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Salesforce, Listen Labs 인수 계약 체결

Salesforce가 AI 기반 고객 조사 및 인간 시뮬레이션 플랫폼 Listen Labs를 인수하는 확정 계약을 체결했다. 거래는 아직 마무리되지 않았다.

Salesforce와 NVIDIA, OpenShell용 Slack Admin Bridge 구축

Salesforce와 NVIDIA가 OpenShell용 Slack Admin Bridge를 구축했다. OpenShell은 보안 런타임이며, 이 브리지는 AI 에이전트에 대한 단계적 인간 감독을 Slack에 넣는다.

Critical-State RL은 결과를 바꾸는 도구 호출만 학습한다

DAIR.AI는 이후 보상을 바꾸는 행동에 해당하는 다중 턴 도구 호출을 가려내고 그 호출만 업데이트하는 Salesforce AI Research의 방법을 설명한다. BFCL v4 missing-function 과제에서 선택한 턴을 학습하면 약 14점이 오른다.

Salesforce, Agent Optimizer 베타 제공

Agent Optimizer는 프로덕션 세션을 분석하고 실패 패턴을 찾아내며, 수정안을 조사하고 테스트한 뒤 검토용으로 변경 사항을 준비할 수 있다. 자율성 다이얼로 이 작업 중 스스로 수행하는 범위를 설정한다.

Salesforce, 며칠에서 수개월에 걸친 목표를 위한 Hunter 공개

Salesforce는 Dreamforce에서 Hunter를 공개했으며, 이를 자사 장기 실행 런타임에서 작동하는 첫 에이전트라고 설명한다. Hunter는 며칠, 몇 주 또는 몇 달에 걸쳐 목표를 추진하고, 새로운 정보가 들어오면 조정하며, 사용자가 통제권을 유지한 채 피드백을 받을 수 있다.

Slack, Lightning의 Slackbot이 Salesforce 레코드 옆에서 거래를 업데이트할 수 있다고 밝혀

Salesforce Lightning에서 Slackbot은 Salesforce 레코드 옆에서 사용해, 탭을 전환하지 않고 거래를 업데이트하거나 사례 해결안을 작성할 수 있다.

가장 깨끗한 공개 터미널 에이전트 RL 컬렉션 중 Salesforce AI Research 감사를 통과한 비율은 35.8%뿐

Salesforce AI Research는 양방향 보상 오류를 확인한 뒤 해당 컬렉션의 깨끗한 비율을 35.8%, 다른 두 컬렉션은 10.1%와 3.3%로 제시했다. 저자들은 결함 환경을 걸러내는 RIVER가 TMax 환경의 30% 미만을 쓰면서도 Terminal-Bench-Lite에서 RL 이득을 106%, Terminal-Bench v2.1에서 30% 늘린다고 말한다.