人工智能正以惊人的速度不断进步，迫使企业必须比以往更快地开发和发布新产品，否则就有可能被发展更快的竞争对手淘汰。

Salesforce认为自己找到了一个策略，即使未来AI的发展方向尚不明朗，也能保持步伐跟进。这家客户管理软件巨头正在实时通过客户众包的方式制定其AI发展路线图。

虽然许多公司都会与客户紧密合作，收集产品反馈，但Salesforce的做法尤为引人注目，原因在于其庞大的客户规模、快速的产品发布节奏以及与客户建立的细致关系。这些交流并非每年或每季度一次，而是有些客户甚至每周都会与Salesforce会面。

Salesforce AI执行副总裁Jayesh Govindarajan在接受TechCrunch采访时表示：“我们的1.8万客户是信息的宝库，是实现客户成功所必需的丰富资源。我们构建的技术堆栈得到了客户的认可。随着时间推移，我们能够获得更多上下文信息，提升产品性能。随着大型语言模型（LLM）和智能代理系统的不断进步，系统将实现越来越多的自主行为。这是一条长期的创新路线，我们将持续投入。”

Salesforce是最早在2024年底推出AI代理管理软件的公司之一，早于2025年智能代理AI成为热点。此后，公司加大投入，快速推出了面向语音AI和Slack的多款新产品。

Salesforce将其快速的产品发布速度归功于客户的引领。公司告诉TechCrunch，通过让客户主导方向，能够构建一个快速响应AI技术发展趋势的产品路线图。

Salesforce工程总裁兼首席技术官Muralidhar Krishnaprasad表示，当大型语言模型问世时，企业自然希望利用这项技术，但缺乏将LLM充分应用于实际的“最后一公里”技术。

正是这种“最后一公里”技术的需求促使Salesforce推出了其代理管理平台Agentforce。

随后，公司采用了以主题为导向的自下而上的策略，涵盖代理上下文、可观测性和确定性控制等方面，而非具体的产品时间表。该方法通过不断轮换的客户群体直接反馈，假设其他企业也会有类似需求，从而构建产品。

客户主导创新

Govindarajan说：“我们的创新直接源自与大量客户合作，分类他们在实际场景中遇到的问题。然后我们分析哪些问题可以通过LLM层解决，哪些不能。对于无法通过LLM解决的问题，我们需要构建围绕LLM的代理操作系统组件来处理。”

与客户工程团队的紧密合作使Salesforce能够快速解决问题，避免技术发展超越自身。

Krishnaprasad表示：“我们不能等待三个月或六个月才能获得反馈，再花六个月去开发。我们实际上是按周、按月快速响应。这是一个重大变化。我们现在快速推送代码，并设有多种门槛来测试新功能，提前获得反馈后再广泛发布。这些都是为了适应快速变化的环境所做的调整。”

旅行管理平台Engine是Salesforce客户反馈循环中的一员，这种关系非常紧密。Engine创始人兼CEO Elia Wallen透露，公司运营团队每周都会与Salesforce会面。

通过这种合作，Engine能够在AI工具正式发布前就获得使用权，这帮助他们保持竞争力，并从工具中获得更多价值。

这种关系是双向的。Wallen提到，他曾让AI语音代理帮忙预订芝加哥的酒店，觉得语音和交互不够自然，便反馈给Salesforce。不久后，代理进行了改进，A/B测试结果也有所提升。

他说：“如果有人愿意帮助策划和构建我们需要的产品，他们就能更好地帮助我们，真正理解我们的痛点和解决方案。对我们来说，能被邀请参与这样的过程非常棒，因为我们可以影响产品。”

这种策略还使得由用户构建的解决方案和工作流程能够推广到更广泛的客户群。

联邦信用社PenFed通过与Salesforce的紧密合作，成功简化了其技术栈。公司首席创新官兼执行副总裁Shree Reddy告诉TechCrunch：“我们将时间和精力投入到更具战略意义的平台上，显然也更加重视与Salesforce的合作。这种投入带来了良好效果，强化了双方的合作关系，实现了互利共赢。”

Reddy表示，PenFed利用Agentforce中的现有工具和代理，自行开发了一个IT服务管理（ITSM）工作流程，效果良好。Salesforce注意到这一成功后，将该工具推广到更广泛的平台供其他企业使用。

这种方法的缺点在于，它依赖于“客户永远是对的”的传统服务理念。尽管许多企业仍在摸索AI在业务中的角色，且许多企业尚未从技术中获得价值，因此客户可能并非长期产品开发的最佳信息来源。

此外，愿意测试和预览Beta技术并不一定意味着未来会长期使用或签订软件合同。

成为自己最大的用户

公司内部也采用这种自下而上的方法。Govindarajan表示，Salesforce员工是其AI工具的最大用户。

当ChatGPT发布时，Salesforce调整了团队和资源，组建了新的AI团队。Krishnaprasad表示，这种策略在过去的多次创新浪潮中都取得了成功。

他说：“随着技术变化，我们无法预知一个月后会出现什么。我们会适应它。这就是我们去年整年的做法。回顾一年半前，‘代理’这个术语甚至还不存在。然后我们必须快速响应所有进展，也必须响应客户需求。”