Con l’introduzione di Agentforce 3, Salesforce inaugura una nuova era dell’automazione intelligente: gli agenti AI non sono più semplici strumenti accessori, ma diventano protagonisti attivi dei flussi operativi aziendali.
Presentato ufficialmente il 23 giugno 2025 durante il Salesforce AI Day, Agentforce 3 fa parte della suite Einstein 1 Studio e rappresenta un salto evolutivo rispetto alle versioni precedenti (1.0, 2.0, 2dx), offrendo maggiore visibilità, governance e scalabilità per l’adozione di agenti AI su larga scala.
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Cos’è Salesforce Agentforce 3?
Agentforce 3 è la piattaforma Salesforce per la creazione, gestione e osservazione di agenti AI autonomi, capaci di interagire in tempo reale con i dati aziendali, prendere decisioni intelligenti ed eseguire azioni complesse in piena sicurezza. Non si tratta di semplici chatbot, ma di veri assistenti digitali adattivi, in grado di operare in modo contestuale e dinamico all’interno dell’organizzazione.
Ogni agente è strutturato secondo tre componenti fondamentali:
- Topics: definiscono l’ambito di competenza dell’agente (es. supporto post-vendita, reportistica, gestione lead). Costituiscono la base semantica delle sue azioni.
- Instructions: rappresentano le istruzioni operative scritte in linguaggio naturale o tramite interfacce guidate, includendo priorità e comportamenti condizionati.
- Actions: sono le attività che l’agente può eseguire (invio email, aggiornamento CRM, esecuzione API, prompt LLM), anche in forma composita.
Con Agent Builder, un’interfaccia low-code, è possibile configurare questi elementi in modo semplice e flessibile, adattando l’agente ai processi aziendali. Ad esempio, un agente può gestire ordini, suggerire offerte personalizzate o fornire assistenza autonoma.
Il cuore cognitivo è rappresentato da Atlas Reasoning Engine, un motore potenziato che utilizza tecniche come il Retrieval-Augmented Generation (RAG) per elaborare risposte accurate a partire da dati strutturati e non strutturati. Atlas 3.0 supporta:
- Snapshot reversibili
- Modelli LLM personalizzati
- Debug semantico
- Simulazioni interattive
Gli agenti analizzano informazioni, pianificano azioni e si integrano nativamente con la Salesforce Platform, contribuendo non solo all’operatività quotidiana, ma anche al miglioramento delle decisioni strategiche.
Integrazione di Agentforce 3 con Salesforce e altri strumenti
Uno degli aspetti più distintivi di Agentforce è la sua perfetta integrazione con l’ecosistema Salesforce, in particolare con Data Cloud e la Salesforce Platform. Grazie a Data Cloud, gli agenti possono accedere in tempo reale a dati provenienti da fonti interne ed esterne, migliorando la qualità delle risposte e la personalizzazione delle interazioni. Questo consente di ottenere una visione unificata del cliente e del contesto operativo.
Con Einstein Prompt Builder, le interazioni degli agenti AI possono essere ulteriormente personalizzate per adattarsi ai bisogni specifici di clienti, utenti interni e processi aziendali. Ne risulta un’agente capace non solo di eseguire operazioni standard, ma anche di collaborare attivamente con le persone in scenari dinamici, migliorando reattività e produttività.
A completare la flessibilità della piattaforma, Salesforce introduce il Model Context Protocol (MCP): uno standard aperto che permette agli agenti di connettersi facilmente a sistemi esterni come PayPal, Slack, Google Workspace o applicazioni ERP. In questo modo, le capacità degli agenti si estendono ben oltre l’ecosistema Salesforce, abilitando flussi ibridi e multicanale.
A garanzia di sicurezza e trasparenza, ogni interazione è protetta dall’Einstein Trust Layer, che rende il comportamento dell’agente auditabile, conforme alle policy aziendali e soggetto a controlli granulari di autorizzazione.
Come si costruisce un agente con Agent Builder?
La creazione di un agente con Agentforce avviene tramite Agent Builder, un’interfaccia visuale low-code progettata per facilitare lo sviluppo anche ai team non tecnici. Il processo si articola in tre fasi principali:
1. Definizione dei Topic
I topic rappresentano i compiti e i contesti di competenza dell’agente. Ogni topic è descritto in linguaggio naturale e serve da base semantica per tutte le azioni future. Una buona definizione semplifica la logica operativa, evitando la necessità di costruire regole articolate (es. if-then-else).
2. Configurazione delle Instructions
Le istruzioni forniscono all’agente le linee guida su cosa fare, in quali condizioni e con quali priorità. Possono includere anche comportamenti in caso di incertezza o vincoli operativi.
3. Implementazione delle Actions
Le azioni sono le operazioni che l’agente può eseguire, tra cui:
- flussi di lavoro (Flow)
- chiamate a classi Apex
- prompt dinamici eseguiti da LLM
- funzioni condizionali
- task remoti tramite API REST
L’agente può così rispondere in modo intelligente e coerente con la strategia aziendale. Prima della pubblicazione definitiva, Agent Builder consente di simulare scenari, eseguire test interattivi e ottimizzare le risposte.
È possibile iniziare da un template predefinito o creare un agente completamente personalizzato partendo da zero.
Cosa può fare concretamente Agentforce 3?
Le applicazioni di Agentforce sono trasversali e coprono un’ampia gamma di processi aziendali. Ecco alcune aree in cui gli agenti AI possono generare valore concreto:
Vendite: interagiscono con i lead, qualificano i contatti, programmano appuntamenti e suggeriscono offerte in tempo reale, sfruttando i dati CRM.
Assistenza clienti: gestiscono autonomamente richieste comuni e inoltrano ai team umani solo i casi complessi, migliorando il servizio e alleggerendo il carico del contact center.
Marketing: automatizzano la creazione di campagne personalizzate, suggeriscono contenuti e ottimizzano il ROI su canali digitali e tradizionali.
eCommerce: personalizzano le vetrine digitali, creano descrizioni prodotto, assistono durante l’acquisto e gestiscono la logistica post-vendita.
Risorse Umane: supportano il personale nell’onboarding, nella formazione e nella gestione di richieste operative e feedback.
Finanza: generano report periodici, validano dati contabili e segnalano anomalie nei flussi economici.
In ciascuno di questi contesti, Agentforce consente di ottimizzare le risorse, ridurre i costi operativi e migliorare la qualità dei servizi, contribuendo alla crescita della soddisfazione degli utenti.
La filosofia di Agentforce 3
Agentforce rappresenta una svolta rispetto agli approcci tradizionali all’automazione. Non si limita a eseguire compiti ripetitivi, ma si configura come una tecnologia collaborativa in grado di affiancare e potenziare il lavoro umano. Impara dai dati, evolve con l’organizzazione e si adatta ai contesti in continuo cambiamento.
Grazie all’integrazione di tecniche avanzate come il Retrieval-Augmented Generation, alla capacità di elaborare sia dati strutturati che non strutturati e alla connessione con sistemi esterni tramite MCP, Agentforce è progettato per trasformare il modo in cui le aziende prendono decisioni, gestiscono i processi e rispondono in modo tempestivo ai clienti.
Salesforce intende fare di Agentforce uno dei pilastri del proprio ecosistema AI, integrandolo profondamente con Customer 360, Data Cloud, MuleSoft e gli strumenti analitici più evoluti. L’obiettivo è offrire una piattaforma che non solo automatizza, ma comprende, apprende, collabora e migliora in modo continuo.
Nel medio termine, gli agenti intelligenti diventeranno co-piloti digitali a supporto di tutte le funzioni aziendali. Non come sostituti dell’uomo, ma come estensioni intelligenti della sua capacità operativa. Il vero traguardo è creare un equilibrio efficace tra automazione e intervento umano, portando l’AI a supportare concretamente ogni processo, ogni giorno.
Come iniziare a usare Agentforce 3
Per iniziare a usare Agentforce 3, è necessario disporre di un ambiente Salesforce attivo con licenza Enterprise o superiore. In alternativa, è possibile provare la versione gratuita Agentforce Foundation, che consente di creare e testare un primo agente in modo completo.
L’utilizzo non richiede installazioni locali: tutta la configurazione avviene direttamente via browser, attraverso l’interfaccia web di Salesforce. Una volta effettuato l’accesso, è sufficiente aprire l’App Launcher e selezionare Agent Builder.
Da qui, si può scegliere se partire da un template predefinito o costruire l’agente da zero. Il processo si articola in tre fasi guidate:
- Definizione dei Topic
- Scrittura delle Instructions in linguaggio naturale
- Configurazione delle Actions da eseguire
Ogni passaggio è progettato per essere no-code o low-code, permettendo anche a utenti non tecnici di creare agenti funzionali. L’interfaccia include strumenti di simulazione che consentono di testare il comportamento dell’agente prima della pubblicazione definitiva, garantendo affidabilità e coerenza con gli obiettivi aziendali.
Gestione degli agenti: monitoraggio continuo dell’agente
Dopo la pubblicazione, il monitoraggio dell’agente è essenziale per garantirne l’affidabilità, la qualità operativa e l’evoluzione nel tempo. Salesforce fornisce una serie di strumenti avanzati per osservare in tempo reale il comportamento degli agenti: è possibile tracciare interazioni, risultati, errori e anomalie, ottenendo una visione completa delle loro prestazioni.
Le funzionalità di osservabilità consentono di raccogliere statistiche dettagliate sull’efficacia dell’agente, analizzare i tassi di risposta corretti, monitorare i tempi di esecuzione e individuare rapidamente aree critiche che richiedono miglioramenti.
Tutti questi dati possono essere utilizzati per aggiornare le istruzioni, affinare le azioni e ottimizzare il comportamento dell’agente in modo iterativo.
Il principale strumento per il monitoraggio e la governance centralizzata è il Command Center, che permette di supervisionare tutti gli agenti attivi all’interno dell’organizzazione. Per i team più tecnici, sono disponibili anche interfacce CLI e SDK per l’osservazione automatizzata e integrata nei workflow DevOps.
Command Center
Per semplificare e centralizzare la governance degli agenti AI, Salesforce ha introdotto il Command Center: un’interfaccia centralizzata da cui è possibile gestire, monitorare e ottimizzare tutti gli agenti attivi all’interno dell’organizzazione.
Attraverso il Command Center si accede a una visione completa delle performance, grazie a report dettagliati e indicatori visivi che mostrano:
- Efficienza operativa
- Stato dei flussi completati
- Errori rilevati o comportamenti anomali
- Impatto su KPI e metriche aziendali
Oltre al monitoraggio in tempo reale, il Command Center consente di:
- Sospendere, aggiornare o ripubblicare agenti
- Confrontare versioni diverse dello stesso agente
- Eseguire A/B testing e valutazioni comparative tra agenti con task simili
- Effettuare debug avanzato tramite snapshot reversibili
Il Command Center è lo strumento cardine per garantire un utilizzo strategico, trasparente e scalabile di Agentforce all’interno di ogni struttura organizzativa.
Salesforce Agentforce 3 in poche parole
Salesforce Agentforce 3 si afferma come una delle soluzioni più avanzate per integrare in modo strategico l’Intelligenza Artificiale nei processi aziendali. Non si limita ad automatizzare attività ripetitive, ma inaugura un nuovo paradigma di collaborazione intelligente tra persone e agenti AI.
La sua architettura modulare, l’integrazione fluida con dati interni ed esterni, e la potenza del motore Atlas Reasoning Engine la rendono una piattaforma flessibile, scalabile e adattabile a qualsiasi contesto professionale.
L’approccio no-code/low-code democratizza lo sviluppo, permettendo anche ai team non tecnici di progettare agenti utili e affidabili. Strumenti come Agent Builder e il Command Center garantiscono trasparenza, controllo e miglioramento continuo.
Per le organizzazioni che vogliono affrontare la trasformazione digitale in modo concreto, Agentforce rappresenta una scelta strategica, pronta a generare valore fin dalle prime fasi di adozione.
Il futuro del lavoro passa per la collaborazione tra intelligenza umana e agenti intelligenti.
