Agentforce im Test 2026: Was es kann, was es kostet und wo es an Grenzen stößt

Was ist Agentforce 2026?

Agentforce ist die Plattform von Salesforce zum Bauen und Betreiben von KI-Agenten für Service, Vertrieb, Commerce und internen Support. Salesforce beschreibt es selbst kurz: die KI-Agenten-Plattform, die "delivers 24/7 autonomous support at enterprise scale."

Ich arbeite bei eesel jeden Tag in der Support-Warteschlange, also habe ich dieses Produkt so gelesen, wie es ein Support-Lead tun würde: Was landet im Case, was kostet es pro Konversation und was geht kaputt, wenn ein Kunde vom Skript abweicht. Für diesen Test habe ich die Preisseiten von Salesforce, die Flex-Credits-Preisliste vom 31. August 2026, die Hilfedokumentation und die 1.696 Bewertungen auf G2 durchgesehen.

Ein paar Namensänderungen verwirren viele, hier das Vokabular für 2026:

Der Launch im September 2026 ist für Support-Teams am wichtigsten. Salesforce hat eine Reihe einsatzfertiger Agenten ausgeliefert (Casey für den Service, Paige für IT und HR, Carter für Käufer und weitere), jeder mit Skills, Actions und Datenmodellen für seine Aufgabe. Sie starten nicht mehr bei einer leeren Leinwand, was die größte Kritik an der Version von 2024 war.

Wie Agentforce unter der Haube funktioniert

Wenn eine Kundennachricht eintrifft, entscheidet Agentforce zuerst, welcher Subagent sie bearbeiten soll, und führt dann eine Schlussfolgerungsschleife aus: einen Schritt planen, eine Aktion ausführen, das Ergebnis ansehen, wiederholen. Salesforce sagt, man sei von Chain-of-Thought-Planung zu einer ReAct-artigen Schleife (reason and act) gewechselt, weil Tests deutlich bessere Ergebnisse zeigten.

Die Bausteine, die es von einem Chatbot unterscheiden:

• Actions nutzen wieder, was Sie gebaut haben. Salesforce sagt, Sie können bestehende Workflows, Prompt-Vorlagen, Apex und APIs in Agenten-Actions verwandeln. Wenn Ihre Admins schon einen Flow "Rücksendung verarbeiten" haben, kann der Agent ihn aufrufen.
• Verankerung in Ihren Daten. Antworten stützen sich auf CRM-Datensätze, Wissensartikel und Data 360. Das ist KI-Grounding auf native Weise, und der Hauptgrund, Agentforce einem aufgesetzten Tool vorzuziehen.
• Berechtigungen bleiben erhalten. Der Agent arbeitet innerhalb der Freigaberegeln und der Sicherheit auf Feldebene Ihrer Org, kann also nichts lesen, was das Profil seines Nutzers nicht lesen kann.
• Guardrails und der Trust Layer. Der Einstein Trust Layer ergänzt Zero Data Retention, Toxizitätserkennung und ein Audit-Protokoll.
• Agent Script für die Teile, die exakt sein müssen. Erstattungsgrenzen, Identitätsprüfungen und Compliance-Formulierungen lassen sich im Skript festlegen, statt sie dem Modell zu überlassen.

Dieser letzte Punkt ist die leise Geschichte von 2026. Das Team von Salesforce hat stark auf deterministische Kontrolle gesetzt und die Sprache als Open Source veröffentlicht:

"Our team at Agentforce recently open-sourced our solution to this and we've gotten very valuable feedback -- would love to hear from more of you about it"

crsn, Hacker News

All das bauen Sie im Agentforce Builder. Der Screenshot unten ist die Produktaufnahme von Salesforce selbst: links die Subagents (hier unter ihrem älteren Namen Topics), in der Mitte die Schlussfolgerungsspur und rechts eine Live-Vorschau.

Sehen Sie sich die Schaltfläche "Batch Test" in dieser Kopfzeile an. Testen ist eingebaut, und Sie werden es brauchen. Mehr dazu im Abschnitt zur Einrichtung. Wenn Sie tiefer in den Builder einsteigen wollen, habe ich ihn in der Anleitung zum Agent Builder behandelt.

Was Agentforce for Service einem Support-Team bietet

Für einen Support-Lead ist Agentforce for Service das wichtige Produkt, jetzt mit Casey an der Front. Salesforce sagt, Casey löst Kundenserviceanliegen über Sprache, SMS, WhatsApp und Web-Chat, mit vorgefertigter Unterstützung für FAQs, Rücksendungen, Kontoverwaltung und Übergabe an Menschen. Sie können den Agenten passend zu Ihrer Marke umbenennen. Meine vollständige Casey-Analyse behandelt die Persona im Detail.

Was Sie konkret bekommen:

• Kanäle. Web-Chat, Messaging und Sprache. Marc Benioff hat im Februar 2026 angekündigt, dass Agentforce Voice weltweit verfügbar ist, was wichtig ist, wenn das Telefon einen großen Teil Ihres Volumens ausmacht. Mein Beitrag zum Salesforce-Sprachagenten geht weiter darauf ein.
• Übergaben mit Kontext. Stößt der Agent an eine Grenze, übergibt er den Case mit angehängtem Verlauf an einen Menschen. Wie Sie diese Regeln setzen, bestimmt Ihre Eskalationsrate; lesen Sie vor dem Start also zu Salesforce-KI-Eskalation nach.
• Case-Arbeit, nicht nur Chat. Weil Actions echte Datensätze berühren, kann der Agent einen Case aktualisieren, eine Bestellung prüfen oder eine Rücksendung erfassen, genau wie die Case-Automatisierung, die Ihre Admins schon betreiben.
• Echte Zahlen aus Salesforces Kundenkreis. Salesforce berichtet, dass 50 % der Chat-Anfragen bei Engine vollständig gelöst werden, und zwar von dessen Help-Agent Eva, laut der Notiz zum September-Launch.

Salesforce hat im selben Release außerdem drei Plattformbausteine ergänzt: Multi-Agent Orchestration (jetzt allgemein verfügbar), Agent Optimizer zum Verfeinern von Agenten und zum Lesen von Sitzungsspuren (GA im Oktober 2026) und eine Langzeit-Laufzeit für Agenten, die über Tage arbeiten. Für eine Support-Warteschlange ist der Optimizer der, den man beobachten sollte, denn er zielt auf die Feinabstimmung, über die sich G2-Bewertende beklagen.

Was kostet Agentforce 2026?

Hier bleiben die meisten Kaufgespräche stecken, deshalb bin ich genau. Alles Folgende stammt von der Agentforce-Preisseite, der Service-Cloud-Preisseite und der offiziellen Preisliste von Salesforce.

Agentforce-Preisoptionen

Hier die Verschiebung, die die meisten Preisartikel übersehen: Der Conversation-Preis von $2 ist nicht mehr das, was ein Neukunde bekommt. Auf der Live-Seite blendet Salesforce den Preis dieser Karte aus und zeigt "For existing Agentforce Conversations customers. Contact your Account Executive for more information." Neue kundenorientierte Einsätze landen bei Flex Credits. Die Preis-FAQ von Salesforce sagt außerdem, dass Flex Credits und Conversations nicht in derselben Org laufen können und dass ungenutzte Flex Credits nicht übertragen werden.

Was ein Flex Credit kauft

Die Preisliste legt für jede Nutzungsart einen Multiplikator fest. Bei $0,005 pro Credit:

Zwei Details aus dieser Liste sollten Sie vor der Unterschrift kennen. Help-Agent-Lösungen kosten in einer Sandbox nichts, Sie können Casey dort also testen, ohne Credits zu verbrennen. Und auch die Arbeit mit Data 360 (Datenaufbereitung, Vereinheitlichung, Abfragen) wird in Flex Credits gemessen, mit eigenen gestaffelten Multiplikatoren. Salesforces eigene Rechenbeispiele sagen ausdrücklich, dass sie Data-360-Credits nicht enthalten, ebenso wenig andere Verbrauchsdienste.

Die Lizenz darunter

Agentforce for Service setzt auf einer Service-Cloud-Lizenz auf. Aktuelle Editionen, jährlich abgerechnet:

Zusammengenommen greift ein Support-Rollout auf mehrere Zähler gleichzeitig zu. Eine tiefere Tour durch die Credit-Rechnung finden Sie unter Salesforce Flex Credits. Die Seite pro Nutzer behandelt Preise für das Service-Cloud-KI-Add-on.

Schätzen Sie Ihre eigene Rechnung

Geben Sie Ihr Team und Ihr Volumen ein. Der Rechner nutzt nur die veröffentlichten Listenpreise von Salesforce, zeigt die Zähler pro Aktion und pro Lösung nebeneinander (welcher gilt, hängt von Ihrem Agententyp und Vertrag ab) und lässt Data 360 und Prompt-Credits weg, die Salesforce separat abrechnet.

Bei den Standardeingaben (10 Advanced-Lizenzen, 3.000 Konversationen, je 3 Aktionen, die Hälfte vom Help-Agent gelöst) betragen allein die Lizenzen $3.950 im Monat, der Zähler pro Aktion fügt $900 hinzu und der Zähler pro Lösung $3.000. Die Lizenz ist meist die größere Position, was Teams überrascht, die nur für "den KI-Teil" budgetieren. Wenn Sie lieber den ROI als die Kosten modellieren wollen, gibt es einen eigenen Agentforce-ROI-Rechner.

Salesforce gibt Ihnen durchaus eine Möglichkeit, die Zähler zu beobachten. Digital Wallet ist für Verbrauchsprodukte kostenlos und zeigt den Credit-Verbrauch nach Art, mit Schwellenwert-Warnungen.

Es gibt auch keine Überziehungsstrafe: Salesforce sagt, Nutzung über das Kontingent hinaus werde zum vertraglichen Satz abgerechnet, monatlich im Nachhinein. Das ist fair. Es bedeutet aber auch, dass die Warnung, nicht der Vertrag, einen schlechten Monat stoppt.

Was die Einrichtung wirklich erfordert

Agentforce setzt laut Salesforce Help die Enterprise, Performance, Unlimited oder Developer Edition voraus, und die Add-on-Lizenzen variieren je nach Agententyp. Das schließt Teams mit Starter und Pro Suite vom vollen Produkt aus, auch wenn diese Suiten etwas eingebaute KI enthalten.

Die Arbeit selbst gliedert sich in vier Teile:

1. Die Daten bereinigen, die der Agent liest. Wissensartikel, Case-Felder und Kundendatensätze. Wenn eine Regel nur in jemandes Kopf existiert, findet der Agent sie nicht.
2. Subagents und Actions entwerfen. Entscheiden, welche Aufgaben der Agent übernimmt (Bestellstatus, Rücksendungen, Passwort-Rücksetzungen), und jede mit einem Flow, einer Apex-Klasse oder einer API verbinden. Das ist Admin- und Entwicklerarbeit.
3. Die Anweisungen und die festen Regeln schreiben. Klare Anweisungen in Alltagssprache plus Agent Script für alles, was nie variieren darf.
4. Testen, dann unter Produktionsbedingungen testen. Batch Test im Builder, dann ein begrenzter Start.

Schritt vier ist der, auf den ich die meiste Zeit verwenden würde, und ein Salesforce-Architekt, der es ausgeliefert hat, sagt dasselbe:

"The biggest surprise? The agent can behave perfectly in preproduction and then behave completely differently in production."

Sumant Satpathy, LinkedIn

Das deckt sich mit dem, was ich in Jahren gelernt habe, in denen ich bei eesel KI in Live-Support-Warteschlangen gebracht habe. Ein selbstsicherer Agent mit falscher Antwort ist schlimmer als kein Agent, weshalb ich heute bei jedem Rollout einen Test an echten vergangenen Tickets verlange, bevor Kunden eine Antwort sehen. Mein Scorecard für KI-Support-Piloten enthält die Hürden, die ich bei jedem Anbieter anlegen würde, Agentforce eingeschlossen. Zur Budgetierung der Personalseite siehe Agentforce-Einrichtungskosten.

Was Agentforce gut macht

Ehre, wem Ehre gebührt. Das sind die Teile, auf die ich einen Salesforce-nativen Support-Lead hinweisen würde:

• Nativer Datenzugriff. Der Agent arbeitet mit denselben Datensätzen, die Ihre Mitarbeitenden sehen, sodass "Wo ist meine Bestellung" und "Ändern Sie meine Adresse" in einer Konversation beantwortet und ausgeführt werden können.
• Wiederverwendung bestehender Automatisierung. Jahre an Flows und Apex werden zu Agenten-Skills statt zu versunkenen Kosten.
• Sicherheit, die Ihr Modell erbt. Ein G2-Bewertender, ein Salesforce-Admin und Entwickler, hat es präzise formuliert:

"Because it runs within the Salesforce trust boundary, it natively inherits Object-Level Security, Field-Level Security, sharing rules, and user-context permissions."

Avinash B., G2

• Ein echter Startpunkt. Casey und die einsatzfertigen Agenten bedeuten weniger Bauen bei null als 2024 und 2025.
• Breite. Eine Plattform deckt Service, Sprache, IT-Hilfe und Vertriebsagenten ab, mit Slack und Agentforce verknüpft für interne Anfragen.

Wo Agentforce an Grenzen stößt

Nichts davon ist versteckt. Es sind die Kompromisse einer so tiefen Plattform.

• Kosten sind schwer zu prognostizieren. Lizenzen, Actions, Lösungen, Prompts und Data 360 sind getrennte Zähler, und wie viele Actions eine Konversation auslöst, hängt davon ab, wie Sie den Agenten gebaut haben. Digital Wallet hilft beim Beobachten der Ausgaben; es sagt sie nicht voraus.
• Die Einrichtung erfordert Salesforce-Kenntnisse. Subagents, Actions und Agent Script sind Admin- und Entwicklerarbeit, was für ein Team mit Salesforce-Praxis in Ordnung ist und für eines ohne langsam.
• Die Ausgabequalität folgt der Datenqualität. Sind Wissensartikel veraltet oder Case-Felder uneinheitlich, spiegelt der Agent das wider. Das gilt für jeden KI-Agenten, aber die Stärke von Agentforce (tiefes CRM-Grounding) macht ihn empfindlicher gegenüber unordentlichen CRM-Daten.
• Es ist um Salesforce herum gebaut. Liegen Ihre Cases in einem anderen Helpdesk, geht ein Großteil des Werts verloren. Teams in dieser Lage sollten mit Agentforce vs. Zendesk AI beginnen. ServiceNow-Shops haben ihren eigenen direkten Vergleich.
• Das Preisblatt ändert sich ständig. Conversations-Preise, Foundations-Credits, Max Edition, Topics in Subagents umbenannt, Data Cloud in Data 360 umbenannt: alles hat sich innerhalb etwa eines Jahres geändert. Die aktuellen Grenzen der Service-Cloud-KI führe ich separat auf.

Was Nutzer sagen

Auf G2 hat Agentforce 4,3 von 5 Punkten bei 1.696 Bewertungen, mit 56 % Fünf-Sterne- und 34 % Vier-Sterne-Bewertungen. Das Lob konzentriert sich auf die einfache Bedienung, sobald es läuft, und auf die CRM-Integration. Die Kritik konzentriert sich auf Einrichtung und Preis und ist über alle Unternehmensgrößen hinweg konsistent.

"What I dislike most is that Agentforce can require significant setup, testing, and ongoing optimization to ensure the responses and actions are accurate. The quality of the experience also depends heavily on how well the underlying Salesforce data is structured and maintained."

Katherine D., Mid-Market, G2

"Additionally, consumption-based pricing models require tight monitoring to avoid unexpected costs during high-volume usage, and extensive testing is needed before deploying agents to production."

Zhe Y., Enterprise, G2

Außerhalb der Bewertungsseiten geht es weniger um Funktionen als darum, wohin Salesforce zielt. Der Ingenieur und Autor Gergely Orosz hat die strategische Version in einem Beitrag mit über tausend Likes deutlich formuliert:

"It's almost comical seeing Salesforce push Agentforce so much for AI (and most tech companies not giving a damn about it), and ignoring that Slack is THE tool that each and every tech company is using as their AI connective tissue."

Gergely Orosz, X

Mein Eindruck der Stimmung: Wer es betreibt, mag es, und wer noch entscheidet, ob er es kauft, sorgt sich um Kosten und Aufwand. Diese Spaltung ist nützlich. Sie sagt Ihnen, dass das Produkt funktioniert, sobald es eingerichtet ist, und dass das Risiko im Weg dorthin liegt. Die älteren Einstein-AI-Bewertungen folgten einem ähnlichen Muster.

Wer Agentforce wählen sollte (und wer nicht)

Wählen Sie Agentforce, wenn Service Cloud Ihr führendes System ist, Sie die Enterprise Edition oder höher nutzen, einen Admin oder Partner haben, der den Agenten betreuen kann, und einen Anbieter für Service, Sprache und interne Agenten wollen. Casey plus die mitgelieferten Credits der Max Edition ist für diesen Käufer der sauberste Weg.

Fangen Sie klein an, wenn Sie Salesforce intensiv nutzen, aber nur wenige Admins haben. Starten Sie einen Subagent für ein Anliegen mit hohem Volumen (Bestellstatus ist das übliche), nutzen Sie die kostenlosen Sandbox-Lösungen zum Testen und erweitern Sie, sobald die Zahlen stimmen. Der Einführungsleitfaden beschreibt diese Reihenfolge.

Schauen Sie sich woanders um, wenn Ihre Cases nicht in Salesforce liegen, Sie Starter oder Pro Suite nutzen oder die Finanzabteilung eine feste monatliche KI-Zahl braucht. Die Übersicht zu Agentforce-Alternativen behandelt diese Wege. Wenn Sie auch den Helpdesk ersetzen, beginnen Sie mit den Service-Cloud-Alternativen. So oder so enthält mein Leitfaden zur Auswahl eines KI-Support-Agenten eine Checkliste, die für jeden Anbieter taugt.

Wo eesel für Service-Cloud-Teams passt

Ich bin ehrlich zu eesels Rolle hier, denn ich gehöre zum Support-Team. eesel ist kein CRM und keine Plattform zum Bauen von Agenten. Es ist eine Plattform für KI-Teammitglieder, und für den Support ist das relevante Teammitglied der KI-Helpdesk-Agent: Er steigt in Ihre bestehende Warteschlange ein und bearbeitet Cases wie ein neuer Mitarbeiter.

In Salesforce Service Cloud liest er beim Verbinden Ihre bisherigen Cases, Wissensartikel und E-Mail-Vorlagen, entwirft oder sendet dann Antworten, fügt interne Notizen hinzu, aktualisiert Case-Felder und leitet Cases in Warteschlangen. Sein Verhalten ändern Sie, indem Sie in normaler Sprache beschreiben, was Sie wollen, statt Subagents zu bauen. Bevor er einen Live-Case anfasst, können Sie ihn an Ihren vergangenen Salesforce-Cases laufen lassen und sehen, wo er stark ist und wo im Wissen Lücken sind.

Die Frage, die ich in Vertriebsgesprächen am häufigsten höre, betrifft Kontrolle, nicht Fähigkeit. Ein CX-Lead mit etwa 7.000 Tickets im Monat sagte unserem Team: "I need an AI who is only handling the tickets that it's confident to handle and all the other ones, leave them alone." Dafür ist der Testlauf an vergangenen Cases da. Und ehrlich gesagt habe ich früher in diesem Jahr gesehen, wie Service-Cloud-Teams eesel abgelehnt haben, weil wir noch nicht nativ an Salesforce angebunden waren. Diese Lücke ist jetzt geschlossen.

Das klarste öffentliche Beispiel für das Muster ist smava, eine Berliner Kreditvergleichsplattform. smava betreibt eesel auf Zendesk statt auf Salesforce, aber der Aufbau ist genau das, was ein regulierter Service-Cloud-Team wollen würde: getrennte Agenten zum Kategorisieren, Entwerfen und für Antworten je Marke, etwa 27.000 bearbeitete Tickets in einem Monat, etwa 15.300 vorbereitete Antwortentwürfe, und eesel sendet nie selbst eine Antwort. Ein Mensch genehmigt jede einzelne. Jede Regel steht in Klartext-Anweisungen, sodass eine Änderung dessen, was der Agent sagen darf, eine Bearbeitung ist und kein Projekt.

Beim Preis nutzt eesel feste Monatstarife: 500 Credits für $299 im Monat, und ein Case ist ein Credit, egal wie viele Antworten er braucht. Es gibt keine Lizenzgebühren und keine getrennten Zähler für Aktionen oder Daten, das ist der umgekehrte Kompromiss zum gemessenen Modell von Agentforce, in dem eine Help-Agent-Lösung eine Form von ergebnisbasierter Preisgestaltung ist. Wo eesel nicht passt: Wenn Sie eine Salesforce-native Plattform wollen, die Service-, Vertriebs- und Sprachagenten auf denselben Metadaten betreibt, leistet Agentforce das und eesel versucht es nicht.

Mein Fazit: 3,7 von 5

Agentforce ist 2026 ein besseres Produkt als beim Start 2024, vor allem wegen der einsatzfertigen Agenten, Agent Script und des eingebauten Testens. Es verdient seine Punkte durch Tiefe. Es verliert Punkte dadurch, wie viel Arbeit und Prognose es vom Käufer verlangt, bevor der erste Case gelöst ist. Mehr Kontext dazu, wohin sich die Kategorie Agentic AI innerhalb von Salesforce entwickelt, finden Sie in meinem Leitfaden zur Service-Cloud-KI.

eesel an Ihrer Service-Cloud-Warteschlange testen

Wenn Sie Service Cloud nutzen und ein KI-Teammitglied für Ihre Cases wollen, ohne Subagents zu entwerfen oder Flex Credits zu dimensionieren, probieren Sie eesel aus. Es verbindet sich mit Salesforce, lernt aus Ihren bisherigen Cases und Wissensartikeln und lässt sich an vergangenen Cases testen, bevor ein Kunde eine Antwort sieht. Sie zahlen einen Credit pro Case in einem festen Monatstarif und können mit dem kostenlosen Tarif mit 100 Credits starten.

Testen Sie eesel diese Woche an einem Ausschnitt Ihrer Service-Cloud-Warteschlange und vergleichen Sie die Entwürfe mit dem, was Ihr Team tatsächlich gesendet hat.