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Agentforce – Alles Wichtige zu Kosten, Tools und Integrationen
Aktualisiert am
17. Juli 2026
Lesezeit
6 Minuten
Auf einen Blick
- Agentforce hat enormes Potenzial: Es steigert die Effizienz, automatisiert Prozesse und stärkt die Kundenbindung.
- Anders als klassische KI-Funktionen handelt Agentforce eigenständig: Es trifft Entscheidungen und lässt sich im gesamten Salesforce Ökosystem einsetzen.
- Agentforce bietet verschiedene Preismodelle: Neben der verbrauchsbasierten Abrechnung stehen nutzerbasierte Modelle sowie eine Abrechnung pro erfolgreicher Lösung zur Verfügung.
- Mit dem Low-Code-Tool Agent Builder erstellen Nutzer:innen eigene KI-Agenten oder passen Templates flexibel an.
- Über die Plattform AgentExchange können Salesforce Partner ihre Agenten anbieten und Unternehmen von den Entwicklungen anderer profitieren.
Inhaltsverzeichnis
Agentforce – Was ist das?
„Unser Ziel ist ambitioniert: Bis Ende 2025 wollen wir eine Milliarde Agenten mit Agentforce aktivieren. Denn genau dafür ist KI gedacht.“ Mit dieser Vision präsentierte Marc Benioff, CEO von Salesforce, Agentforce im September 2024.
Agentforce ist die autonome KI-Anwendung von Salesforce. Digitale Assistenten, sogenannte KI-Agenten, erledigen Aufgaben eigenständig. Sie beantworten Fragen, schlussfolgern, treffen Entscheidungen und interpretieren Zusammenhänge. So steigern sie die Produktivität von Unternehmen.
Prädiktive KI analysiert seit Jahrzehnten historische Daten, um Trends und Verhaltensweisen vorherzusagen. Generative KI geht weiter: Sie erzeugt neue Inhalte auf Basis vorhandener Informationen. Tools wie ChatGPT haben sie populär gemacht. Agenten sind die nächste Evolutionsstufe. Sie handeln eigenständig, ahmen menschliche Kommunikation nach und schaffen Neues – proaktiv und vorausschauend.
Agentforce vs. Einstein: Was ist der Unterschied?
Seit Herbst 2024 setzt Salesforce mit Agentforce verstärkt auf autonome KI-Agenten. Gleichzeitig bleiben die bekannten Einstein Funktionen weiterhin Bestandteil des Salesforce Ökosystems. Doch wie hängen Einstein und Agentforce zusammen?
Kurz gesagt: Die beiden lassen sich heute nicht mehr klar als getrennte KI-Lösungen gegenüberstellen. Einstein steht weiterhin für verschiedene KI-Funktionen innerhalb von Salesforce, während Agentforce diese Fähigkeiten um autonomes Handeln erweitert.
Einstein unterstützt Mitarbeitende beispielsweise mit Vorhersagen, Empfehlungen und generativen Funktionen. Auf Basis vorhandener Daten kann die KI unter anderem Kundenverhalten vorhersagen, Versandzeitpunkte in Kampagnen optimieren oder passende Inhalte empfehlen.
Agentforce geht einen Schritt weiter: Die KI-Agenten agieren eigenständig, schlagen proaktiv Maßnahmen vor, setzen sie um und treffen Entscheidungen, etwa bei der Priorisierung von Aufgaben. Dabei kommt Agentforce weitgehend ohne menschliches Zutun aus. Die Agenten können auf strukturierte und unstrukturierte Daten zugreifen, etwa aus CRM-Datensätzen, E-Mails, Gesprächen oder anderen Inhalten in natürlicher Sprache. Jeder KI-Agent folgt dabei einem definierten Aufgabenbereich.
Statt Einstein und Agentforce als zwei getrennte Produkte zu betrachten, lässt sich Agentforce daher als Weiterentwicklung der Salesforce KI hin zu autonomen Agenten verstehen. Salesforce bündelt diese Entwicklung zunehmend auf der Agentforce 360 Platform.
Während klassische Einstein Funktionen Mitarbeitende unterstützen, kann Agentforce ganze Arbeitsschritte selbstständig übernehmen.
Einstein | Agentforce | |
|---|---|---|
Künstliche Intelligenz | Prädiktive und generative KI | Autonome KI-Agenten |
Funktionen | Vorhersagen, Empfehlungen und generative Funktionen | Eigene Entscheidungen und proaktives Handeln |
Arbeitsweise | Unterstützt Mitarbeitende bei ihren Aufgaben | Übernimmt Aufgaben weitgehend eigenständig |
Einsatzbereich | KI-Funktionen innerhalb von Salesforce | Aufgabenbezogene Agenten im Salesforce Ökosystem |
Datenverarbeitung | Strukturierte und unstrukturierte Daten | Strukturierte und unstrukturierte Daten |
Agentforce und Data 360
Künstliche Intelligenz liefert nur dann starke Ergebnisse, wenn die Datenbasis stimmt. Dafür braucht es verlässliche, hochwertige Daten. Eine gute Maßnahme ist Salesforce Data 360, ehemals Data Cloud, als Datenspeicher. Sie lässt sich kostenlos aktivieren. Allerdings bringt die Gratis-Version potenzielle Einschränkungen mit.
Unternehmen, die Data 360 nicht nutzen, sollten ihre Datenstruktur genau überprüfen. Überflüssige Informationen sollten gelöscht werden. Jede Dateneingabe muss validiert sein, sonst kann sie entfernt werden.
Gerade erfahrene Salesforce Nutzer:innen setzen oft auf Workarounds oder arbeiten mit inkonsistenten Daten. Für KI-Tools wie Agentforce ist das ein Problem: Sie funktionieren nur mir klaren, konsistenten Daten.
Eine geplante Agentforce Implementierung kann für Unternehmen der ideale Anlass sein, um die Datenbereinigung zu priorisieren und Altlasten loszuwerden.
MuleSoft für Agentforce: Drittanbieter nahtlos integrieren
Agentforce ist tief mit Salesforce Systemen wie Sales Cloud, Service Cloud, Slack und Tableau verbunden und kann deren Daten unmittelbar nutzen. Das Potenzial ist aber nicht nur auf Salesforce beschränkt. Agentforce lässt sich flexibel mit externen Systemen wie ERP-Lösungen, Cloud-Diensten oder Kollaborationstools verbinden – über APIs, Konnektoren und Integrationsplattformen wie MuleSoft.
Der MuleSoft Agentforce Connector schafft die Brücke zwischen Salesforce und Drittsystemen. Agentforce kann dadurch Informationen aus externen Quellen abrufen, nutzen und verarbeiten. Die MuleSoft Anypoint Platform und der Anypoint Code Builder liefern die technologische Basis, um die KI-Agenten nahtlos in bestehende IT-Landschaften einzubinden, damit diese autonom mit APIs interagieren können.
MuleSoft gewährleistet dabei ein hohes Maß an Datensicherheit. Daten und Schnittstellen lassen sich zentral verwalten, steuern und sichern. Zusätzlich schützt der Einstein Trust Layer sensible Informationen vor unberechtigtem Zugriff, in Salesforce und in externen Anwendungen.
Dank der Integration können Unternehmen direkt aus Agentforce auf Drittanbieterdaten zugreifen. Darunter fallen Kunden-, Finanz- oder Betriebsdaten. Der Zugriff erfolgtschnell und effizient, auch wenn die Daten nicht in Salesforce gespeichert sind.
Mit MuleSoft Agent Fabric erweitert Salesforce diesen Ansatz um die Orchestrierung und Governance von KI-Agenten über unterschiedliche Systeme hinweg. Unternehmen können damit KI-Agenten und ihre Fähigkeiten auffindbar machen, miteinander verbinden und zentral steuern. MuleSoft wird damit zunehmend zur Integrations- und Governance-Schicht für eine Unternehmenslandschaft, in der unterschiedliche KI-Agenten, APIs und Anwendungen zusammenarbeiten.
Was kostet Agentforce?
Flex Credits: Das verbrauchsbasierte Preismodell
Salesforce geht mit Agentforce einen neuen Weg: Statt klassischer Lizenzmodelle setzt es für die KI-Plattform auf ein verbrauchsbasiertes Preismodell. Dazu hat es sogenannte Flex Credits eingeführt.
Flex Credits sorgen dafür, dass Unternehmen nur für die Aktionen bezahlen, die Agentforce tatsächlich durchführt. Eine Aktion kann die Aktualisierung von Kundendatensätzen, die Automatisierung von komplexen Workflows oder die Bearbeitung von Use Cases sein. Jede dieser Aktionen verbraucht 20 Flex Credits. Das heißt, eine Aktion von Agentforce kostet 0,10 Dollar. Für bestimmte Aktionen gelten abweichende Werte, beispielsweise für Voice Actions.
Unternehmen können Flex Credits in Paketen von je 100.000 Credits zu 500 Dollar kaufen. Im Salesforce Digital Wallet können sie ihre Credits anschließend verwalten und strategisch einzelnen Anwendungsfällen zuweisen – und so die Wirkung ihrer KI-Agenten optimieren.
Mit dem Preismodell verspricht Salesforce seinen Kunden Kontrolle und Profitabilität. Denn die Idee der KI-Agenten ist es, Prozesse zu automatisieren und menschliches Eingreifen zu reduzieren,oder sogar ganz zu verhindern. Wer also Agentforce gezielt dort einsetzt, wo Effizienzgewinne stecken, wird unmittelbaren Mehrwert erzielen. Idealerweise übersteigt der Umsatz, der durch Agentforce generiert wird, die Nutzungskosten.
Besonders attraktiv: Der Einstieg gelingt ohne große Hürden. Unternehmen müssen keine hohen Lizenzgebühren bezahlen, um erste Erfahrungen zu sammeln oder einen Proof of Concept umzusetzen.
Am Ende steht eine klare Kosten-Nutzen-Abwägung. Der KI-Agent übernimmt Aufgaben, die sonst menschliche Ressourcen binden – schneller, günstiger und für ein besseres Kundenerlebnis. Für diese Bewertung stellt Salesforce auf seiner Website einen kostenfreien Agentforce ROI-Rechner bereit.
Das Flex-Credit-System wurde im Mai 2025 um Agentforce Benutzerlizenzen und Add-ons ergänzt, die seit Sommer 2025 verfügbar sind. Die Benutzerlizenzen und Add-ons funktionieren dabei als separates, nutzerbasiertes Preismodell (pro Nutzer:in und Monat) und sind keine Erweiterung der Flex Credits selbst, sondern eine zusätzliche Kaufoption neben dem verbrauchsbasierten Modell.
Das gesprächsbasierte Preismodell
Weiterhin gilt für bestehende Agentforce Verträge das alte, gesprächsbasierte Preismodell: Jedes Gespräch mit Agentforce kostet zwei Dollar. Das heißt, sobald ein Mitarbeitender, ein:e Partner:in oder ein:e Kund:in innerhalb von 24 Stunden mindestens eine Nachricht an den KI-Agenten sendet oder eine Menü-Option auswählt, die nicht den Chat beendet, wird ein Gespräch berechnet. Für Unternehmen mit hohem Gesprächsvolumen bietet Salesforce individuelle Preisvereinbarungen.
Pay-per-Resolution für den Agentforce Help Agent
Salesforce erweiterte im Juli 2026 sein Preisportfolio um ein weiteres Modell: Pay-per-Resolution. Es gilt aktuell spezifisch für den Agentforce Help Agent sowie das zugehörige Agentforce Customer Service Portal.
Das Prinzip: Unternehmen zahlen nur dann, wenn ihr KI-Agent ein Kundenanliegen eigenständig und vollständig löst. Wird ein Fall an einen Mitarbeitenden eskaliert oder geben Kunden an, keine Lösung erhalten zu haben, entstehen keine Kosten. Der Preis pro erfolgreicher Lösung soll bei rund 2 Dollar liegen, üblicherweise erworben in Paketen von 1.000 Resolutions.
Wichtig: Pay-per-Resolution ersetzt nicht die bestehenden Agentforce Preismodelle. Salesforce bietet weiterhin unterschiedliche verbrauchs-, nutzer- und ergebnisbasierte Abrechnungsmodelle an, die je nach Produkt und Einsatzszenario zum Einsatz kommen.
Agentforce kostenfrei nutzen
Über das Foundations Add-on der Sales Cloud und Service Cloud Enterprise Edition erhalten Unternehmen einen kostenfreien Zugang zu Agentforce.
Im Paket sind 100.000 Flex Credits enthalten, um Agentforce zu testen – darunter der Agentforce Builder und vorgefertigte Skills wie Service Agent, SDR Agent und Sales Coach. 100.000 Flex Credits entsprechen 5.000 Agentforce Aktionen.
Wie lässt sich ein KI-Agent mit Agentforce erstellen?
Bislang war die Entwicklung eines KI-Agenten mit hohem Aufwand und Programmierkenntnissen verbunden. Agentforce ändert das grundlegend: Mit natürlicher Sprache und wenigen Klicks lässt sich ein Agent erstellen, der direkt in Salesforce integriert ist. Coding-Kenntnisse sind nicht länger notwendig.
Möglich macht das der Agent Builder, ein KI-gestütztes Low-Code-Tool. Er verwaltet Datenquellen und erlaubt, einen Agentforce Agenten intuitiv und in wenigen Schritten zu erstellen. Außerdem stellt er eine Bibliothek an Aktionen bereit, die ein Agent ausführen kann.
Salesforce hat den Agent Builder inzwischen deutlich erweitert. In einem gemeinsamen Workspace lassen sich Agenten erstellen, testen und für den Einsatz vorbereiten. Nutzer können mit natürlicher Sprache definieren, welche Aufgaben ein Agent übernehmen soll, und sein Verhalten mithilfe von Testing- und Debugging-Funktionen überprüfen.
Dabei legen sie den Handlungsrahmen ihres Agenten fest und geben ihm klare Instruktionen, wie er seine Aufgaben erfüllen soll. Dazu nutzen sie vorhandene Workflows oder geben ihre Anweisungen in natürlicher Sprache in die Maske des Agent Builders ein.
Aufgabenbereiche, die Salesforce zuvor als „Topics“ bezeichnete, werden im neuen Agent Builder als „Subagents“ geführt. Sie ermöglichen es, komplexere Agenten modular aufzubauen und einzelne Aufgabenbereiche gezielt zu definieren.
Eine Live-Vorschau und Testing-Funktionen zeigen, ob der Agent korrekt reagiert und die Aufgaben erfüllt.
Agentforce Tools und Templates
Unternehmen können mit Agentforce einzigartige KI-Agenten entwickeln, die perfekt auf ihre Anforderungen zugeschnitten sind. Sie können diese Agenten komplett neu entwerfen – oder bestehende Agentforce Funktionen nutzen und flexibel an ihre Bedürfnisse anpassen:
Der Sales Development Agent (SDR Agent) entlastet Vertriebsteams, damit sie sich auf tiefere Kundenbeziehungen konzentrieren können. Er interagiert rund um die Uhr mit Kund:innen und Interessenten. Auf Basis von externen und Salesforce Daten beantwortet er fehlerfrei Fragen und vereinbart Meetings. Unternehmen steuern selbst, über welche Kanäle der Agent kommuniziert, wann er aktiv wird und wann Mitarbeitende übernehmen.
Agentforce kann mehr als Fragen beantworten. Der Sales Coach stärkt Sales-Teams durch gezielte Trainings. Er übt Pitches, simuliert Verhandlungen und gibt konkrete Tipps, wie sie auf wiederkehrende Einwände reagieren können. Darüber hinaus gibt er in Echtzeit Feedback zu den individuellen Stärken der Mitarbeitenden und wo sie sich verbessern können.
Der Service Agent führt personalisierte Kundengespräche, rund um die Uhr und in natürlicher Sprache. Standardfragen beantwortet er selbständig auf Basis der Unternehmensdaten. Komplexere Fälle leitet er automatisch an das Serviceteam weiter.
Agentforce for Field Service unterstützt Disponent:innen und Techniker:innen im Außendienst. Der KI-Agent plant Termine, optimiert die Zuweisung von Ressourcen und hilft Techniker:innen vor Ort, Fehler zu beheben. Außerdem erstellt er automatisch Reportings. Agentforce for Field Service ist kompatibel mit Branchen-Clouds wie der Manufacturing Cloud, der Energy & Utilities Cloud und der Communications Cloud.
Der HR-Service-Agent ermöglicht Mitarbeitenden den direkten Zugriff auf relevante Informationen. Er aktualisiert Daten, verwaltet Urlaubsanträge, überwacht Mitarbeiterprogramme und betreut Spesenabrechnungen. Aufgaben außerhalb seines Kompetenzrahmens eskaliert er gezielt an die zuständige HR-Vertreter:in. So bleibt mehr Zeit für persönliche Betreuung bei komplexeren Anliegen.
Agentforce unterstützt Mitarbeitende auch direkt in Slack. Sie können den Agenten über persönliche Nachrichten oder über Erwähnung in Channels aufrufen. Agentforce erstellt Canvases und Listen, verschickt Nachrichten und greift über die Suche auf Konversationsdaten zu.
Mit AgentExchange bietet Salesforce seinen Partnern und Kunden einen zentralen Marketplace für Agentforce Lösungen. Dort stehen unter anderem vorgefertigte Agents und Skills sowie Apps und weitere Lösungen von Salesforce und Partnern zur Verfügung. Das Angebot umfasst inzwischen mehr als 1.000 Agents und Skills.
Unternehmen können dadurch auf vorhandene Komponenten zurückgreifen und diese an ihre eigenen Anforderungen anpassen, anstatt jeden Anwendungsfall vollständig neu zu entwickeln.
Wie lässt sich der Erfolg von KI-Agenten messen?
Entscheider:innen müssen nachvollziehen können, welchen konkreten Mehrwert Agentforce für ihren Anwendungsfall bietet. Hier setzt das Agentic Maturity Model von Salesforce an. Es schafft Orientierung, macht Fortschritte messbar und zeigt, wie weit Unternehmen beim Einsatz agentenbasierter KI bereits sind. Dafür definiert das Framework fünf Reifegrade.
Die Reifegrade zeigen, wie die Agenten arbeiten, wo Optimierungspotenzial liegt und wo sich der ROI einstellt. Für Unternehmen wird es damit zur strategischen Grundlage, um ihre Agentenlösungen gezielt weiterzuentwickeln und zu skalieren.
Die KI folgt festen Regeln und erfüllt wiederkehrende Aufgaben. Noch sind es keine Agenten, sondern einfache Chatbots oder Copiloten.
Die Agenten durchsuchen Datenquellen, filtern relevante Inhalte und sprechen konkrete Empfehlungen aus. Möglich wird das durch die Atlas Reasoning Engine, die die Nutzerintention erfasst und gezielt Informationen abruft.
Bereits auf diesem Niveau entsteht messbarer Geschäftswert, die Basis für jede weitere Entwicklung.
Die Agenten agieren auf Grundlage der ermittelten Daten (vgl. Level 1). Aufgaben mit geringer Komplexität führen sie selbständig aus. So können sie zum Beispiel Informationen zusammenfassen oder ein Flugticket stornieren – über eine API, ohne menschliches Zutun.
Unternehmen in dieser Phase richten ihre Agentenstrategie auf Wachstum aus. Sie verbinden ihre KI-Initiativen direkt mit zentralen Geschäftszielen.
Die Agenten treffen selbständig Entscheidungen, priorisieren Aufgaben und führen Prozesse von Anfang bis Ende durch – über mehrere Systeme und Domänen hinweg.
Aktuell ist dieses Level das Maximum des technisch Machbaren.
Noch hat kein Agent diesen Reifegrad erreicht. Doch in Zukunft handeln KI-Agenten als Teil eines intelligenten Netzwerks. Sie kommunizieren miteinander, koordinieren ihre Aufgaben und überwinden dabei mühelos Systemgrenzen.
Die Vorteile von Agentforce
Die KI-Agenten von Agentforce stehen noch am Anfang und entfalten dennoch schon jetzt ihr enormes Potenzial. Sie steigern die Effizienz spürbar, automatisieren Prozesse und sorgen für schnelle Reaktionen. Das Ergebnis sind eine stärkere Kundenbindung und sinkende Kosten bei gleichzeitiger Skalierung.
Kund:innen erwarten eine schnelle und unkomplizierte Kommunikation, jederzeit und überall. Wer sich vom Wettbewerb abheben will, muss das ernst nehmen und liefern. Agentforce bietet die passende Lösung und wird damit zum mächtigen Wachstumstreiber.
