Salesforce 在周三宣布了一项具有里程碑意义的架构转型计划—— "Headless 360"，将其平台的所有功能通过 API、MCP 工具或 CLI 命令开放，允许 AI 代理在无需浏览器的情况下操作整个系统。这一举措标志着 Salesforce 对其 27 年历史中最雄心勃勃的技术重构。
该消息在旧金山举行的年度 TDX 开发者大会上发布，立即向开发者提供了 100 多种新工具和技能。这不仅是对传统企业软件生存问题的回应，更是对 AI 代理主导未来的一种明确表态：或许，图形界面的 CRM 已不再是必需品。
" 两年前半，我们决定为代理重新构建 Salesforce，" 公司表示。" 不再将功能隐藏在用户界面之后，而是将它们完全暴露出来，让整个平台可以从任何地方编程和访问。"
三大支柱定义企业平台的未来
Headless 360 建立在三大核心支柱之上，旨在重新定义 AI 代理时代的企业平台：
1. 随心所欲地构建： 提供了超过 60 个新的 MCP 工具和 30 多个预配置的编码技能，使外部编码代理（如 Claude Code、Cursor、Codex 等）能够实时访问客户的整个 Salesforce 组织，包括数据、工作流和业务逻辑。开发者不再需要依赖 Salesforce 的 IDE，而是可以从任何终端指挥 AI 代理完成构建、部署和管理。
2. 部署在任何界面上： 新的 Agentforce 体验层将代理的功能与其外观分离，支持 Slack、移动应用、Microsoft Teams、ChatGPT 等多种客户端。开发者可以一次性定义体验并部署到多个界面，而无需编写特定代码。这种转变意味着企业不再需要将客户拉入 Salesforce UI，而是将品牌化的交互式代理体验推送到客户的工作空间中。
3. 构建可信赖的大规模代理： 引入了一整套生命周期管理工具，涵盖测试、评估、实验和编排。Agent Script 作为一种新型领域特定语言，现已开源，用于确定性定义代理行为。此外，新的测试中心和 A/B 测试 API 帮助企业确保代理的可靠性和性能。
应对企业 AI 的核心挑战
在与 VentureBeat 的访谈中，Salesforce 执行副总裁 Jayesh Govindarjan 坦率地讨论了企业 AI 的核心矛盾：代理是概率系统，但企业要求的是确定性结果。
早期采用 Agentforce 的客户发现，一旦代理投入生产，他们便害怕对其进行更改，因为整个系统显得脆弱且不可预测。为了解决这一问题，Salesforce 开发了 Agent Script，这是一种结合了编程语言的确定性和 LLM 灵活性的语言，能够以单一平面文件的形式定义状态机。
两种 AI 代理架构满足不同需求
Govindarjan 还揭示了企业中出现的两种根本不同的代理架构：
1. 面向客户的代理： 这些代理需要严格的确定性控制，确保其遵循品牌规则集和业务逻辑。
2. "Ralph Wiggum 循环 "： 这种动态架构适用于面向员工的场景，代理根据前一步的学习自主决定下一步行动，适合专家人类审查后的输出。
开放生态系统与商业模式创新
Salesforce 在 TDX 上展示了其开放态度，集成了 OpenAI、Anthropic、Google Gemini 等主流 AI 模型，并推出了 AgentExchange 市场，统一了来自合作伙伴的数千个应用程序和工具。
与此同时，Salesforce 正在从按席位许可转向基于消费的定价模式，特别是针对 Agentforce。Govindarjan 表示：" 当代理而非人类在工作时，按用户收费不再有意义。"
拆除围墙，迎接未来
Salesforce 正通过 Headless 360 拆除其平台的围墙，邀请全球开发者和代理进入。尽管这一转型仍面临诸多挑战，但 Salesforce 相信，几十年积累的企业数据和逻辑赋予了它无可替代的优势。
正如 Salesforce 联合创始人 Parker Harris 所言：" 为什么你还要再登录 Salesforce？" 如果 Headless 360 按设计工作，答案将是：你不需要。而这正是 Salesforce 押注未来的关键所在。
