据MarkTechPost 9月18日报道，Salesforce的Agentforce正把企业AI从“随手做出原型”推进到可评测、可回归测试和可持续优化的生产级代理编排，并以西南航空的实际部署作为验证；同一天该媒体发布的本地大模型开源代理框架评测，则按许可证、本地运行文档、维护状态和安全控制四项标准对11个框架排序。

Agentforce把运行工具锚定在Salesforce Data Cloud和Customer 360中，并通过模型上下文协议连接外部端点与第三方B2B数据生态。其测试中心自动生成合成边缘案例、查询和性能基准，开发者可通过界面或Claude Code、Cursor等工具在CI/CD管道中做无头回归；Agent Optimizer听取实时对话流量，识别指令摩擦点并给出提示调优建议。平台还能在网页聊天、短信和语音渠道渲染选座地图、航班选择器和支付界面等动态组件，并按渠道调整行为。在精确性要求高的场景，Builder把概率性自然语言处理与确定性规则结合，硬编码门控确保扣款或改签在全部前置条件通过前不会触发；Tableau仪表板提供会话轨迹和动作树遍历，多代理编排支持专门子代理与外部自主代理协作。

西南航空每年处理超过2000万次客户问询，拥有2600名服务代表。该公司从2025年11月起分阶段在帮助中心和移动应用部署Agentforce，处理行李政策、Rapid Rewards和航班中断等高频请求。澄清尝试被限制在两次，之后升级人工；安全警告或法律纠纷会绕过LLM，直接转给人工CARE专家。升级时，Enhanced Chat将完整对话记录和用户元数据送入人工坐席控制台。报道称，该部署预计每年节省600万美元，投资回报率为7倍，在超过200万次互动中实现45%自主解决率，客户满意度指标提升900%。

同日的开源代理框架评测称，本地模型的小上下文窗口和较弱工具调用会暴露框架设计缺陷。指南提出三条通用规则：先把上下文窗口调高，Ollama默认值随显存变化，低于24 GiB为4k，24至48 GiB为32k，48 GiB以上为256k，代理和编程工具至少需要64,000个token；其次选择支持工具调用的模型，Goose文档称不支持工具调用的模型只能做聊天补全，llama.cpp下Pi的文档指出--jinja可启用兼容聊天模板和工具调用；第三要如实预算内存，Cline把16至32GB RAM对应小型量化模型，32至64GB对应中型编程模型，64GB以上对应较大模型。

文章详细介绍了排名前五的框架，依次为OpenCode、Pi、Goose、Cline和OpenHands。OpenCode列出Ollama、LM Studio和llama.cpp的llama-server三条本地路径；Pi只提供read、write、edit和bash四个工具，且无内置权限系统，建议用Docker或策略沙箱隔离；Goose覆盖Ollama、LM Studio、Docker Model Runner、Ramalama和Atomic Chat等本地运行时，并由Linux基金会下的Agentic AI Foundation治理；Cline默认要求批准每次文件编辑和命令，其JetBrains插件未开源；OpenHands建议首个本地模型尝试Qwen3.6-35B-A3B，量化版本至少需24GB显存或64GB统一内存的Apple Silicon Mac。