Salesforce lanzará en disponibilidad general durante octubre de 2026 Agent Optimizer, un agente dedicado a construir, analizar y mejorar otros agentes de Agentforce. La herramienta puede crear subagentes y acciones a partir de una descripción y, en producción, revisar miles de sesiones para identificar patrones de fallo, según el anuncio oficial de Dreamforce publicado el 28 de septiembre.
Optimizer actúa durante la construcción
En Agentforce Builder, el usuario describe lo que necesita en lenguaje natural. Optimizer puede proponer subagentes, preparar acciones y realizar pruebas a medida que construye. La idea es reducir el trabajo manual de configurar cada componente desde cero.
Para una pyme con pocos perfiles técnicos, esto puede acelerar prototipos, aunque la empresa sigue necesitando validar permisos, lógica de negocio y resultados antes de publicar el agente.
También analiza agentes que ya están en producción
Dentro de Agentforce Observability, Optimizer revisa sesiones reales, agrupa patrones recurrentes de fallo y los ordena por impacto. Desde la misma conversación, el responsable puede crear una corrección, probarla y dejarla preparada antes de aplicarla.
Este enfoque es relevante porque muchos problemas de agentes no aparecen en pruebas simples. Una respuesta puede fallar solo con determinados clientes, datos incompletos o combinaciones de herramientas.
Qué debería medir una empresa
Antes de aceptar automáticamente cualquier optimización, conviene definir métricas: tasa de resolución, errores, latencia, intervención humana y coste por tarea. Una modificación que mejora una métrica puede empeorar otra.
También es importante conservar versiones. Si un cambio reduce rendimiento, la empresa debe poder comparar con la versión anterior y revertir.
Cómo prepararse para la disponibilidad de octubre
Los equipos que ya utilizan Agentforce pueden empezar a clasificar incidencias por causa, guardar ejemplos representativos y definir qué errores tienen mayor impacto comercial. Ese trabajo permitirá que Optimizer analice señales relevantes en lugar de perseguir únicamente el volumen de fallos.
La herramienta no sustituye una política de calidad. Su utilidad aumenta cuando existe una definición clara de qué significa que el agente funcione bien para cada proceso.
La expansión de los agentes empresariales coincide con otros movimientos recientes que hemos cubierto: las capacidades agénticas de Google Workspace, el sandbox local de GitHub Copilot, la adopción de passkeys en Microsoft Entra, el nuevo Microsoft Defender ISOC, el análisis de adopción empresarial de IA y la integración de HubSpot con ChatGPT Ads.
Fotografía: Jakub Zerdzicki / Pexels.
