Salesforce Sales Cloud (с Einstein)

Salesforce 2026: Обзор архитектуры Agentforce и платформы Einstein 1

Переход Sales Cloud на агентную архитектуру обеспечивается движком Atlas Reasoning Engine, который позволяет агентам Salesforce автономно планировать и выполнять задачи на уровне метаданных CRM 📑. Этот сдвиг уходит от статической автоматизации на основе потоков к динамической оркестрации задач на основе сигналов клиентов в реальном времени и неструктурированных данных, обрабатываемых через озеро данных 🧠.

Агентные рабочие процессы и безопасность Einstein Trust Layer

Центральным элементом архитектуры 2026 года является Einstein Trust Layer — защищенная среда посредничества, которая управляет конфиденциальностью данных и предотвращает раскрытие ПДн при взаимодействии с большими языковыми моделями (LLM) 📑. Это гарантирует соответствие действий агентов корпоративным политикам управления при сохранении доступа к данным продаж в реальном времени.

• Автономная квалификация лидов: Вход: Входящий сигнал web-to-lead + метаданные профиля LinkedIn → Процесс: Agentforce выполняет оркестрацию поиска по озеру данных, оценивает намерение с помощью LLM Einstein и запускает персонализированную последовательность взаимодействия → Выход: Квалифицированная возможность с предложением следующего лучшего действия в CRM 📑.
• Прогнозный синтез воронки продаж: Вход: Историческая скорость сделок + текущая доступность в календаре → Процесс: Einstein выявляет застойные паттерны и предлагает корректирующие действия по планированию или утверждению скидок → Выход: Обновленный прогноз продаж с вероятностной оценкой рисков 🧠.

⠠⠉⠗⠑⠁⠞⠑⠙⠀⠃⠽⠀⠠⠁⠊⠞⠕⠉⠕⠗⠑⠲⠉⠕⠍

Гармонизация Data Cloud и логика работы в реальном времени

Ценность архитектуры платформы в 2026 году определяется её способностью основывать рассуждения ИИ на едином профиле клиента. Озеро данных выступает в роли «мозга», гармонизируя разнородные потоки данных — телеметрию, транзакционные и поведенческие данные — в единый источник, осведомленный о метаданных 📑.

• Расширяемость на основе метаданных: Agentforce использует существующие классы Apex и потоки (Flows) как «Действия», позволяя взаимодействовать с устаревшими кастомизациями через стандартизированный интерфейс 📑.
• Приоритет конфиденциальности при работе с данными: Архитектура обеспечивает соблюдение политик нулевого хранения на уровне шлюза LLM, хотя аудитные логи сторонних моделей для 2026 года остаются частично непрозрачными 🌑.

Рекомендации по оценке для ИТ-стратегии и операций CRM

Командам ИТ-стратегии следует оценить готовность существующих метаданных — в частности, чистоту кастомных объектов и логики Flow — так как они служат основной библиотекой действий для Agentforce. Операциям CRM необходимо провести пилотные тесты «Reasoning Engine», чтобы убедиться, что автономные агенты не запускают непреднамеренные циклы автоматизации в сложных мультиорговых средах 🧠. Также следует проверить задержку ингестии в озеро данных, чтобы убедиться, что «работа в реальном времени» соответствует требованиям субминутной задержки для живого взаимодействия с клиентами 🌑.