首家逆“大模型”科技巨頭出現！Salesforce：少用大模型時，系統運行得更穩定、效果更好

過去一年裏，Salesforce首席執行官馬克·貝尼奧夫多次對外強調，公司核心AI產品Agentforce可以幫助企業利用大語言模型實現自動化，從而顯著節省成本。

Salesforce：“少用”大語言模型時，效果更好

但最近，Salesforce向客戶傳遞的信號開始發生變化。公司高管表示，在不少場景下，Agentforce反而是在“少用”大語言模型（也就是生成式AI）時，運行得更穩定、效果更好。

Salesforce產品營銷高級副總裁桑吉娜·帕魯萊卡表示，公司正在Agentforce中引入更基礎、更加“確定性”的自動化方式，以提升軟件的可靠性。這類自動化依賴預先設定好的規則來做決策，而不是讓AI模型自行理解、推理。

她直言：“一年前，我們對大語言模型的信任度確實更高。”

目前，Salesforce官網已明確寫道，Agentforce可以顯示出“消除大語言模型固有隨機性”的能力，確保關鍵業務流程每一次都嚴格按照相同步驟執行。

這種做法的好處在於，可以有效避免聊天機器人或AI系統出現不可預測的行爲。但代價也很明顯：在理解用戶問題的語境、細節和複雜含義方面，這類系統有時不如ChatGPT等通用大模型給出的回答全面、靈活。

作爲全球市值最高的軟件公司之一，Salesforce對大模型策略的這種“回調”，可能會影響成千上萬正在使用相關技術的企業。

目前，包括OpenAI、Anthropic在內的AI廠商，正將大語言模型用於自動化軟件開發、數據分析、金融、營銷、銷售以及客戶服務等多個領域。儘管許多大型企業已經從中受益，但要把大模型真正變成可以穩定執行多步驟任務的“AI代理”，在技術、成本和組織管理層面仍面臨不少挑戰。

不少企業發現，要防止大模型“胡說八道”或給出錯誤判斷，並不容易。

對於庫存管理、退款處理等需要高度精準的業務場景來說，一旦出錯，可能直接導致經營決策失誤，甚至引發員工或客戶的不滿。

Salesforce自身在AI營銷話術上也經歷了明顯轉變。貝尼奧夫此前曾表示，Agentforce的部署“非常簡單”。但今年，一些客戶在使用過程中遭遇了所謂的“幻覺”問題。Salesforce對此回應稱，產品仍在快速迭代和成長中。

作爲少數披露AI專項收入的科技公司之一，Salesforce表示，Agentforce目前的年化收入有望超過5億美元。

“確定性觸發機制”

在實際落地過程中，許多客戶需要AI廠商進行大量“手把手”的協助，才能讓系統正常運行。同時，不少客戶也對AI的運行成本表示擔憂。

Salesforce Agentforce的定價爲每次對話2美元，此外也提供按使用量預付積分的收費方式。

Agentforce首席技術官穆拉利達爾·克里希納普拉薩德表示，引入更基礎的自動化方式，比如通過明確的“如果這樣、就那樣”的規則來編程，不僅能降低系統運行成本，也能直接讓客戶付出更少費用。

他指出，如果給大語言模型的指令超過八條，它往往會開始“遺漏指令”，這在關鍵業務場景中是不可接受的。因此，在某些環節，必須採用完全確定性的方式，而不是浪費算力和成本去調用大模型。

“這樣做不僅是在節省大模型的成本，更重要的是，能確保用戶拿到正確的結果。”

以智能家居安防公司Vivint爲例。該公司去年開始使用Agentforce，爲其250萬名客戶提供客服支持，此前他們曾嘗試自行開發AI客服，但效果不佳。

Vivint在使用Agentforce初期也遇到過可靠性問題。例如，公司要求系統在每次客服互動結束後自動發送滿意度調查，但有時AI並不會執行這一指令，原因也無法追溯。

最終，Vivint與Salesforce合作，在Agentforce中加入了一個“確定性觸發機制”，確保調查問卷能夠每次準時發送。

Salesforce另一位高管菲爾·穆伊在今年10月的博客文章中指出，公司一些“最成熟的客戶”普遍面臨AI“偏移”問題——當用戶提出偏離主題的問題時，AI代理容易丟失原本的任務目標。

例如，當聊天機器人被設定爲引導用戶填寫表單時，如果用戶臨時詢問與表單無關的問題，AI往往會“跑題”，無法繼續完成核心任務。

爲此，Salesforce開發了名爲Agentforce Script的系統，用於識別哪些任務或任務環節不需要依賴大語言模型，從而降低不確定性。目前，該功能仍處於測試階段。

Salesforce逐步減少對大模型的依賴

Salesforce此前曾以自身爲案例，重點宣傳Agentforce帶來的效率提升。貝尼奧夫表示，部分依賴OpenAI大模型的Agentforce，已經承擔了Salesforce內部大量客戶服務工作，使公司得以裁減約4000名客服人員。

但近幾個月來看，Salesforce似乎正在減少客服機器人對大模型的依賴。

例如，上週公司在回應有關Agentforce技術問題的求助時，僅向用戶展示了一組博客鏈接，而沒有進一步詢問具體情況或展開對話。其中首條鏈接甚至指向今年6月的一次系統宕機事件，與當下問題並不相關。

這種處理方式，與企業多年來使用的基礎型客服機器人並無太大區別。

對此，Salesforce發言人否認公司在客服代理中“回退”使用大模型的說法。他表示，今年公司對客服代理在多個方面進行了優化，包括重新梳理問題結構、加強安全防護、提升信息檢索質量，並讓回覆更加具體、更貼近真實客戶需求。

此外，公司還引入了更完善的監控和反饋機制，可以快速發現AI回覆過於寬泛、偏題或表述不清的問題，並進行迭代優化。

該發言人稱，客服代理目前“解決的問題數量創下新高”，預計截至明年1月下旬的財年內，成功解決的對話數量將同比增長90%。

“我們對在哪些場景、以及如何使用大語言模型，變得更加有針對性了。”

值得注意的是，不只是Salesforce，其他AI廠商同樣在應對大模型“失控”的問題。本月早些時候，服裝零售商Gap使用的一款由AI初創公司Sierra提供支持的聊天機器人，竟然回答了有關成人用品、性甚至納粹德國的問題。

Sierra隨後表示，這是由於配置錯誤，加上“惡意用戶”刻意誘導所致，目前相關問題已被修復。