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Agentforce es la plataforma de Salesforce para crear, poner a trabajar y gobernar agentes de IA: software que entiende una petición, razona sobre ella y actúa dentro de tus procesos, con tus propios datos y bajo tus propias reglas. Si has buscado «Agentforce» y te has encontrado solo eslóganes, aquí va la explicación sin marketing: de dónde viene, qué hay dentro de un agente, cómo se construye uno, cómo se conecta con otros sistemas por MCP y qué cambia en un proceso real.
Joaquín País, CEO de ShowerThinking, lo cuenta también en vídeo (en inglés):
¿Qué es Agentforce?
Salesforce lo define en su web como una aplicación de IA proactiva y autónoma que responde preguntas, ejecuta acciones y mejora la productividad. Dicho más llano: un agente de Agentforce no se queda en sugerirte qué hacer. Lo hace, dentro de Salesforce y de los sistemas a los que le des acceso, y deja rastro de cada paso.
La diferencia con un chatbot de los de siempre está en esa palabra, actuar. Salesforce lo resume en una diapositiva de su keynote de Agentforce en Dreamforce: la mayoría de plataformas de agentes solo responden preguntas; Agentforce puede actuar.
De Einstein Copilot a Agentforce 360
Agentforce tiene historia, y conviene saberla porque vas a leer los nombres viejos en documentación y en foros:
Cómo funciona Agentforce por dentro
Un agente de Agentforce tiene cuatro piezas:
- Atlas, el motor de razonamiento. Cuando llega una petición, entiende qué quiere la persona, la divide en pasos y decide qué hacer a continuación. Salesforce lo llama Atlas Reasoning Engine.
- Subagentes. Cada uno se ocupa de un solo trabajo, por ejemplo agendar una visita o responder una pregunta con contenido aprobado. El agente elige el adecuado para cada petición.
- Instrucciones. Cada subagente tiene instrucciones escritas en lenguaje natural que dicen cómo comportarse y dónde están los límites.
- Acciones. Lo que el agente puede hacer de verdad. Se construyen con lo que ya tienes en Salesforce: flows, código Apex, plantillas de prompt y APIs.
Por eso un buen agente se parece más a un proceso bien documentado que a un chat ingenioso: si las instrucciones son vagas o las acciones no existen, el razonamiento no lo arregla.
Datos y confianza: Data 360 y el Einstein Trust Layer
Un agente es tan bueno como lo que sabe. Los agentes de Agentforce trabajan sobre tus datos de Salesforce, en Customer 360 y en Data 360, así que responden con tus registros y tus documentos, no con lo que el modelo recuerda del mundo.
- Los mismos permisos. El agente respeta los permisos que ya tienes en Salesforce: ve lo que Salesforce le deja ver.
- Einstein Trust Layer. Entre el agente y el modelo de lenguaje hay una capa que protege los datos sensibles, revisa las respuestas y deja un registro de auditoría.
- Data 360 como base. Según la formación oficial de Salesforce, Data 360 tiene que estar activado para usar Agentforce, y piezas como el Trust Layer o las bibliotecas de datos dependen de él. Conectar tus propias fuentes a Data 360 es un paso aparte, que hace falta cuando el agente necesita algo más que los objetos estándar.
Cómo se construye un agente en Agentforce
No se empieza de cero. El consejo de la propia Salesforce es que el camino más rápido arranca con agentes prediseñados que ya conocen tu negocio:
- Parte de un agente prediseñado. Los hay para trabajos comunes, como la atención al cliente, y ya vienen conectados a tus datos de cliente.
- Personalízalo en Agentforce Builder. Describes el trabajo en lenguaje natural, añades subagentes y acciones, y lo pruebas en una conversación de prueba antes de que lo vea nadie.
- Fija lo que no puede improvisar con Agent Script. Para los procesos donde la improvisación no vale, Agent Script mezcla el razonamiento flexible del modelo con pasos fijos que se ejecutan igual cada vez. Salesforce lo llama razonamiento dinámico con control determinista.
Agentforce y MCP
Un agente también tiene que llegar a los sistemas que están fuera de Salesforce, y ahí entra MCP. El Model Context Protocol es un estándar abierto para que los modelos de IA se conecten con herramientas, sistemas y datos externos, y Agentforce lo soporta de forma nativa:
- El administrador añade un servidor MCP, a menudo uno verificado del catálogo de AgentExchange.
- Elige qué herramientas de ese servidor puede usar el agente.
- Las asigna a un subagente como acciones.
Sin integraciones a medida para cada sistema. Y funciona también al revés: con AIforce, los datos y los permisos de Salesforce llegan a asistentes como Claude o Slack. Lo contamos en ¿Qué es Salesforce AIforce?
El trabajo empieza después de lanzar el agente
Es la parte que más equipos subestiman. El software tradicional sigue un ciclo previsible: se construye, se prueba, se despliega, y mañana se comporta igual. Un agente no, porque lo que hace depende de las conversaciones que le llegan. Por eso Agentforce trae herramientas para después del lanzamiento:
- Pruebas contra muchas conversaciones antes de salir a producción.
- Observabilidad para seguir cada sesión paso a paso y ver por qué el agente hizo lo que hizo.
- Agent Optimizer, que encuentra dónde se tuercen las conversaciones y propone arreglos.
En palabras de Salesforce, con los agentes es el resultado lo que guía la construcción.
Qué cambia en un proceso real: un ejemplo de pharma
La consulta de un médico pide mover una visita con el delegado de la compañía.
Sin agente, el mensaje espera en una bandeja de entrada hasta que alguien mira la agenda del delegado, propone horas nuevas y actualiza la cuenta a mano.
Con Agentforce, un agente lee la petición, mira la agenda, ofrece dos huecos, cierra la visita y la registra en la cuenta, dentro de las reglas que hayas puesto. Y si el médico menciona un efecto adverso, el agente no lo contesta: pasa el caso al equipo de farmacovigilancia con todo el contexto ya recogido. Después, la sesión enseña cada paso que dio el agente.
Antes de empezar con Agentforce
- Un proceso, con un resultado claro. No diez a la vez.
- Datos y permisos limpios. El agente los va a usar tal cual están, incluidos los permisos que nadie revisa desde hace años.
- Plan para después del lanzamiento. Alguien tiene que mirar las sesiones y ajustar el agente, porque mejora solo si alguien lo vigila.
El segundo punto es el que más proyectos retrasa: un agente con permisos mal puestos ve demasiado o no ve lo que necesita.
Preguntas frecuentes sobre Agentforce
¿Qué es Agentforce de Salesforce?
Es la plataforma de Salesforce para crear y gobernar agentes de IA que actúan dentro de los procesos de negocio, con los datos y los permisos de Salesforce.
¿Qué pasó con Einstein Copilot?
Agentforce lo sustituyó. Un copiloto ayuda a una persona que sigue haciendo el trabajo; un agente actúa. Toda la plataforma se llama ahora Agentforce 360.
¿Cómo funciona un agente de Agentforce?
El motor de razonamiento Atlas entiende la petición, la divide en pasos y elige qué hacer. El agente tiene subagentes, uno por tarea, cada uno con sus instrucciones en lenguaje natural y sus acciones: flows, Apex, plantillas de prompt y APIs.
¿Agentforce necesita Data 360 (antes Data Cloud)?
Sí, Data 360 tiene que estar activado para usar Agentforce. Conectar tus propias fuentes de datos a Data 360 es un paso aparte, necesario cuando el agente tiene que trabajar con datos de fuera de los objetos estándar o con documentos.
¿Qué son los topics y los subagentes en Agentforce?
Son lo mismo con otro nombre. Cada subagente, antes topic, cubre un trabajo del agente, con su descripción, sus instrucciones y sus acciones.
¿Qué es Agent Script?
Es la forma de fijar pasos que tienen que ejecutarse siempre igual dentro de un agente, combinando el razonamiento del modelo con lógica determinista.
¿Agentforce es compatible con MCP?
Sí. Agentforce puede usar servidores MCP como acciones de un subagente, con control sobre qué herramientas de cada servidor puede usar el agente.
Fuentes
- Salesforce, Agentforce (en inglés)
- Salesforce Developers, Agent Script Reference: los topics pasan a llamarse subagents, abril de 2026 (en inglés)
- Salesforce, presentación de Agentforce 360, Dreamforce 2025 (en inglés)
- CX Today, de Einstein Copilot a Agentforce (en inglés)
- Trailhead, Data Cloud y Agentforce (en inglés)
- Salesforce, «From Fast Start to Real ROI», keynote de Agentforce, Dreamforce 2026 (en inglés)
- Salesforce, «How Agentforce MCP Support Connects Agents to Your Tools with Trust» (en inglés)
Cómo te ayudamos en ShowerThinking
En ShowerThinking somos partners de Salesforce y de Claude, y ayudamos a llevar agentes como estos a procesos reales, empezando por los datos y los permisos. Si quieres ver qué proceso de tu empresa puede asumir un agente de Agentforce, escríbenos y lo vemos en una sesión de 30 minutos. Y si quieres ver cómo trabajamos con Salesforce, aquí tienes nuestra página de partner de Salesforce.
