Salesforce представляет Trusted Enterprise AI Harness

Новые управляющие модули (harness) для ИИ — код и инструкции, которые автоматически контролируют результаты работы генеративных моделей ИИ и направляют ИИ-агентов на выполнение поставленных задач более предсказуемым образом — становятся чуть ли не такими же многочисленными, как и сами модели ИИ.

Поэтому вряд ли стоит удивляться тому, что компания Salesforce, мировой лидер в области программного обеспечения для управления взаимоотношениями с клиентами (CRM) и ярый приверженец ИИ, планирует запустить собственный инструмент: Trusted Enterprise AI Harness. Его предварительный показ состоялся сегодня в преддверии ежегодной крупной конференции компании Dreamforce, которая пройдет на следующей неделе в Сан-Франциско (15–17 сентября), однако полный доступ для всех клиентов откроется лишь в начале следующего года.

Инструмент Harness от Salesforce объединяет в себе шесть возможностей — Trusted Context (Доверенный контекст), Trusted Agency (Доверенная агентная среда), Trusted Action (Доверенные действия), Trusted Governance (Доверенное управление), Trusted Security (Доверенная безопасность) и Trusted Models (Доверенные модели), — а также новую плоскость управления ИИ (AI Control Plane) для администрирования агентов и искусственного интеллекта в масштабах всей организации.

Эта стратегия выходит на рынок корпоративного ПО, который уже сейчас явно является многоплатформенным. Согласно июльскому опросу VentureBeat Intelligence 2026 года Agentic Orchestration Pulse Survey, в котором приняли участие 107 квалифицированных респондентов из компаний со штатом от 100 сотрудников, выяснилось, что 85% организаций используют две или более платформы агентной оркестровки одновременно, причем на одно предприятие в среднем приходится 3,1 платформы.

В общей сложности 53% респондентов ожидают, что к концу 2026 года их основная плоскость управления агентами будет гибридной, то есть сочетающей встроенные инструменты провайдеров и внешнюю оркестровку.

Данный опрос среди самоотбором ориентировался на крупные технологические компании, поэтому приведенные цифры носят скорее ориентировочный характер, а не отражают реальные доли рынка, но они наглядно демонстрируют реальность специалистов, стоящую за инициативой Salesforce: предприятия уже используют агентов в рамках разнородных стеков и рассчитывают, что управляющий уровень над ними останется таким же гетерогенным.

Этот шаг означает более широкое видение того, куда движется корпоративный ИИ. По мере того как базовые модели совершенствуются и становятся все более доступными, в Salesforce утверждают, что долгосрочным преимуществом для предприятий станут проприетарный контекст и операционные средства контроля, которые они выстраивают вокруг этих моделей.

«Интеллект, который исходит от модели, повсеместен», — отметил Рохан Кумар (Rohan Kumar), президент и главный директор по платформам и разработке Salesforce, в интервью VentureBeat в преддверии анонса. По его словам, уникальным остается лишь «доверенный корпоративный контекст» организации: ее клиенты, сотрудники, транзакции, связи между данными, база знаний и история.

Для предприятий это различие имеет решающее значение, поскольку все более автономным агентам требуется нечто большее, чем просто доступ к мощной LLM. Им необходимо понимать, что компания подразумевает под такими терминами, как выручка, отток клиентов или состояние счета; к какой информации им разрешен доступ; какие действия они могут предпринимать и каким образом эти действия должны мониториться, регулироваться и оплачиваться.

«У вас может быть самая лучшая модель, но без этого контекста вы не сможете надежно рассуждать и действовать от имени своего предприятия», — подчеркнул Кумар.

Salesforce расширяет понятие ИИ-«хендлера» (harness)

Под управляющими модулями (harness) для агентов обычно понимается программное обеспечение вокруг модели, которое предоставляет инструменты, контекст, инструкции и среду выполнения. Salesforce намеренно делает это определение более широким.

Salesforce заимствует термин, который сейчас широко используется в сфере агентов для написания кода, и расширяет его границы. Такие инструменты, как Claude Code от Anthropic (который Anthropic описывает как инструмент агентного программирования), DeepSeek Harness (локальная среда разработки и выполнения для агентного кодинга, выступающая открытым аналогом Claude Code) и Symphony от OpenAI (намеренно минималистичный уровень оркестровки для агентов-кодеров), в основном функционируют ближе к уровню выполнения и оркестровки.

Salesforce же хочет, чтобы ее Harness простирался дальше, охватывая корпоративный контекст, безопасность, управление, модели и централизованные средства контроля, которые определяют, что агенты знают и что им разрешено делать.

Собственные исследователи ИИ компании Salesforce также недавно представили доказательства того, что более узкий технический обвес вокруг модели может существенно повлиять на производительность агента.

В препринте исследования Salesforce AI от 8 сентября штатные исследователи компании определяют такой управляющий модуль как системный промпт, набор инструментов, хуки выполнения и каркас управления контекстом, окружающие LLM.

В ходе тестирования по семи бенчмаркам корпоративных агентов модернизация этого модуля вокруг меньшей модели Qwen позволила увеличить средний показатель успешности выполнения задач с 29,2% до 78,0% — то есть прирост составил 48,8 процентных пункта без изменения базовых весов самой модели на данном этапе.

Исследование также указывает на сложность концепции «подключи и работай» (plug-and-play) для моделей. После оптимизации управляющего модуля исследователи дообучили более слабую модель имитировать траектории, созданные более сильной экспертной моделью. Вместо дальнейшего улучшения средний показатель успешности упал с 78,0% до 63,1%, причем производительность снизилась по всем семи задачам.

Исследователи связали это ухудшение результатов с потерей соответствия между моделью и ее управляющим модулем: более слабая модель переняла стратегию планирования эксперта, но ей не хватило собственных возможностей для надежного выполнения этой стратегии внутри модуля, оптимизированного под ее прежнее поведение. Более целенаправленный подход в рамках политики (on-policy), при котором эксперт исправлял отдельные ошибочные шаги, сохраняя при этом траекторию планирования более слабой модели, повысил среднюю успешность до 79.7%.

Эта работа является препринтом, а не оценкой готового к производству продукта Enterprise AI Harness от Salesforce, в ней изучается значительно более узкое техническое определение управляющего модуля. Тем не менее она предоставляет эмпирические доказательства одного из тезисов Кумара: изменение окружения модели может кардинально изменить то, чего добивается агент, а также показывает, что модель и окружающая ее архитектура не всегда могут рассматриваться как полностью независимые компоненты.

Шесть уровней связывают рассуждения с детерминированным корпоративным исполнением

Salesforce организует свою расширенную архитектуру в виде шести «доверенных» возможностей.

1. Trusted Context (Доверенный контекст) объединяет информацию о клиентах с данными, метаданными, семантикой, знаниями, сигналами в реальном времени и памятью.

2. Trusted Agency (Доверенная агентная среда) управляет рассуждениями, планированием, состоянием, памятью, совместной работой и оркестровкой, позволяя применять детерминированные элементы управления там, где бизнес-процессы требуют абсолютной точности.

3. Trusted Action (Доверенные действия) связывает агентов с приложениями, API, рабочими процессами и инструментами.

4. Trusted Governance (Доверенное управление) добавляет контроль происхождения данных, их качества, политик и защитных барьеров.

5. Trusted Security (Доверенная безопасность) охватывает идентификацию, разрешения, конфиденциальность, защиту данных и безопасность во время выполнения.

6. Наконец, Trusted Models (Доверенные модели) призвана позволить предприятиям подключать различные модели и направлять работу на основе таких факторов, как точность, производительность, стоимость и бизнес-требования.

В Salesforce заявляют, что клиенты смогут использовать все шесть возможностей как единую систему или комбинировать только те компоненты, которые им необходимы, объединяя технологии Salesforce с существующими и сторонними системами.

Исследование взаимосвязи моделей и управляющих модулей добавляет важное предостережение к этой амбициозной концепции маршрутизации моделей. Salesforce хочет, чтобы компании сохраняли гибкость в переключении интеллектуальных систем по мере эволюции моделей, но выводы ее исследователей показывают, что модуль, оптимизированный под поведение планирования и выполнения одной модели, иногда может потребовать доработки при изменении самой модели.

Разница между открытыми рассуждениями и детерминированным корпоративным исполнением лежит в основе концепции Salesforce. LLM может вероятностным образом рассуждать о том, что должно произойти дальше, но бизнес не всегда может терпеть подобную неопределенность, когда агент резервирует товар, меняет заказ, одобряет доступ или работает с конфиденциальной информацией клиентов.

Salesforce иллюстрирует эту проблему обманчиво простым вопросом: «Можем ли мы выполнить этот заказ сегодня?» Ответ на него может потребовать данных CRM о клиенте, информации ERP об инвентаре, условий контракта, определений аналитики, политик компании, предыдущих взаимодействий и рабочих процессов, необходимых для выполнения заказа. Платформа Harness призвана превратить эти разрозненные входные данные в многоразовый контекст и элементы управления для множества агентов и моделей.

Плоскость управления ИИ для борьбы с бесконтрольным ростом числа агентов

Наряду с этими шестью возможностями Salesforce представляет AI Control Plane (Плоскость управления ИИ), призванную предоставить предприятиям единое пространство для поиска и регистрации агентов, создания идентификаторов и политик, управления их жизненными циклами, оценки производительности, наблюдения за поведением и результатами, а также контроля затрат, в том числе в отношении стороннего ИИ.

Эта амбициозная цель особенно тесно пересекается с выводами VentureBeat Intelligence о том, что предприятия уже используют в среднем 3,1 платформы оркестровки и в основном ожидают, что управление останется гибридным. Плоскость управления, способная видеть агентов только от одного вендора, решила бы лишь часть задач в той среде, в которой, по словам респондентов, они фактически работают.

Это также вовлекает Salesforce в важнейшую конкурентную борьбу за то, кто именно будет управлять растущей популяцией корпоративных агентов.

Microsoft Agent 365, ставшая общедоступной для коммерческих клиентов в мае, аналогичным образом позиционирует себя как корпоративная плоскость управления для наблюдения, администрирования и обеспечения безопасности агентов, в том числе тех, которые работают за пределами собственной экосистемы Microsoft.

Тем временем AWS в июне выпустила в общий доступ свой продукт Amazon Bedrock AgentCore Harness. Определение AWS ближе к традиционному хендлеру времени выполнения: он управляет циклом оркестровки, инструментами, окном контекста, постоянным состоянием и восстановлением после сбоев, но AgentCore также дополняет этот каркас идентификацией, памятью, шлюзами, наблюдаемостью, оценками и политиками управления. AWS явно поддерживает смену моделей без перестройки логики агентов.

Отличие Salesforce заключается в том, что она пытается объединить эту проблему плоскости управления и среды выполнения в более широкую архитектуру, охватывающую контекст, который потребляют агенты, то, как они рассуждают, выполняемые ими действия, выбор моделей, безопасность и управление.

Кумар отметил, что Salesforce пришла к такому подходу, проанализировав, где именно внедрения у клиентов сталкиваются с препятствиями.

«Эффективно ли это по затратам? Достаточно ли это безопасно? Приносит ли это правильные результаты?» — сказал он. Именно эти вопросы, а не просто то, может ли агент запуститься, всё сильнее определяли, доверяют ли предприятия ему серьезную работу.

Data 360, Tableau, Informatica и MuleSoft становятся частями единой архитектуры ИИ

Salesforce создает Harness не совсем с нуля. Вместо этого она реорганизует технологии, накопившиеся на ее платформе, в единую архитектуру.

Компания заявляет, что в основе лежат Data 360, Informatica, MuleSoft и Agent Fabric, Tableau, Agentforce, Salesforce Guardian и платформа Salesforce.

Для существующих клиентов текущие инвестиции должны послужить отправной точкой с возможностью перехода на дополнительные функции Harness по мере их появления.

Эта комбинация также показывает, почему Salesforce определяет «контекст» шире, чем просто извлечение записей для LLM.

Informatica может помочь обнаруживать, классифицировать и администрировать данные. Семантические модели Tableau кодируют лексику, которую бизнес использует для описания метрик и операций. Data 360 объединяет клиентские и корпоративные данные, включая информацию, хранящуюся за пределами Salesforce. MuleSoft и Agent Fabric могут связывать агентов с действиями и системами.

Кумар сообщил, что Salesforce «весьма агрессивно переориентирует [MuleSoft]» в рамках Harness на решение проблемы плоскости управления, включая работу с эндпоинтами LLM, серверами MCP и агентами, функционирующими в масштабах предприятия.

Salesforce заявляет, что стек останется компонуемым

Пожалуй, наиболее важной частью стратегии является уверенность Salesforce в том, что предприятиям не придется закупать каждый уровень исключительно у Salesforce.

«Вам необязательно выбирать всё от Salesforce», — сказал Кумар.

Компания заявляет, что Harness создается в безголовом (headless) формате, а возможности предоставляются через MCP, API, навыки (Skills) и плагины. Salesforce отдельно упоминает Claude, Slack, Microsoft Teams и Agentforce в числе сред, в которые могут интегрироваться ее возможности; это является частью так называемой более широкой стратегии «AIforce», призванной сделать Salesforce доступной для различных систем ИИ, агентов, приложений и интерфейсов.

Такая открытость особенно актуальна на фоне многоплатформенной реальности, выявленной VentureBeat Intelligence. Предприятия, участвовавшие в июльском опросе, не стремились к единой среде оркестровки; большинство из них аккумулируют сразу несколько платформ. Следовательно, у Salesforce есть стимул сделать свои слои контекста, управления и контроля полезными даже тогда, когда сам агент был создан где-то в другом месте.

Технический директор Rocket Mortgage Шон Малхотра (Shawn Malhotra) поддержал тезис об открытости в анонсе Salesforce, заявив, что компания не хочет «ставить наше будущее на одну закрытую платформу» по мере изменения технологий ИИ.

Эту компонуемость будет важно доказать на практике. У предприятий уже есть модели, платформы данных, системы безопасности и фреймворки агентов от разных поставщиков, а это значит, что Harness от Salesforce будет более убедительным, если он сможет управлять этими инвестициями и обогащать их, а не просто становиться еще одним стеком, на который клиентам придется переходить.

Цены и лицензирование пока неизвестны

Для корпоративных покупателей один из самых больших unanswered вопросов заключается в том, во сколько на самом деле обойдется внедрение Harness.

Salesforce пока не анонсировала конкретные SKU (товарные позиции), тарифы в расчете на пользователя или объем потребления, минимальные обязательства или окончательную модель лицензирования для новых возможностей. В публичном анонсе говорится, что существующие клиенты смогут обновить имеющиеся подписки на продукты Salesforce для разблокировки дополнительных функций Harness по мере их появления, а подробные цены, варианты упаковки и пути обновления будут представлены ближе к моменту общей доступности.

Эта формулировка имеет значение. Salesforce утверждает, что продукты, которые клиенты уже используют, обеспечивают архитектурный фундамент для Harness, но она не заявляла, что будущие возможности Harness будут автоматически включены в существующие подписки.

Кумар отметил, что компания все еще дорабатывает коммерческую модель. В качестве руководящих принципов он назвал простоту и предсказуемость: клиенты платят в зависимости от того, что они используют, при этом действует «общая валюта», охватывающая все возможности. Однако Salesforce еще публично не определила, какая часть будет продаваться по традиционной лицензии, а какая — по ценообразованию на основе потребления.

Из-за этого остается без ответа целый ряд вопросов об общей стоимости владения (TCO): какие текущие редакции и продукты Salesforce считаются подходящими инвестициями, на что именно должны перейти клиенты, можно ли будет лицензировать отдельные функции Harness независимо друг от друга и как использование моделей, агентов, данных и действий в конечном итоге трансформируется в счет к оплате.

Пока же предприятиям, оценивающим эту архитектуру, следует различать технологии, уже доступные в их инфраструктуре Salesforce, и дополнительные возможности Harness, которые Salesforce планирует внедрить. Обещание компании создать более простую и компонуемую архитектуру пока выглядит яснее, чем ее коммерческая механика.

Запуск начнется в начале финансового 2028 года — через пять месяцев

Многие из лежащих в основе технологий Salesforce уже доступны, но пройдет еще немало времени, прежде чем полноценный Salesforce AI Harness станет доступен всем.

В компании заявляют, что запуск новых возможностей Harness и единого интерфейса запланирован на начало финансового 2028 года (который наступает в феврале 2027 года, судя по календарю Salesforce) — внушительный срок, учитывая стремительно развивающийся, постоянно меняющийся и нередко переворачивающийся темп индустрии ИИ.

По оценке автора статьи, крайне маловероятно, что клиенты Salesforce или потенциальные покупатели будут сидеть сложа руки и ждать ее фирменный хендлер в течение этого времени. И хотя впоследствии они могут соблазниться переходом, когда продукт станет полностью доступным, он должен быть исключительно привлекательным с точки зрения цены, простоты использования или функционала, чтобы этот переезд того стоил.

Существующие клиенты смогут обновлять подходящие инвестиции в Salesforce по мере появления новых возможностей. Компания Salesforce пока не раскрывает подробные пакеты услуг, цены или конкретные пути перехода, заявляя, что они появятся ближе к моменту общего релиза.

Эти детали будут иметь решающее значение. Ценностное предложение зависит не только от того, сможет ли Salesforce технически связать контекст, управление, безопасность и выполнение действий агентами, но и от того, окажется ли это проще и экономически более предсказуемо, чем сборка этих уровней по отдельности.

Salesforce делает ставку на то, что по мере совершенствования базовых моделей конкуренция в сфере корпоративного ИИ будет все дальше смещаться за пределы самой модели. Главным дифференциктором станет архитектура, способная наделить эти модели проприетарным бизнес-контекстом, безопасно подключить их к реальным рабочим процессам и ограничить их действия, не уничтожая при этом гибкость, которая делает генеративный ИИ полезным в первую очередь.

Компания не одинока в выводе о том, что инфраструктура вокруг моделей приобретает стратегическое значение. Что отличает ставку Salesforce, так это попытка объединить концепции технического хендлера и корпоративной плоскости управления с клиентскими данными, семантикой, рабочими процессами и средствами контроля, уже встроенными в ее приложения, и одновременно доказать, что получившаяся архитектура должна работать в многовендорной ИИ-среде.

Или, как выразился Кумар в анонсе Salesforce: «Агентное предприятие будет определяться не тем, какую модель выберет компания».