Para ser justo, os agentes de IA estão em toda parte agora. Já ultrapassamos os chatbots simples de ontem para entrar em uma nova era de colegas de equipe autônomos que podem realmente raciocinar, planejar e agir. É uma mudança bastante empolgante, e a Salesforce entrou na disputa com um lançamento de peso: o Salesforce Agentforce. A promessa é enorme, visando automatizar tarefas complexas em vendas, serviços e marketing.
Mas, com todas as demonstrações impecáveis e grandes promessas, vem uma dose saudável de ceticismo. Você vê o hype, mas depois vê usuários reais em fóruns como o Reddit se perguntando se a ferramenta está pronta para produção ou se é apenas mais um momento de "demo legal". É para isso que serve este guia. Vamos cortar o ruído e oferecer uma visão clara do que é essa ferramenta, como ela realmente funciona, suas complexidades no mundo real e o que você deve considerar antes de mergulhar de cabeça.
O que é o Salesforce Agentforce?
Então, o que é o Salesforce Agentforce quando você remove o jargão de marketing? Em sua essência, é uma plataforma para construir e implantar seus próprios agentes de IA autônomos. Eles não são apenas chatbots que aparecem para responder a uma pergunta rápida; eles são projetados para serem proativos e realizar tarefas de várias etapas tanto para seus funcionários quanto para seus clientes.
Pense nele menos como uma ferramenta simples de perguntas e respostas e mais como um funcionário digital que pode lidar com fluxos de trabalho complexos. Por exemplo, um agente poderia receber um e-mail vago de um cliente, entender que ele deseja devolver um pedido, consultar os detalhes do pedido, verificar a política de devolução e, em seguida, iniciar o processo de reembolso, tudo sem a intervenção humana.
Para tornar isso um pouco mais concreto, a Salesforce apresentou alguns tipos de agentes prontos para uso que você pode construir, como um Agente de Serviço (Service Agent) para resolver casos, um Representante de Desenvolvimento de Vendas (SDR) para qualificar leads, um Coach de Vendas e até mesmo um Merchandiser para tarefas de e-commerce. Você pode ver a linha completa na página oficial do Agentforce. A ideia é dar a você um ponto de partida para criar agentes que se adaptem ao seu negócio.
Como o Salesforce Agentforce funciona: Uma olhada sob o capô
A tecnologia por trás desta ferramenta é bastante sofisticada. Não é apenas um aplicativo, mas uma mistura de diferentes partes que se comunicam para realizar as tarefas.
O mecanismo de raciocínio Atlas
O coração do sistema é o Mecanismo de Raciocínio Atlas (Atlas Reasoning Engine). Este é o componente que permite ao agente realmente pensar. Quando ele recebe uma solicitação, não procura apenas por palavras-chave. Em vez disso, ele entende o que o usuário deseja, divide a solicitação em uma série de etapas lógicas e executa um plano para concluí-la.
Ele faz isso usando um processo chamado ciclo ReAct (ReAct loop), que significa Raciocinar (Reason), Agir (Act) e Observar (Observe). Isso é um avanço em relação ao raciocínio de IA mais simples. O agente pensa no que fazer, realiza uma ação (como chamar uma API), verifica o resultado dessa ação e, em seguida, adapta seu próximo passo com base no resultado. Ele continua nesse ciclo até que o objetivo seja alcançado. Este guia visual do ciclo ReAct ajuda a esclarecer como ele funciona.
O primeiro passo neste ciclo é a Classificação de Tópicos (Topic Classification). O mecanismo mapeia a solicitação do usuário para um "tópico" específico que você definiu, como 'gerenciamento de pedidos' ou 'consulta de faturamento'. Isso o ajuda a restringir o conhecimento e as ações relevantes que precisa usar, tornando todo o processo muito mais eficiente.
O papel do Data Cloud e do RAG
Um cérebro é tão bom quanto as informações às quais tem acesso, e é aí que entra o Salesforce Data Cloud. Embora você tecnicamente não precise dele, o sistema foi construído para funcionar melhor com ele. De fato, alguns especialistas dizem que o Agentforce exige o Data Cloud para funcionar conforme o pretendido.
O Data Cloud atua como a base, reunindo todos os dados da sua empresa (de registros do Salesforce a sistemas externos) em uma única fonte de verdade unificada. Isso é vital para o agente.
A plataforma então utiliza uma técnica chamada Geração Aumentada de Recuperação (RAG - Retrieval-Augmented Generation) para extrair informações desse conjunto de dados. Em termos simples, o RAG é a forma como o agente pesquisa todos esses dados unificados para encontrar os fatos mais relevantes para embasar suas respostas. Dessa forma, a IA tem muito menos probabilidade de inventar informações. É um excelente recurso, mas destaca uma grande dependência e, como um usuário sabiamente apontou, a adoção de IA é frequentemente um problema de dados em primeiro lugar.
Blocos de construção: Tópicos, ações e limitações de segurança
Então, como você realmente constrói um desses agentes? Você usa o Agent Builder, que oferece três componentes principais para trabalhar:
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Tópicos: Estas são as áreas de especialidade do agente. Você os define com base no que deseja que o agente gerencie, como 'gerenciamento de pedidos' ou 'redefinição de senhas'.
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Ações: Estas são as tarefas específicas que um agente pode realizar. Uma ação pode ser qualquer coisa, desde executar um Salesforce Flow, chamar uma classe Apex ou até mesmo conectar-se a um sistema externo usando uma API MuleSoft.
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Limitações de segurança (Guardrails): Estas são as regras que impedem seu agente de sair do trilho. Você pode defini-las usando instruções em linguagem natural. Há também uma camada de confiança integrada chamada Einstein Trust Layer que lida com questões como privacidade de dados e detecção de toxicidade para manter seus dados seguros.
Para ver esses componentes em ação, esta demonstração oficial da Salesforce fornece um passo a passo útil de como um agente de serviço de IA construído com o Agentforce lida com uma interação com o cliente do início ao fim.
Uma demonstração em vídeo de como o Salesforce Agentforce automatiza as interações com os clientes com um agente de serviço de IA.
Quanto custa o Salesforce Agentforce?
É aqui que as coisas ficam um pouco complicadas. Não há uma taxa mensal simples e fixa para esta plataforma. Em vez disso, a precificação é baseada no consumo, o que pode tornar difícil prever seus custos.
De acordo com a página oficial de preços, existem dois modelos principais:
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Créditos Flexíveis (Flex Credits): Este é um modelo de pagamento por ação. Você compra pacotes de créditos, como 100.000 créditos por US$ 500, e cada tarefa consome um certo número de créditos. Por exemplo, uma única tarefa de gerenciamento de caso pode consumir 60 créditos, o que equivale a US$ 0,30 por tarefa.
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Conversas: Este é um modelo de taxa fixa projetado para agentes voltados ao cliente. Custa US$ 2,00 fixos por conversa.
Além disso, existem licenças adicionais para seus funcionários. Se você quiser que eles tenham acesso ilimitado a agentes internos, o custo extra é de US$ 125 por usuário, por mês. Isso pode aumentar rapidamente. O custo total de propriedade também deve incluir licenças potenciais para outros produtos Salesforce que você possa precisar, como Data Cloud ou MuleSoft. Esse modelo de preço variável torna o orçamento muito difícil, especialmente se você planeja escalar.
Os desafios práticos da implementação
Embora as demonstrações pareçam incríveis, colocar isso para funcionar em um ambiente de negócios real nem sempre é fácil. Existem alguns obstáculos que você deve conhecer antes de assinar qualquer contrato, baseados no feedback de usuários que realmente o colocaram em produção.
É uma plataforma, não uma ferramenta pronta para uso (plug-and-play)
A primeira coisa a entender é que esta é uma plataforma sobre a qual você constrói, não uma ferramenta que você simplesmente liga. Como um usuário com experiência em implementação explicou, a lista de funções necessárias é extensa:
Você precisará gastar um tempo significativo no Agent Builder definindo seus tópicos, conectando ações à sua lógica existente e escrevendo instruções detalhadas para o agente seguir. É uma plataforma centrada no desenvolvedor que precisa de uma equipe técnica para gerenciar o ciclo de construção e teste. Essa é uma grande diferença em relação a soluções projetadas para uso imediato. Por exemplo, ao contrário de colegas de IA que você pode convidar para o seu help desk e colocar para funcionar em minutos, este é um projeto de desenvolvimento completo.
A dependência da estrutura de dados
Já mencionamos isso, mas vale a pena repetir: o desempenho aqui está diretamente ligado à qualidade dos seus dados. Se seus dados estiverem bagunçados e espalhados por uma dezena de sistemas isolados, o agente terá dificuldade em encontrar o contexto correto e fornecer respostas precisas.
Este é um enorme obstáculo para muitas empresas. Um usuário observou que, para muitas organizações, 2025 é um "ano de preparação" para a IA, porque o progresso está travado pela qualidade dos dados. Algumas plataformas contornam isso aprendendo diretamente de suas fontes de conhecimento existentes, como tickets de suporte antigos, centrais de ajuda e Google Docs, sem precisar de um projeto massivo de dados antecipadamente. Isso torna muito mais fácil começar rapidamente.
Testando e ajustando sua configuração
Outro feedback direto de quem está no campo é que pode ser bastante difícil testar, porque as respostas nem sempre são consistentes. A IA pode responder de forma diferente ao exato mesmo prompt, o que torna o ajuste um verdadeiro desafio.
Por exemplo, um cliente digitando "redefinir senha" versus "redefinir minha senha?" pode acionar comportamentos completamente diferentes. Isso significa que você precisa gastar muito tempo refinando seus prompts e instruções para cobrir todas as pequenas variações na forma como as pessoas pedem as coisas. É aqui que uma abordagem com "humano no controle" (human-in-the-loop) pode salvar vidas. Um colega de IA como o eesel AI pode começar apenas elaborando rascunhos de respostas para que seus agentes humanos as revisem e aprovem. Isso permite que a IA aprenda com segurança no trabalho, sem o risco de enviar uma resposta autônoma estranha a um cliente.
Quando você precisa de um colega de equipe de IA em vez de uma plataforma
Em resumo, esta é uma plataforma de nível empresarial seriamente robusta. É perfeita para empresas profundamente investidas no ecossistema Salesforce e que têm tempo, orçamento e talento técnico para construir agentes de IA personalizados do zero.
Mas para muitas equipes, esse nível de complexidade e custo é inviável. Elas precisam apenas de um assistente de IA que possa começar a contribuir agora mesmo.
Se isso soa mais como o seu caso, uma alternativa como o eesel AI pode ser uma escolha melhor. Ele foi projetado para ser um colega de equipe de IA que você convida, não uma plataforma que você constrói. Ele resolve diretamente os maiores obstáculos de uma plataforma como o Agentforce:
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No ar em minutos: Você apenas conecta seu help desk e fontes de conhecimento com um clique, e ele começa a trabalhar. Não há um longo processo de configuração.
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Humano no controle por padrão: Você pode começar com segurança no primeiro dia com um AI Copilot que elabora rascunhos de respostas para sua equipe. A IA aprende com as edições e feedbacks deles sem riscos.
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Aprende com o que você já tem: Ele lê seus tickets antigos, centrais de ajuda e documentos de mais de 120 integrações. Você não precisa de um lago de dados perfeito e unificado para obter respostas de alta qualidade.
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Precificação transparente: Você tem um modelo simples baseado em interações (começando em US$ 239/mês para 1.000 interações), sem sistemas de créditos complexos.
Aqui está uma comparação rápida para deixar claro:
| Recurso | Salesforce Agentforce | eesel AI |
|---|---|---|
| Tempo de Configuração | Semanas a meses | Minutos |
| Onboarding | Exige configuração técnica | Convite ao help desk, aprende automático |
| Uso Inicial | Construir, testar e implantar | Rascunha respostas para revisão humana no dia 1 |
| Requisito de Dados | Melhor com dados no Data Cloud | Aprende direto de tickets e documentos existentes |
| Ideal Para | Empresas com grandes orçamentos SF | Equipes que querem IA pronta para uso |
Escolhendo a IA certa
Esta é uma plataforma poderosa e ambiciosa. Para uma grande empresa centrada no Salesforce com uma equipe de desenvolvimento dedicada, ela oferece uma maneira de construir agentes de IA personalizados e profundamente integrados. Não há como negar seu potencial.
Mas a melhor ferramenta sempre depende das necessidades específicas, recursos e cronograma da sua equipe. Se você está procurando por um projeto de desenvolvimento empresarial, ela é uma forte candidata. Mas se o que você realmente precisa é de um colega de equipe de IA que possa se juntar ao seu time, bater o ponto e começar a ajudar hoje mesmo sem todo o trabalho pesado, uma solução como o eesel AI foi feita exatamente para isso.
Pronto para ver como um colega de equipe de IA pode trabalhar para você? Inicie um teste gratuito do eesel AI.
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Perguntas frequentes
É uma plataforma dentro do Salesforce que permite às empresas criar e implantar agentes de IA autônomos. Esses agentes podem lidar com tarefas como atendimento ao cliente, qualificação de leads de vendas e gerenciamento de pedidos, raciocinando por etapas e realizando ações em diferentes sistemas.
A precificação é baseada no uso, em vez de uma taxa mensal fixa. Você pode pagar aproximadamente US$ 2,00 por conversa para agentes voltados ao cliente ou comprar pacotes de "Créditos Flexíveis" (ex: US$ 500 para 100.000 créditos), onde cada ação que o agente realiza consome uma certa quantidade de créditos.
Geralmente é considerado um projeto de desenvolvimento em vez de uma ferramenta pronta para uso (plug-and-play). Você precisa definir tópicos, conectar ações específicas como Apex ou Flows e escrever instruções detalhadas, o que geralmente exige uma equipe técnica e várias semanas de trabalho.
Embora possa funcionar com várias fontes de dados, ele tem melhor desempenho quando seus dados estão unificados no Salesforce Data Cloud. Se seus dados estiverem bagunçados ou isolados em silos, o agente pode ter dificuldade em fornecer respostas precisas ou contextualizadas, tornando a limpeza de dados um primeiro passo comum.
Sim, um de seus usos principais é como um Agente de Serviço (Service Agent). Ele pode ser configurado para resolver casos, lidar com consultas de faturamento e gerenciar devoluções de pedidos de forma autônoma, conectando-se aos seus fluxos de trabalho do Salesforce e APIs externas existentes.
A maioria dos chatbots simples segue roteiros rígidos, mas esta plataforma usa o mecanismo de raciocínio Atlas para "pensar" e se adaptar. No entanto, esse poder extra vem com mais complexidade e custos mais altos em comparação com colegas de equipe de IA prontos para uso, como o eesel AI.
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Article by
Kenneth Pangan
Escritor e estrategista de marketing há mais de dez anos, Kenneth Pangan divide seu tempo entre história, política e arte, com muitas interrupções de seus cães exigindo atenção.
