую плоскость управления ИИ для управления агентами и искусственным интеллектом в масштабах всей организации.

Эта стратегия ориентирована на корпоративный рынок, который уже и так явно использует множество платформ. Опрос VentureBeat Intelligence «Agentic Orchestration Pulse Survey» за июль 2026 года , проведенный среди 107 квалифицированных респондентов из организаций со штатом 100 и более сотрудников, показал, что 85% компаний одновременно используют две или более платформы для оркестрации агентов , в среднем 3,1 платформы на предприятие.

В общей сложности 53% ожидают, что к концу 2026 года их основной интерфейс управления агентами будет гибридным — сочетающим в себе встроенную в систему систему оркестрации и внешнюю оркестрацию.

Опрос, проведенный среди респондентов, был ориентирован на крупные технологические организации, поэтому полученные данные носят скорее репрезентативный характер, чем отражают реальную долю рынка, но они количественно отражают практические аспекты, лежащие в основе стратегии Salesforce: предприятия уже используют агенты в разнородных средах и ожидают, что уровень управления над ними также останется разнородным.

Этот шаг является частью более широкого спора о том, куда движется корпоративный ИИ. По мере совершенствования и расширения доступности базовых моделей, Salesforce утверждает, что устойчивое преимущество для предприятий будет обеспечиваться за счет собственных контекстных ресурсов и оперативных средств контроля, которые они будут использовать.

«Информация, получаемая с помощью этой модели, повсеместна», — заявил Рохан Кумар, президент и главный директор по платформе и разработке Salesforce, в интервью VentureBeat перед объявлением. По его словам, уникальной остается «корпоративная среда доверия» организации: ее клиенты, сотрудники, транзакции, взаимосвязи данных, знания и история.

Для предприятий это различие имеет значение, поскольку все более автономным агентам требуется больше, чем просто доступ к компетентному специалисту по управлению корпоративными клиентами. Им необходимо понимать, что компания подразумевает под такими терминами, как выручка, отток клиентов или состояние клиентских счетов; к какой информации им разрешен доступ; какие действия они могут предпринимать; и как эти действия должны отслеживаться, контролироваться и оплачиваться.

«У вас может быть лучшая модель, но вы не сможете надежно рассуждать и действовать от имени своего предприятия», — сказал Кумар, не учитывая этот контекст.

Salesforce расширяет значение понятия «оружие для ИИ».

Обычно агентские системы включают в себя программное обеспечение, окружающее модель, которое предоставляет инструменты, контекст, инструкции и среду выполнения. Компания Salesforce намеренно расширяет это определение.

Salesforce заимствует термин, широко используемый в отношении агентов программирования, и расширяет его границы. Такие инструменты, как Claude Code от Anthropic, который Anthropic описывает как инструмент для программирования с помощью агентов, DeepSeek Harness, среда разработки и выполнения агентов программирования с приоритетом локальных ресурсов, и Symphony от OpenAI, намеренно минималистичный уровень оркестрации для агентов программирования, в значительной степени работают ближе к уровню выполнения и оркестрации.

Компания Salesforce хочет, чтобы ее платформа Harness распространялась на весь корпоративный контекст, безопасность, управление, модели и централизованные средства контроля, определяющие, что знают агенты и что им разрешено делать.

Собственные исследователи Salesforce в области искусственного интеллекта также недавно представили доказательства того, что более узкая техническая оболочка модели может существенно повлиять на производительность агентов.

В опубликованной 8 сентября в Salesforce AI препринтной исследовательской работе внутренние исследователи компании определяют «комплект инструментов» как системную подсказку, набор инструментов, механизмы выполнения и структуру управления контекстом, окружающую LLM.

В семи тестах производительности корпоративных агентов модернизация системы на основе уменьшенной модели Qwen увеличила средний показатель успешности выполнения задач с 29,2% до 78,0%, что составляет улучшение на 48,8 процентных пункта без изменения весовых коэффициентов базовой модели на этом этапе.

Исследование также указывает на осложнение в истории с моделью «подключи и работай». После оптимизации системы исследователи доработали более слабую модель, чтобы она имитировала траектории, создаваемые более сильной экспертной моделью. Вместо дальнейшего улучшения средний показатель успеха упал с 78,0% до 63,1%, при этом снижение производительности наблюдалось по всем семи задачам.

Исследователи объяснили регрессию потерей соответствия модели и среды выполнения : более слабая модель перенимала стратегию планирования эксперта, не обладая достаточной способностью надежно выполнять эту стратегию в рамках среды выполнения, оптимизированной под ее предыдущее поведение. Более целенаправленный подход, основанный на стратегии, при котором эксперт корректировал отдельные неудачные ходы, сохраняя при этом траекторию планирования более слабой модели, повысил средний показатель успешности до 79,7%.

Данная работа представляет собой препринт, а не оценку работоспособности нового решения Salesforce Enterprise AI Harness, и в ней рассматривается значительно более узкое техническое определение такого решения. Однако она предоставляет эмпирическое подтверждение одной части аргумента Кумара: изменение окружающей среды модели может кардинально изменить результаты работы агента, а также показывает, что модель и окружающая архитектура не всегда могут рассматриваться как полностью независимые компоненты.

Шесть уровней связывают рассуждения с детерминированным выполнением задач на предприятии.

В своей архитектуре Salesforce можно выделить шесть «надежных» возможностей.

1. Trusted Context объединяет информацию о клиенте с данными, метаданными, семантикой, знаниями, сигналами в реальном времени и памятью.

2. Trusted Agency обеспечивает обработку рассуждений, планирование, управление состоянием, памятью, взаимодействием и координацией, позволяя при этом осуществлять детерминированное управление там, где бизнес-процессы требуют определенности.

3. Trusted Action обеспечивает связь агентов с приложениями, API, рабочими процессами и инструментами.

4. Система Trusted Governance добавляет механизмы отслеживания происхождения данных, контроля качества данных, политик и защитных механизмов.

5. Концепция Trusted Security охватывает вопросы идентификации, разрешений, конфиденциальности, защиты данных и безопасности во время выполнения.

6. Наконец, Trusted Models призвана позволить предприятиям связывать различные модели и распределять задачи на основе таких факторов, как точность, производительность, стоимость и бизнес-требования.

Компания Salesforce заявляет, что клиенты смогут использовать все шесть систем как единое целое — или же они смогут комбинировать только необходимые им компоненты, объединяя технологии Salesforce с существующими системами и системами сторонних производителей.

Исследование по оптимизации моделей добавляет важное уточнение к стремлению к оптимизации маршрутизации на основе моделей. Salesforce хочет, чтобы компании сохраняли гибкость в переключении интеллекта по мере развития моделей, но результаты исследований показывают, что оптимизированная под поведение одной модели в планировании и выполнении может иногда нуждаться в изменении при изменении этой модели.

В основе стратегии Salesforce лежит различие между открытым мышлением и детерминированным выполнением задач на предприятии. Студент магистратуры может рассуждать вероятностным образом о том, что должно произойти дальше, но бизнес не обязательно может допустить подобную неопределенность, когда агент резервирует товар, изменяет заказ, подтверждает доступ или работает с конфиденциальной информацией о клиентах.

Salesforce иллюстрирует проблему на примере обманчиво простого вопроса: «Можем ли мы выполнить этот заказ сегодня?» Для ответа на него могут потребоваться данные CRM о клиенте, информация об инвентаризации ERP, условия контракта, определения аналитики, политика компании, предыдущие взаимодействия и рабочие процессы, необходимые для выполнения заказа. Устройство Harness предназначено для преобразования этих разрозненных входных данных в многократно используемый контекст и элементы управления для нескольких агентов и моделей.

Плоскость управления ИИ для управления разрастанием агентов

Наряду с этими шестью возможностями, Salesforce представляет панель управления ИИ, разработанную для того, чтобы предоставить предприятиям единое место для обнаружения и регистрации агентов, установления идентификаторов и политик, управления их жизненным циклом, оценки производительности, наблюдения за поведением и результатами, а также контроля затрат, в том числе на ИИ сторонних разработчиков.

Эти амбиции особенно точно соответствуют данным VentureBeat Intelligence, согласно которым предприятия уже используют в среднем 3,1 платформы оркестрации и в большинстве своем ожидают, что управление останется гибридным. Плоскость управления, способная видеть только агентов от одного поставщика, охватит лишь часть среды, в которой, по словам многих респондентов, они фактически работают.

Это также втягивает Salesforce во все более важную конкурентную борьбу за управление растущим числом корпоративных агентов.

Microsoft Agent 365, общедоступный для коммерческих клиентов с мая, позиционирует себя как корпоративная платформа управления для наблюдения, регулирования и обеспечения безопасности агентов, включая агенты, работающие за пределами собственной экосистемы Microsoft.

Тем временем AWS в июне сделала свою Amazon Bedrock AgentCore Harness общедоступной. Определение AWS ближе к традиционной среде выполнения: она управляет циклом оркестровки, инструментами, контекстным окном, постоянным состоянием и восстановлением после сбоев, но AgentCore также окружает эту среду идентификацией, памятью, шлюзами, наблюдаемостью, оценками и управлением политиками. AWS явно поддерживает изменение моделей без перестройки логики агента.

Отличительной особенностью Salesforce является стремление интегрировать проблему плоскости управления и среды выполнения в более широкую архитектуру, охватывающую контекст, который используют агенты, их логические рассуждения, выполняемые ими действия, выбор модели, безопасность и управление.

Кумар сказал, что компания Salesforce пришла к такому подходу, проанализировав, где именно блокируются развертывания у клиентов.

«Это экономически выгодно? Достаточно ли это безопасно? Дает ли это нужные результаты?» — сказал он. Эти вопросы, а не просто вопрос о том, может ли агент работать, все чаще определяли, доверяют ли предприятия ему выполнение значимой работы.

Data 360, Tableau, Informatica и MuleSoft становятся частью одной и той же архитектуры искусственного интеллекта.

Компания Salesforce не создает Harness с нуля. Вместо этого она реорганизует технологии, накопленные на всей своей платформе, в единую архитектуру.

Компания заявляет, что в основу ее работы входят Data 360, Informatica, MuleSoft и Agent Fabric, Tableau, Agentforce, Salesforce Guardian и платформа Salesforce.

Для существующих клиентов текущие инвестиции призваны стать отправной точкой, с возможностью модернизации до дополнительных возможностей Harness по мере их появления.

Такое сочетание также объясняет, почему Salesforce определяет «контекст» не только как получение записей для магистерской программы.

Informatica помогает обнаруживать, классифицировать и управлять данными. Семантические модели Tableau кодируют словарь, используемый бизнесом для описания метрик и операций. Data 360 объединяет данные о клиентах и предприятиях, включая информацию, хранящуюся вне Salesforce. MuleSoft и Agent Fabric позволяют связывать агентов с действиями и системами.

Кумар заявил, что Salesforce «довольно агрессивно переориентирует [MuleSoft]» в рамках решения проблемы плоскости управления, включая понимание конечных точек LLM, серверов MCP и агентов, работающих в масштабах всего предприятия.

Компания Salesforce заявляет, что стек останется модульным.

Пожалуй, наиболее важной частью стратегии является настойчивое утверждение Salesforce о том, что предприятиям не придется получать каждый уровень от Salesforce.

«Вам не обязательно выбирать все функции Salesforce», — сказал Кумар.

Компания заявляет, что Harness создаётся в бессерверном режиме, а его возможности предоставляются через MCP, API, навыки и плагины. Salesforce конкретно называет Claude, Slack, Microsoft Teams и Agentforce в числе тех платформ, в которые могут быть интегрированы его возможности, что является частью более широкой стратегии «AIforce», направленной на обеспечение доступности Salesforce для различных систем искусственного интеллекта, агентов, приложений и интерфейсов.

Такая открытость особенно актуальна в условиях многоплатформенной реальности, выявленной VentureBeat Intelligence. В июльском опросе предприятия не сосредотачивались на единой среде оркестрации; большинство накапливало несколько таких сред. Поэтому у Salesforce есть стимул сделать свои уровни контекста, управления и контроля полезными, даже если сам агент был создан в другой среде.

Шон Малхотра, технический директор Rocket Mortgage, в заявлении Salesforce подтвердил аргумент об открытости, заявив, что компания не хочет «ставить свое будущее на одну закрытую платформу» по мере развития технологий искусственного интеллекта.

Доказать такую возможность интеграции на практике будет важно. У предприятий уже есть модели, платформы данных, системы безопасности и агентские фреймворки от разных поставщиков, а это значит, что Salesforce Harness станет более привлекательным, если сможет управлять этими инвестициями и обогащать их, а не просто превратится в еще один набор инструментов, к которому клиентам придется прибегать.

Информация о ценах и лицензировании остается неизвестной.

Для корпоративных покупателей один из самых важных нерешенных вопросов — это реальная стоимость внедрения данного решения.

Компания Salesforce пока не объявила конкретные артикулы, тарифы на пользователя или потребление, минимальные обязательства или окончательную модель лицензирования для новых возможностей. В публичном заявлении говорится, что существующие клиенты смогут обновить соответствующие инвестиции Salesforce, чтобы разблокировать дополнительные возможности Harness по мере их появления, а подробная информация о ценах, пакетах и путях обновления появится ближе к моменту общего запуска.

Эта формулировка важна. Salesforce утверждает, что продукты, которые клиенты уже используют, обеспечивают архитектурную основу для Harness, но компания не заявила, что будущие возможности Harness будут автоматически включены в существующие подписки.

Кумар заявил, что компания все еще работает над коммерческой моделью. Он охарактеризовал основные принципы как простоту и предсказуемость, при этом клиенты платят в зависимости от того, что они используют, и используют «единую валюту», охватывающую все возможности. Однако Salesforce еще публично не определила, какая часть продукции будет продаваться по традиционной лицензионной модели, а какая – по модели оплаты за потребление.

В результате остаются без ответа несколько вопросов, касающихся общей стоимости владения: какие текущие версии и продукты Salesforce считаются подходящими инвестициями, на что клиентам необходимо перейти, можно ли лицензировать отдельные возможности Harness независимо друг от друга и как использование в моделях, агентах, данных и действиях в конечном итоге отразится на счете.

Поэтому на данном этапе предприятиям, оценивающим архитектуру, следует различать технологии, уже доступные в их средах Salesforce, и дополнительные возможности Harness, которые Salesforce планирует внедрить. Обещание компании создать более простую, модульную архитектуру более очевидно, чем ее коммерческие механизмы.

Внедрение начнется в начале 2028 финансового года — через пять месяцев.

Многие из базовых технологий Salesforce уже доступны, но пройдет еще некоторое время, прежде чем полный набор инструментов Salesforce AI Harness станет доступен всем.

Компания заявляет, что внедрение новых возможностей Harness и унифицированного пользовательского интерфейса планируется начать в начале 2028 финансового года, который, согласно календарю Salesforce, начинается в феврале 2027 года. Это существенный срок, учитывая стремительный, постоянно меняющийся и часто переворачивающий с ног на голову темп развития индустрии искусственного интеллекта.

По мнению автора, крайне маловероятно, что клиенты или потенциальные клиенты Salesforce будут ждать появления их собственного или брендированного решения, и хотя их может заинтересовать переход на него после полной доступности, оно должно быть особенно привлекательным с точки зрения цены, простоты использования или функциональности, чтобы переход на него был оправданным.

Существующие клиенты смогут обновить соответствующие инвестиции в Salesforce по мере появления новых возможностей. Salesforce пока не раскрыла подробную информацию о пакетах услуг, ценах или конкретных путях обновления, заявив, что они появятся ближе к моменту общего выпуска. Доступность также может варьироваться в зависимости от региона.

Эти детали будут иметь значение. Ценностное предложение зависит не только от того, может ли Salesforce технически связать контекст, управление, безопасность и выполнение агентов, но и от того, будет ли это проще и экономически более предсказуемо, чем создание этих уровней по отдельности.

Компания Salesforce делает ставку на то, что по мере совершенствования базовых моделей борьба за корпоративный ИИ будет все больше смещаться от самой модели к чему-то большему. Ключевым фактором станет архитектура, способная наделить эти модели собственным бизнес-контекстом, безопасно связать их с реальными рабочими процессами и ограничить их действия, не лишая при этом гибкости, которая делает генеративный ИИ полезным в первую очередь.

Компания не одинока в своем мнении о том, что инфраструктура, окружающая модели, приобретает стратегическое значение. Отличительной чертой стратегии Salesforce является попытка объединить техническую инфраструктуру и концепцию корпоративной плоскости управления с данными о клиентах, семантикой, рабочими процессами и управлением, уже заложенными в ее приложениях, — одновременно утверждая, что результирующая архитектура должна функционировать в многовендорной среде искусственного интеллекта.

Или, как выразился Кумар в заявлении Salesforce: «Модель Agentic Enterprise не будет определяться тем, какую модель выберет компания».

Источник: venturebeat.com