[트레슬]Salesforce 커뮤니티 세션 : 생성형 AI와 Agentforce 구조 이해하기

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안녕하세요, 트레슬입니다.

지난 4월 29일(화), 2025년 Salesforce 개발자 커뮤니티 그룹의 첫 모임인 세일즈포스 에이전트 챔피언이 되는 법 Part. 1이 진행되었습니다.

이번 세션은 단순히 Agentforce의 기능을 소개하는 자리를 넘어, 생성형 AI의 구조적 원리부터 Salesforce AI 전략 전반을 폭넓게 탐구할 수 있는 의미 있는 시간이었습니다.

그럼 실제로 어떤 내용이 다뤄졌는지 알아볼까요?

1. 에이전트포스 세션 주요 내용

이번 세션에서는 생성형 AI의 기본 개념부터 Salesforce 생태계 내에서 Agentforce가 어떤 역할을 수행하는지까지 단계적으로 학습할 수 있었습니다.

LLM(Large Language Model)의 작동 구조를 중심으로 Pretraining → Post-Training(Supervised Fine-tuning) → RAG 방식에 대한 설명이 이어졌고, 생성형 AI가 어떻게 학습하고 응답을 생성하는지에 대한 구조적 이해를 높일 수 있었습니다.
Salesforce가 자체 설계한 Einstein Trust Layer의 주요 요소(Prompt Defense, Secure Gateway, Dynamic Grounding, Masking 등)도 함께 다뤄지며, 신뢰 기반 AI 설계 원칙을 실제 사례와 함께 살펴보았습니다.
또한 Copilot과 다양한 Action 기반 기능들이 Agentforce에 어떻게 통합되어 있는지, 그리고 Prompt Template + Flow, Apex, External Services와의 유기적 연계를 통해 실무 중심의 자동화가 어떤 방식으로 구현되는지도 확인할 수 있었습니다.
특히 Atlas Reasoning Engine이 사용자의 요청에 맞는 실행 순서를 판단해 주는 방식은 Agentforce가 단순한 챗봇이 아닌 ‘비즈니스 수행형 AI’로 설계되었음을 보여 주는 인상적인 부분이었습니다.