Salesforce의 20,000개 AI 에이전트 배포에서 얻은 교훈을 개인 개발자가 배운 사례.
Salesforce는 약 20,000개의 Agentforce 배포를 진행하였고, 그 과정에서 얻은 교훈은 개인 개발자에게도 유용하다. 에이전트 작업의 90%는 런칭 이후에 이루어지며, 실패는 주로 세 가지 패턴으로 발생한다. 첫째, 결정론적 로직과 LLM 루프를 혼합하는 것, 둘째, 정책을 코드에 암호화 하기보다는 더욱 어려운 프롬프트를 만드는 것, 셋째, 모델에 과도한 컨텍스트를 제공하는 것이다. Salesforce는 좁고 가치 있는 사용 사례 하나에 집중할 것을 권장한다.
Lessons from Salesforce's 20,000 AI agent deployments for solo developers.
Salesforce has made around 20,000 Agentforce deployments, and the lessons learned can be applicable to solo developers. 90% of agent work happens after launch, with failures clustering into three main patterns. These include over-reasoning deterministic workflows, prompting too hard rather than encoding policies in code, and providing excessive context to the model. Salesforce advises focusing on a narrow, high-value use case instead of trying to do too much at once.