在Dreamforce 2026大会上，AI智能体（Agents）的评价标准正从“能说什么”转向“能做成什么”。Salesforce生态系统中，用于快速构建概念验证的独立工具包正被集成平台取代，后者将智能体与企业数据、工作流及管理人员深度连接。
下一阶段由成果而非演示定义。客户追求可量化的投资回报、与问题解决挂钩的定价、任务级管理规范，以及像管理员工一样管理“数字工人”。这些需求塑造了Salesforce最新的智能体公告及新的AIforce层。
CUBE Research首席分析师George Gilbert指出，Salesforce整合了数据、应用和智能体，构建了执行任务的“Harness”，使客户无需自行拼凑碎片，从而超越简单的请求-响应模式，直接达成实际成果。
1. 基于成果的定价：服务智能体与客户问题解决直接挂钩
Salesforce现在仅在客户问题得到解决时才为Agentforce服务智能体收费，而非在转交人工时计费。Salesforce Agentforce和服务云执行副总裁兼总经理Kishan Chetan表示，内置分析功能让公司能随业务流程变化不断调整智能体。
2. 数字工人实战：Asymbl生产力影响增至1300万美元
Asymbl Inc.在其13个职能中半数使用数字工人，包括一名在100天内招聘约100人的招聘机器人。每位数字工人均分配有人类经理及绩效指标。Asymbl首席执行官Brandon Metcalf透露，这些工人的生产力影响已从去年的约500万美元增长至今年的约1300万美元。
3. Slackbot：Salesforce史上采用最快的产品
Slackbot现充当模型上下文协议（MCP）客户端，可访问用户授权的所有智能体，拉取可信企业数据并按需构建可共享界面。Slack执行副总裁兼首席营销官Ryan Gavin指出，自一月以来，拥有150万月活跃用户的Slackbot已成为Salesforce历史上采用速度最快的产品。
4. 企业AI Harness：为智能体泛滥带来任务级治理
Salesforce的企业AI Harness将Data 360、MuleSoft和Agentforce结合为开放、可组合的平台，智能体仅继承所有者定义的任务级策略。Salesforce数据管理执行副总裁兼总经理Savinay Berry强调，随着智能体朝着创建150至200泽字节数据的方向发展，这种细粒度控制对置于演示之前的治理至关重要。