Salesforce 于 2026 年 9 月 11 日推出 Trusted Enterprise AI Harness，针对企业代理由回答问题走向跨系统采取行动后的治理问题。Salesforce 的说法是，企业需要一个可信基础，让 agent 能理解业务、推理和规划、执行 action，并在企业控制下运行，而不必为每个代理或每个 AI 入口重新建立一套底层能力。
这套架构分成六项能力：Trusted Context、Trusted Agency、Trusted Action、Trusted Governance、Trusted Security 和 Trusted Models。Salesforce 把它们放在共同、可组合的 architecture 中，让客户可以一起使用，也可以只取所需部分，并混合 Salesforce 自己的技术、既有系统、第三方模型和 agents。这是供应商的产品定位，实际可用范围仍要看部署版本和客户合同。
Salesforce 用一个看似简单的订单问题说明为何需要 harness：能否今天交货，答案可能分散在 CRM 的客户关系、ERP 的库存、合同的承诺、analytics 的业务定义、政策和过往互动。agent 不只是把系统接起来，还要在当下理解这名客户、判断可承诺的内容，再按权限安全地执行。这种上下文和规则连接，才是企业工作流的难点。
Trusted Context 负责把数据、metadata、semantics、知识、实时信号和 memory 放到共同语境；Trusted Agency 处理 reasoning、planning、state、协作和 orchestration；Trusted Action 则连接 applications、APIs、workflows、tools 和业务程序。以订单为例，agent 可以在受控范围内预留库存、更新订单、触发 fulfillment，或者把问题交给人处理，再把结果回流到上下文。
Governance 及 Security 的位置同样重要。Salesforce 描述 Trusted Governance 会处理 lineage、quality、guardrails 和 policies；Trusted Security 则处理 identity、permissions、privacy、data protection 和 runtime security。Trusted Models 让企业按 accuracy、performance、cost 和 business requirement 连接或切换不同模型。换句话说，模型不是唯一的控制点，政策、身份和 action boundary 才能把开放式推理接到可预期的执行。
Salesforce 同时推出 AI Control Plane，让企业 discover 和 register agents，建立 identity 和 policy，管理 lifecycle，评估 performance，观察 behavior 和 outcomes，并控制 cost。它的价值在于提供一个跨 Salesforce 和 third-party AI 的管理视角，但企业仍要先定义什么叫做一个 agent、哪些 outcome 可比较，以及谁有权批准或停用某个 agent。
架构从一开始以 headless 方式建立，能力可以经 MCP、APIs、Skills 和 Plug-ins 取用，并延伸到 Claude、Slack、Microsoft Teams、Agentforce 和其他 AI experience。这增加了组合自由度，也增加了 connector、身份传递、数据边界和版本兼容的责任。能接入更多 surface，不代表每个 surface 都应该取得相同的写入权限。
Salesforce 表示部分基础技术今日已可用，新的能力和 unified experience 计划于早期 fiscal FY28 开始推出；pricing、packaging 和 upgrade path 仍会在接近 general availability 时公布。这意味着企业不应把整套 harness 当成已经完成交付的产品。更实际的评估方式，是先以一条跨系统流程测试上下文、政策、人工升级、可追踪性和成本，再决定是否扩大。
