Koa: Salesforce trainiert eigenes Reasoning-Modell für Agentforce

Bisher übernahm bei Agentforce ein großes, allgemeines Modell fast das gesamte mehrstufige Reasoning. Mit Koa hat Salesforce nun ein eigenes Reasoning-Modell für Unternehmensaufgaben vorgestellt, das innerhalb der Salesforce-Vertrauensgrenze läuft.

Wie Koa entstanden ist

Grundlage ist NVIDIA Nemotron 3 Super, ein offenes Modell mit 120 Milliarden Parametern. Salesforce nennt zwei Gründe für die Wahl: direkter Zugriff auf die Modellgewichte, um sie weiterzutrainieren, und Transparenz, weil NVIDIA die Trainingsdaten offengelegt hat.

Reines Nachahmen erfolgreicher Gesprächsverläufe (Supervised Fine-Tuning) brachte laut Salesforce nur begrenzte Fortschritte. Stattdessen baute das Team simulierte Unternehmensabläufe für mehr als 14 Branchen, darunter Fertigung, Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen und Reisen. Synthetische Kunden mit unterschiedlichen Stimmungen trafen auf das Modell, ein Bewertungssystem prüfte, ob das Anliegen gelöst wurde, und das Modell durchlief jedes Szenario tausendfach (Reinforcement Learning). Echte Kundendaten flossen nach Angaben von Salesforce nicht ein; Gewichte, Training und Betrieb liegen bei Salesforce.

Wissen, wann man nicht handelt

Besonders betont Salesforce ein Trainingsszenario: Der Kunde verlangt etwas, wofür der Agent kein passendes Werkzeug hat. Allgemeine Modelle neigen dann dazu, ein ähnlich klingendes Werkzeug aufzurufen oder eine Aktion zu bestätigen, die nie passiert ist. Koa wurde darauf trainiert, offen zu sagen, was es nicht kann, nach fehlenden Informationen zu fragen oder an einen Menschen zu übergeben.

Einordnung

Koa arbeitet mit spezialisierten kleineren Modellen zusammen, etwa für Intent-Erkennung, Toxizitätsprüfung und Suchranking, und neben großen Frontier-Modellen. Laut Salesforce ist Koa im Pilotbetrieb; die allgemeine Verfügbarkeit ist für den Winter 2026 geplant.