세일즈포스, 고부가가치 업무용 AI 에이전트 포트폴리오로 Agentforce 확대

세일즈포스(Salesforce)는 2026년 9월 11일 샌프란시스코발 발표에서, 고부가가치 업무를 맡도록 만든 새 AI 에이전트 포트폴리오로 Agentforce를 확대한다고 밝혔다. 발표의 문제의식은 첫 문단에 담겨 있다. 모든 회사가 AI를 실제 사업 성과로 바꾸려 경쟁하고 있지만, 가장 어려운 부분은 더 이상 AI가 질문에 답하게 하는 일이 아니라 모든 사업 기능에서 중요한 일을 실제로 해내게 하는 일이라는 것이다. 이번 발표는 그 간극을 직무 단위로 설계한 에이전트로 메우겠다는 선언에 가깝다.

70억 AWU가 남긴 교훈

세일즈포스는 지난 2년 동안 수천 건의 에이전틱 배포에서 고객과 함께 일했고, Agentforce와 Slack 전반에서 70억 에이전틱 작업 단위(AWU)를 처리했다고 밝혔다. 2분기에만 32억 AWU였다. 회사가 이 경험에서 얻었다는 결론은 에이전트를 일에 투입하려면 지능만으로는 부족하다는 것이다. 에이전트는 직무를 이해하고, 사업 전반을 넘나들며, 일이 복잡해져도 목표를 향해 계속 나아가야 한다는 설명이다.

이 진단은 그동안의 기업용 AI 도입이 어디에서 막혔는지를 보여 준다. 대화형 응답은 빨리 퍼졌지만, 실제 업무는 여러 시스템과 여러 단계, 때로는 몇 주에 걸친 판단을 요구한다. 이번 발표의 무게는 모델 자체보다, 직무 지식과 실행 구조와 지속성을 에이전트에 묶어 넣는 방식에 실려 있다. 새 에이전트는 Customer 360에 연결돼 기업이 이미 세일즈포스에 쌓아 둔 고객 맥락과 업무 프로세스를 가지고 일할 수 있다고 했다.

직무에 맞춰 나온 일곱 에이전트

세일즈포스는 모든 에이전트를 처음부터 만들 필요 없이, AI가 즉시 사업 효과를 낼 수 있는 직무를 중심으로 설계된 에이전트에서 시작할 수 있다고 강조했다. 각 에이전트는 그 직무에 필요한 스킬, 액션, 데이터 모델을 갖추고 나오며, 회사마다 일하는 방식에 맞게 조정할 수 있다.

헬프 에이전트 케이시(Casey)는 음성, SMS, 왓츠앱, 웹 채팅에서 고객 서비스 문제를 해결하며, 자주 묻는 질문, 반품, 계정 관리, 사람 상담원 연결 등을 기본 지원한다. IT·HR 서비스 에이전트 페이지(Paige)는 Slack, 포털, 직원들이 이미 쓰는 도구에서 요청을 처리한다. 쇼퍼 에이전트 카터(Carter)는 쇼핑객이 상품을 찾고 비교하고 질문에 답을 얻은 뒤 채팅 안 결제로 구매까지 이어지게 돕는다. 공급망 에이전트 마셜(Marshall)은 백오피스 프로세스를 처음부터 끝까지 조율하고, 결정론적 실행으로 수작업을 자동화하며, 모든 행동에 대한 감사 기록을 남긴다. 인바운드 파이프라인 생성 에이전트 파이퍼(Piper)는 웹사이트와 받은편지함에서 B2B 영업·마케팅 팀을 위해 인바운드 리드를 응대하고 검증해 파이프라인으로 바꾼다. 고객 에이전트 핀(Fin)은 모든 채널에서 복잡한 고객 경험 업무 흐름을 해결하며, 고객 운영 에이전트인 오퍼레이터(Operator)와 고객 경험용으로 학습한 맞춤 모델 묶음인 핀 에이펙스(Fin Apex)를 기반으로 한다. 이 여섯은 지금 일반 제공(GA)이다.

아웃바운드 영업 에이전트 헌터(Hunter)만 예외다. 리서치부터 아웃리치까지 영업 파이프라인을 다루며 몇 주, 몇 달에 걸쳐 영업 담당자와 협업하는 에이전트로, 현재는 파일럿이고 일반 제공은 2026년 11월이다. 고객은 각 에이전트를 사업에 맞게 다듬을 수 있고 자기 회사의 이름을 붙일 수도 있어, 에이전트가 브랜드와 인력의 연장선이 되게 한다는 구상이다.

통제의 문제와 Agent Script

에이전트가 실제 행동을 하게 되면 기업이 가장 먼저 묻는 것은 통제다. 세일즈포스는 모든 에이전트가 고객의 비즈니스 규칙, 권한, 보안 안에서 작동한다고 밝혔다. 여기에 에이전트 행동을 위한 세일즈포스의 오픈소스 언어인 에이전트 스크립트(Agent Script)를 쓰면, AI 추론과 결정론적 규칙을 결합해 에이전트가 어떻게 결정하고 행동하는지를 세밀하게 통제할 수 있다고 했다. 마셜의 설명에 결정론적 실행과 감사 기록이 들어간 것도 같은 맥락이다. 공급망이나 백오피스처럼 실수 비용이 큰 업무일수록, 모델의 자유로운 판단보다 정해진 규칙과 추적 가능성이 도입의 전제가 된다.

고객 사례 숫자가 말하는 것

세일즈포스는 이 에이전트들이 이미 측정 가능한 결과를 내고 있다며 사례를 들었다. 엔진(Engine)의 채팅 문의 50%는 헬프 에이전트 에바(Eva)가 완전히 해결한다. 퍼크(Perk)의 영업 파이프라인 60%는 아웃바운드 영업 에이전트 헌터가 만든다. 오티즘 퀸즐랜드(Autism Queensland)의 행정 요청 70%는 직원 서비스 에이전트 페이지가 처리한다. 히벳(Hibbett)의 히벳 AI는 핵심 쇼핑 여정의 90%를 다루며 6주 만에 가동됐다. 아사나(Asana)의 웹사이트 에이전트 파이퍼는 대화량을 4배로 끌어올렸고, 고객들은 파이퍼를 평균 45일 만에 배포한다. 앤트로픽(Anthropic)의 경우 핀이 보는 대화의 79%가 자율적으로 해결된다.

이 숫자는 세일즈포스가 고른 고객 사례이며, 각 회사의 업무 범위와 측정 기준은 발표에 자세히 나오지 않는다. 그래서 다른 기업이 같은 비율을 기대할 근거로 읽기보다는, 어떤 직무에서 에이전트가 먼저 성과를 내고 있는지를 보여 주는 지도로 읽는 편이 맞다. 고객 문의 해결, 행정 요청 처리, 쇼핑 안내처럼 반복 패턴이 분명한 업무에서 높은 비율이 나왔고, 영업 파이프라인처럼 긴 호흡의 업무에서도 사례가 등장했다는 점이 눈에 띈다.

며칠, 몇 주를 버티는 롱호라이즌 런타임

이번 발표에서 기술적으로 가장 새로운 부분은 롱호라이즌 런타임이다. 세일즈포스는 사업에서 가장 가치 있는 일 가운데 일부는 한 번의 대화로 끝나지 않는다고 했다. 영업 담당자는 계정을 한 번만 조사하지 않으며, 기회를 따내려면 몇 주에 걸친 아웃리치와 새 정보, 바뀌는 우선순위, 그 사이의 결정이 필요하다. 그래서 에이전트가 단일 과제나 상호작용만 끝내는 대신 며칠, 몇 주에 걸쳐 목표를 좇을 수 있도록 Agentforce용 새 런타임을 만들었다는 설명이다.

발표가 든 예는 이렇다. 영업 담당자가 헌터에게 분기 말 전에 위험에 처한 거래들을 살려 달라고 요청하면, 헌터는 그 목표를 측정 가능한 목표로 바꾸고 계획을 세워 일을 시작한다. 완료할 과제, 필요한 도구와 맥락, 그리고 언제 자율적으로 행동하고 언제 영업 담당자의 승인을 받아야 하는지를 정하는 가드레일까지 스스로 정리한다. 일이 진행되면서 새 정보를 반영해 계획을 고치되, 통제권은 영업 담당자에게 남긴다. 이를 받치는 기능은 세 가지다. 메모리는 세션을 넘어 맥락과 진행 상황을 보존해 대화가 끝나도 일이 멈추지 않게 한다. 지속 실행은 계획을 시간에 걸쳐 돌아가게 하고 상황이 바뀌면 재개하거나 경로를 고치게 한다. 동적 스티어링은 개별 사용자의 피드백과 지시에 맞춰 에이전트의 행동을 조정한다. 헌터가 이 런타임 위에서 도는 첫 에이전트이며, 앞으로 포트폴리오의 더 많은 에이전트가 이 런타임을 쓰고 고객도 Agentforce로 자체 롱호라이즌 에이전트를 만들 수 있게 될 것이라고 했다.

가르치고, 엮고, 고치는 플랫폼 기능

세일즈포스는 직무형 에이전트가 더 빠른 출발점을 준다면, 플랫폼 기능은 에이전트를 더 멀리 데려가는 역할이라고 정리했다. 에이전트포스 코워커(Agentforce Coworker)의 AI 스킬은 직원이 코워커에게 어떤 과제를 한 번 가르치면 그 노하우를 인력 전체와 여러 화면으로 넓히는 기능으로, 현재 파일럿이며 2026년 10월 일반 제공 예정이다. 멀티 에이전트 오케스트레이션은 일이 역할이나 시스템, 고객 여정의 단계를 넘나들 때 여러 에이전트에 일을 배분해 하나의 조율된 팀처럼 움직이게 하며, 지금 일반 제공이다. 에이전트 옵티마이저는 에이전트 수명주기 전반에서 팀과 함께 에이전트와 하위 에이전트, 액션을 만들고 다듬고, 성능을 시험하고, 세션 기록을 분석해 개선점을 찾는 기능으로 2026년 10월 일반 제공 예정이다.

정리하면 세일즈포스가 제시한 순서는 직무에 맞춘 에이전트로 시작하고, 더 복잡한 일을 맡길 능력을 주고, 사업이 바뀔 때마다 계속 가르치고 조율하고 개선하는 것이다. 다만 헌터의 일반 제공은 11월, AI 스킬과 에이전트 옵티마이저는 10월로 잡혀 있어, 발표의 핵심 기능 가운데 일부는 아직 출시 전이다. 세일즈포스도 이 보도자료가 개발 중이거나 아직 출시되지 않은 서비스와 기능을 언급할 수 있으며, 고객은 현재 제공되는 기능을 기준으로 구매 결정을 내려야 한다고 명시했다. 도입을 검토하는 기업이라면 지금 쓸 수 있는 여섯 에이전트와 멀티 에이전트 오케스트레이션부터 자기 업무에 맞춰 보고, 롱호라이즌 런타임은 헌터의 일반 제공 이후 실제 동작을 확인하는 편이 현실적이다.

출처: https://www.salesforce.com/news/stories/agentforce-job-ready-ai-agents/