当硬件狂热、软件冷场，salesforce如何自证？

主要观点总结

本文主要围绕salesforce在Dreamforce 2025活动上的表现展开，分析了AI agent的发展状况以及市场对其的反应。文章指出，虽然AI agent的推进速度没有达到预期，但方向正确，市场需要等待其数据表现来验证。同时，文章还详细阐述了AI agent在数据治理、合规、可靠性、成本和ROI等方面面临的挑战以及相应的对策。

关键观点总结

关键观点1: AI agent在硬件与软件应用中的发展存在GAP，市场对其的反应呈现冷热不均的状态。

salesforce在Dreamforce 2025活动中展示了全栈重构，但市场更关注可量化的经营指标。AI agent的推进速度没有达到预期，市场需要等待其数据表现来验证。

关键观点2: AI agent面临数据治理、合规、可靠性和成本优化等方面的问题。

为了解决这些问题，需要采取一些对策，如先做Context Pack、限制递归深度与工具调用上限等。

关键观点3: 文章指出，市场只关注可量化的经营指标，如分流率、时延和单位对话成本等硬指标。

因此，要获得市场的认可，需要展示这些可量化的经营曲线。