Guide

Salesforce Guide to AI Agent, App, and Headless Development

Salesforce outlines a six-stage process for building agents and apps with governance and security embedded at every step

4 min read
עב
Salesforce Guide to AI Agent, App, and Headless Development
Based on original reporting bySalesforce Blog ↗Translated and summarized by our AI-assisted news systemHow we work

Executive summary

5 things to know

  1. Salesforce presents a six-step process for agent and application development: Plan, Build, Test, Deploy, Observe, and Extend.

  2. The Build stage combines vibe coding, low-code and no-code tools like Builder Central, alongside reallocated traditional coding for custom elements.

  3. Sandbox environments and testing with data masking are designed to catch issues early and protect sensitive information privacy.

  4. The Headless Experience Layer separates logic and permissions from the screen to define intent once and deploy across touchpoints.

  5. The ecosystem enables integration of Model Context Protocols (MCPs) across Slack, Tableau, Informatica, and MuleSoft alongside Data 360.

According to a guide published by Salesforce on agent, application, and headless development, the promise of artificial intelligence is real, but delivering on it requires more than just keeping pace. While business leaders push for rapid-fire innovation regarding agents and apps, IT teams are tasked with turning it into reality—scaling these initiatives without compromising security, compliance, or quality.

The guide notes that the pressure is on, but development cycles are still grappling with legacy issues: technical debt, unrealistic testing environments, and fragmented governance. These recurring hurdles hold teams back from reaching the speed and quality expected in the age of AI. According to Salesforce, it is time to reimagine development cycles for the agentic era, and teams need a modern, adaptable framework to uphold the promise of AI.

Different Paths to Development in the Agentic Era

The development landscape has fundamentally changed according to the guide. Today, developers can bring their preferred tools and use open protocols like MCP (Model Context Protocol). Concurrently, headless development enables teams to build core logic once and surface rich experiences wherever they need them. In addition, intent-based vibe coding paired with enterprise-grade security has made the building process faster than ever. With numerous new pathways emerging, not everyone is taking the same approach.

The guide details that teams make two key decisions: how they organize work (solo versus coordinated), and how they approach the development process (human-driven versus agent-driven). Many teams sit somewhere between these extremes. Where a team lands across these dimensions shapes its requirements from the platform, and that is precisely what is driving Salesforce's evolution.

Salesforce's Six-Step Development Process

According to the guide, Salesforce's approach is designed to be comprehensive yet flexible, custom-fitting the size of the team, the skillset of its members, and business priorities. The process includes six stages: Plan, Build, Test, Deploy, Observe, and Extend. Throughout the entire process, governance mechanisms are built in to ensure that the most sensitive data remains compliant and secure.

The Planning and Building Stages

The Plan stage represents the opportunity to align everyone involved in development around common goals and shared expectations. Proper planning can prevent problems down the line, such as disconnected development environments or missed deadlines caused by poor visibility. The goal at this stage is to ensure that all team members understand project requirements, testing needs, data security standards, and how changes will be managed throughout the project lifecycle.

The Build stage requires rapid innovation within a secure environment, known as a sandbox. By working in an isolated space, teams do not need to worry about impacting live business operations as they build their solutions. To build effectively, team members are equipped with tools of their choice, with each tool category offering its own strengths and uses:

  • Vibe coding enables anyone to turn ideas into apps, agents, and workflows simply by telling the AI what it needs to do.
  • Low-code and no-code tools, such as Builder Central, assist system administrators and citizen developers in configuring apps and agents using visual components.
  • Traditional pro-coding is not going away, but rather being reallocated. As low-code and vibe coding tools handle straightforward aspects of the project, coding from scratch shifts to focus on elements that require the highest degree of customization.

Additionally, Salesforce points out that as a unified development platform, IT teams can quickly build agents and apps with reusable components, pre-built integrations, and low-code tools.

Testing and Deployment via Headless Architecture

The Test stage in the AI-driven development era demands continuous and realistic testing at every step. An environment that mirrors the product setup, such as a Full Copy Sandbox, ensures that testing is realistic. Effective testing catches issues early, prevents performance bottlenecks, and ensures that agents and apps deliver consistent results every time. A pro tip presented in the guide is to seed test environments with only the data required for each specific scenario, complementing this with data masking to uphold customer privacy and compliance. This combination speeds up testing and reduces the risk of exposing sensitive information.

The Deploy stage is designed to prevent last-minute scrambles and manual patching. Predictable deployments stem from automation, clear visibility, and tight version control. Through a streamlined deployment process, teams can avoid business disruptions and human errors. DevOps tools built into the platform open the door to a consistent process, thereby boosting collaboration, reducing confusion, and helping teams deliver results quickly and with confidence, turning deployment into a reliable and repeatable event rather than a high-stakes one.

At the same time, as users interact with the business across an expanding web of touchpoints, Salesforce's Headless Experience Layer separates business logic, data, and permissions from the screen, allowing teams to define intent once and deploy it wherever users are located.

Continuous Observation and System Extension in an Open Ecosystem

The Observe stage highlights that launching an agent or application does not end with deployment. From the moment of deployment, a feedback loop begins. Real success comes from ongoing observability that helps track agent behavior, spot issues early, and optimize over time. With time, performance evaluations, and user feedback, the solution can continually improve.

The Extend stage offers a flexible architecture tailored to the team's AI maturity level, allowing the integration of preferred third-party developer tools and connection to a rich partner ecosystem. By utilizing Model Context Protocols (MCPs) across platforms such as Slack, Tableau, Informatica, and MuleSoft—alongside Data 360—teams can ground AI agents in governed enterprise data, analytics, and business logic. Marketplaces such as AppExchange and AgentExchange further accelerate development by offering ready-to-install apps and agentic components directly within the flow of work. Together, this open ecosystem connects preferred DevOps and developer tools into a single, unified pipeline from commit to production.

Integrated Governance and Security Throughout Development

The guide addresses the misconception that security slows down innovation. The truth, according to Salesforce, is that security is critical for scaling and deploying high-quality solutions. Effective governance accelerates innovation because developers do not merely tack on consistency, compliance, and reliability at the very end of the process; instead, they are woven throughout each stage.

According to the guide, security is a team effort, and Salesforce invites readers to explore its shared responsibility model to gain insights that help make informed decisions about security strategy. When thinking about security policies, agent guardrails, and data compliance throughout the process, organizations build a framework that scales alongside innovation, and the team spends less time managing risk.

In conclusion, the guide notes that the specific approach taken across each development stage will naturally evolve based on the unique composition and maturity of the team, as different projects require different combinations of tools and workflows. The Salesforce platform offers a tech stack built to be modular, enabling teams to select the exact resources required to efficiently bring their specific solution to life.

Was this useful for your business?

Questions & Answers

FAQ

This article was produced by our AI-assisted system through translation, summarization, and automated quality controls based on original reporting by Salesforce Blog. Read about our editorial process. Link to the original source.

Get useful AI updates by email

A concise digest from our news desk.

More from Salesforce Blog

All articles from Salesforce Blog
סיילספורס השיקה את AI Skills ב-Agentforce Coworker
מוצר חדש
4 דקות
מ־Salesforce Blog

סיילספורס השיקה את AI Skills ב-Agentforce Coworker

סיילספורס הודיעה על זמינות כללית של AI Skills בתוך Agentforce Coworker. מיומנויות אלו מאפשרות למשתמשים להגדיר בשפה פשוטה סט הוראות לשימוש חוזר עבור משימות שחוזרות על עצמן, כך שהסוכן יוכל לבצע אותן בעקביות. Coworker, המתאם בין סוכני Agentforce ב-Salesforce, ב-Microsoft Teams ובמובייל, הוא הסוכן הראשון שכולל יכולת זו. בניגוד לתבניות הנחיה המפיקות פלטי טקסט בלבד, מיומנות מתארת משימה שלמה ומאפשרת לסוכן לנקוט פעולות על פי הרשאות המשתמש ולאחר קבלת אישור לעדכון רשומות.

קרא עוד
חיבור ידע מוצר לסוכני בינה מלאכותית: ארבעה לקחים מסיילספורס
ניתוח
4 דקות
מ־Salesforce Blog

חיבור ידע מוצר לסוכני בינה מלאכותית: ארבעה לקחים מסיילספורס

במאמר מאת Salesforce מפורטים ארבעה לקחים מניסיונה כמשתמשת הראשונה במוצריה (Customer Zero), ובפרט בחיבור ידע מוצר לסוכני בינה מלאכותית באמצעות Data 360 ו-Agentforce. החברה מתארת כיצד תשובות סוכן RAG תלויות באיכות התוכן הנשלף, וממליצה להעריך את מאגר הידע לפי התאמה, פער והתנגשות לפני בניית אינדקס. בנוסף מומלץ לפתח תצורות על בסיס השערות שנבדקות כמותית ואיכותית ולא לפי מפרט קשיח, להגדיר מראש מאגר נתוני ייחוס לבדיקות, ולשלב בדיקות אנושיות לצד מדדים אלגוריתמיים כדי למנוע דחיות שווא לפני עלייה לייצור.

קרא עוד
Data 360 ו-Snowflake: הרחבת שיתוף הפעולה במודל Zero Copy
מוצר חדש
4 דקות
מ־Salesforce Blog

Data 360 ו-Snowflake: הרחבת שיתוף הפעולה במודל Zero Copy

לפי הודעת סיילספורס, שיתוף הפעולה במודל Zero Copy עם חברת סנואופלייק מורחב במטרה להפוך נתונים ארגוניים מבוזרים להקשר מאוחד עבור סוכני בינה מלאכותית ובני אדם. השותפות מתמקדת בחיבור הנתונים מהמקום שבו הם מאוחסנים, ללא צורך בהעתקתם או בהפעלת תהליכי ETL מסורתיים. במרכז המהלך עומד מנוע ההקשר לסוכנים (Agent Context Engine - ACE) של Data 360, המשלב נתונים מובנים, תוכן לא מובנה, גרפי ידע וזיכרון סוכנים לשכבת הקשר אחת. החיבור מאפשר הרצת סוכנים על גבי נתוני לקוחות מעודכנים, הרחבת השימוש באמצעות פלטפורמת נתוני לקוחות סוכנותית ו-Data 360 Headless, וקישור ישיר בין פלטפורמות דרך פורמט הטבלאות Apache Iceberg ופרוטוקול Model Context Protocol (MCP).

קרא עוד
מחקר סיילספורס: כיצד לשמר מומחיות אנושית לצד AI סוכני
מחקר
4 דקות
מ־Salesforce Blog

מחקר סיילספורס: כיצד לשמר מומחיות אנושית לצד AI סוכני

מחקר ראשוני של צוותי הבינה המלאכותית האחראית ומחקר המוצר בסיילספורס (Salesforce) מציג פרדוקס בשימוש בבינה מלאכותית סוכנית: לצד הרחבת יכולות, הסתמכות יתר עלולה להוביל להטיית אוטומציה ולהחלשת מיומנויות קיימות. המחקר, שכלל ראיונות עם עובדים בסיילספורס ואלפי משתתפים בכנס Dreamforce, מצא כי מומחים אינם מוותרים על שיקול דעתם אלא מטמיעים ספקנות מובנית בתהליכי העבודה שלהם. החוקרים הציגו שמונה פרקטיקות לתכנון "חיכוך פורה" — מנגנונים שמחייבים מעורבות אנושית, ביקורת ובדיקות עקביות, במטרה לשמור על המומחיות האנושית במרכז.

קרא עוד

More articles you might like

All articles
שליחת חוזים לחתימה דיגיטלית ב-n8n עם TurboDocx ו-Slack
מדריך
4 דקות
מ־n8n

שליחת חוזים לחתימה דיגיטלית ב-n8n עם TurboDocx ו-Slack

פוסט אורח בבלוג של n8n מאת ניקולס פריי, מנכ"ל TurboDocx, מציג מדריך מפורט לבניית תהליך עבודה אוטומטי המטפל בכל שלבי הפקת החוזה והחתימה עליו. התהליך משתמש ברכיב המאומת של TurboDocx וכולל סריקה של שורות ב-Excel בסטטוס Ready to send, הפקת מסמך חוזה מתבנית Word, שליחת בקשת אישור למנהל בערוץ Slack, והעברת החוזה לחתימה אלקטרונית מול הלקוח. לאחר שהלקוח חותם מכל מכשיר, קובץ ה-PDF החתום נשמר ישירות בתיקייה ייעודית ב-SharePoint, שורת הנתונים ב-Excel מתעדכנת ל-Signed והצוות מקבל הודעה ב-Slack. המדריך מפרט גם אפשרויות להחלפת הכלים במערכות CRM, טיפול בתקלות נפוצות, ומגבלות קיימות כגון תמיכה בחותם יחיד.

קרא עוד
ניהול עלויות מקצה לקצה ב-Amazon Bedrock: מדריך לצוותי FinOps
מדריך
5 דקות
מ־AWS Machine Learning

ניהול עלויות מקצה לקצה ב-Amazon Bedrock: מדריך לצוותי FinOps

בפוסט של מומחי AWS מוצג מודל תפעולי בן חמישה שלבים לניהול עלויות ב-Amazon Bedrock, המיועד לצוותי FinOps והנדסת פלטפורמה. המודל מתמקד בעומסי עבודה של סוכני בינה מלאכותית (agentic workloads), שבהם צריכת הטוקנים מושפעת מרמת האוטונומיה וגודל ההקשר. חמשת השלבים כוללים: שיוך עלויות לכל ישות וצוות באמצעות תגי IAM ודוחות CUR 2.0; יצירת יכולת תצפית ובקרה באמצעות רישום יומני הסקה ב-CloudWatch וב-S3 לצד מטא-דאטה מובנית; אכיפת תקציבים בשלוש רמות (התראות, שלילת הרשאות ב-IAM או חסימה סינכרונית בשער); מיטוב ברירות מחדל באמצעות שמירה במטמון (prompt caching) וניתוב מודלים חכם; והפעלת סקירת ביצועים משותפת מבוססת מדדים ברורים.

קרא עוד
אימון סוכנים ב-Multi-Turn Reinforcement Learning ב-SageMaker AI
מדריך
5 דקות
מ־AWS Machine Learning

אימון סוכנים ב-Multi-Turn Reinforcement Learning ב-SageMaker AI

מדריך טכני של מהנדסי AWS מציג את השימוש ב-Multi-Turn Reinforcement Learning (MTRL) על גבי Amazon SageMaker AI לאימון סוכני בינה מלאכותית על רצפי פעולות מרובי שלבים. באמצעות הדגמה על משחק Wordle, המאמר מפרט כיצד אימון מודל GPT-OSS-20B בעזרת סביבת Amazon Bedrock AgentCore ואלגוריתם GRPO העלה את שיעור הפתרון מ-61% ל-84% בהגדרות הגשה, בעלות של כ-339 דולר בטוקנים. המדריך כולל פירוט על ארכיטקטורת המערכת, הכנת מערך הנתונים ללא תוויות, נוסחת פונקציית התגמול המפרידה בין תוצאה לעיצוב התנהגות, והתמודדות עם תקלות תשתית ואימות במהלך האימון.

קרא עוד
ניהול מצב בסוכני AI: הבדלים בין ארכיטקטורה בעלת מצב לחסרת מצב
מדריך
4 דקות
מ־n8n

ניהול מצב בסוכני AI: הבדלים בין ארכיטקטורה בעלת מצב לחסרת מצב

בפוסט של n8n מוסבר כי state הוא המידע שסוכן AI נושא בין משימות, החל מהיסטוריית שיחה ועד לזיכרון לטווח ארוך ולפרופילי משתמשים. ההבדל בין ארכיטקטורה בעלת מצב (stateful) לארכיטקטורה חסרת מצב (stateless) מתמקד בשאלה האם המערכת משמרת נתונים מאינטראקציות קודמות או מתחילה כל בקשה כדף חלק. יישומים בעלי מצב מעניקים המשכיות אך דורשים תשתית לאחסון ולניהול מצב, בעוד יישומים חסרי מצב מפשטים חלוקת עומסים ועמידות לתקלות. מודלי LLM אינם שומרים שיחות באופן אוטומטי, ולכן סוכני AI מתנהגים באופן בעל מצב באמצעות שמירה ושליפה של נתונים מחוץ למודל. ב-n8n מוצע לשמור על הרצה חסרת מצב כברירת מחדל, ולהוסיף צומתי זיכרון לסשנים ומאגרי מצב משותפים רק היכן שנדרשת המשכיות.

קרא עוד