기존의 소프트웨어 자동화는 보통 개발자가 명확한 명령어(command)와 프로그래밍 로직을 직접 작성해야 했습니다. 하지만 최근에는 중국의 Manus를 비롯한 여러 곳에서 자연어를 입력으로 받아 AI 에이전트 동작을 정의하고 자동화하는 새로운 방식을 채택하고 있는데요. 세일즈포스도 마찬가지입니다.

이를 가능하게 하는 핵심 기술을 살펴볼까요?

1. 자연어 이해 (Natural Language Understanding, NLU)

사용자가 “신규 고객 등록 시 환영 이메일을 자동 발송해줘”처럼 요구사항을 자연스럽게 서술하면, Agentforce는 이 문장을 의도(intention) 와 개체(entity) 로 분석합니다.

• 의도: 사용자가 원하는 목표 (ex. 이메일 발송 자동화)
• 개체: 자동화에 필요한 대상 정보 (ex. 신규 고객 등록 이벤트, 이메일 콘텐츠)

즉, 자연어를 읽고, 무슨 동작을 원하고 어떤 데이터를 다뤄야 하는지를 이해한다고 볼 수 있습니다.

2. Topic 및 Instruction 생성

이해한 내용을 기반으로 Agentforce는 ‘Topic’ (에이전트가 다룰 주제)과 ‘Instruction’ (주어진 상황에서 에이전트가 수행할 세부 작업)을 자동 생성합니다. 복잡한 워크플로우가 자연어로 이해하기 쉽게 정의되지요.

• Topic 예시: “신규 고객 온보딩”
• Instruction 예시: “신규 고객 등록되면 환영 이메일 발송”

3. 자동 액션 매핑 (Action Mapping)

Agentforce는 세일즈포스 내부, 또는 연결된 API를 검색한 후 목표를 달성하기 위한 적절한 액션을 자동으로 매핑합니다.

예를 들면:

• “환영 이메일 발송” → Salesforce의 이메일 서비스 액션 연결
• “쿠폰 발급” → ERP 시스템 쿠폰 생성 API 호출

에이전트포스는 외부 API도 자연어로 쉽게 호출할 수 있기 때문에, 백엔드 복잡성은 모두 숨기고 자연어만으로 통합 프로세스를 짤 수 있습니다.

4. 테스트 및 최적화 (Testing & Optimization)

Agentforce는 단순히 구성하는 것에서 끝나는 게 아니라, Testing Center를 통해 자연어 기반으로 생성된 플로우를 자동으로 테스트합니다. 이후,

• 문맥 적합성(Context Relevance)
• 사실성(Faithfulness)
• 안전성(Safety)

같은 품질 지표를 기준으로 개선점을 제안하는데요. 만약 결과가 예상과 다르다면, 사용자에게 ‘어떤 부분을 수정하면 좋은지’까지 자연어로 설명해줘서, 다시 쉽게 수정할 수 있습니다.