Salesforce и Nvidia представили модель Koa для Agentforce

Salesforce на конференции Dreamforce представила Koa — первую reasoning-модель компании, созданную совместно с Nvidia на базе открытой модели Nemotron. Koa предназначена для задач продаж, маркетинга и клиентской поддержки и будет доступна в Agentforce как альтернатива внешним моделям для многошаговых запросов.

Модель для прикладных процессов

В Salesforce объяснили, что ранее агентам Agentforce при необходимости сложного рассуждения направляли запросы через AI-шлюз к frontier-моделям, включая Claude и ChatGPT. Шлюз определяет, какая модель должна обработать конкретный запрос.

По словам вице-президента Salesforce AI Джейеша Говиндараджана, компания уже создавала небольшие языковые модели для отдельных задач, но в области reasoning опиралась на внешних поставщиков. Появление Nemotron дало базовую модель для собственного корпоративного решения.

Salesforce выделяет у Nemotron открытые веса, американское происхождение и понятное происхождение обучающих данных. После базового обучения команды Salesforce и Nvidia адаптировали Koa под рабочие сценарии, а не под универсальные тесты рассуждений.

Синтетические данные вместо клиентских записей

Для дообучения Koa компании не использовали реальные данные клиентов Salesforce. Вместо этого они сформировали синтетические данные, имитирующие типичные рабочие паттерны: от разговоров с раздражёнными клиентами в контакт-центре до действий менеджера, который ведёт сделку.

Такой подход важен для корпоративного применения: Salesforce заявляет, что модель не обучалась на фактической информации клиентов и не должна раскрывать её другим пользователям. Компания также рассчитывает, что архитектура Nemotron позволит Koa выполнять те же рабочие задачи с меньшим расходом токенов, чем при отправке запросов в Claude или ChatGPT.

Выбор модели остаётся за AI-шлюзом

Koa не означает отказ Salesforce от закрытых моделей. Компания одновременно объявила о ClaudeForce — партнёрстве с Anthropic, в котором Claude может выступать AI-интерфейсом, а данные остаются в системе учёта Salesforce и защищаются её инфраструктурой.

Контекст такого выбора отражает AI-дорожная карта Salesforce с клиентами и показывает, почему корпоративным заказчикам важны скорость релизов и контроль рисков при внедрении ИИ. В Agentforce Koa расширяет набор моделей, между которыми AI-шлюз сможет маршрутизировать задачи.

Для бизнеса практический вывод состоит в том, что при выборе модели для агентов нужно сопоставлять не только качество ответов, но и место обработки данных, происхождение обучающей базы и расход токенов в конкретных процессах.