현장에서 기록한 Salesforce 아키텍처.
Agentforce, Data 360, 그리고 파일럿을 넘어 살아남는 시스템에 대한 실무 노트입니다. 글 Sébastien Tang. 주 2회가량 발행하며 천천히 다듬습니다.
아카이브
2026년 6월
7개 글Agentforce 3와 AI 에이전트 자체 구축: SI 의존도의 균열
Agentforce 3의 MCP 지원과 AgentExchange 확장으로 한국 기업의 AI 에이전트 자체 구축이 현실화됐다. SI 의존 구조가 흔들리는 이유와 아키텍처 전략을 분석한다.
Summer '26 멀티에이전트 오케스트레이션과 에이전트 자동화 아키텍처가 SI 의존도를 바꾸는 방식
Salesforce Summer '26의 멀티에이전트 오케스트레이션은 한국 대기업의 SI 의존 구조를 근본적으로 흔든다. 에이전트 자동화 아키텍처의 변화와 CIO가 지금 결정해야 할 것을 분석한다.
Agentforce 360 Intelligent Context와 PIPA 컴플라이언스 리스크
Agentforce 360 GA의 Intelligent Context는 PIPA 컴플라이언스 리스크를 재정의합니다. 한국 기업 CIO·CTO가 지금 검토해야 할 아키텍처 판단 기준을 분석합니다.
m3ter 인수로 재편되는 Salesforce 비용 최적화 전략
Salesforce의 m3ter 인수는 사용량 기반 과금 체계를 플랫폼 핵심으로 끌어들입니다. 한국 대기업 CIO가 지금 라이선스 전략을 재검토해야 하는 이유를 아키텍처 관점에서 분석합니다.
Agentforce 내재화 역량, Agent Script 가드레일이 답인가
Agentforce 360 GA의 Agent Script 가드레일이 한국 기업의 AI 에이전트 내재화를 가속할 수 있는지, 아니면 SI 의존도를 심화하는지 아키텍처 관점에서 분석합니다.
Summer '26 멀티에이전트 오케스트레이션과 에이전트 자동화 거버넌스
Salesforce Summer '26의 멀티에이전트 오케스트레이션이 한국 대기업 SI 의존 구조를 어떻게 바꾸는지, 에이전트 자동화 거버넌스 설계 관점에서 분석합니다.
Agentforce 360 GA: 한국 기업 AI 에이전트 거버넌스 재편
Agentforce 360 Platform GA가 한국 기업의 AI 에이전트 컴플라이언스와 엔터프라이즈 제어 체계를 어떻게 바꾸는지, PIPA 규제와 SI 의존 구조 관점에서 분석합니다.
2026년 5월
6개 글Salesforce Data Cloud 데이터 마이그레이션: 실패하는 이유와 설계 원칙
Salesforce Data Cloud 데이터 마이그레이션이 실패하는 구조적 원인을 분석하고, Identity Resolution과 Data Streams 설계로 안전하게 이행하는 아키텍처 원칙을 제시합니다.
Agentforce 도입, 파일럿이 프로덕션에서 멈추는 이유
6개월 Agentforce 파일럿이 프로덕션에서 멈추는 진짜 원인은 프롬프트가 아니라 데이터 접근과 권한 설계입니다. 데이터 접근, 보안 모델, 액션 계층으로 나누어 한국 엔터프라이즈가 무엇을 먼저 진단해야 하는지 아키텍처 관점에서 정리합니다.
Salesforce Data Cloud 구축, 통합 고객 뷰가 깨지는 이유
Data Cloud 구축 후에도 고객 프로필이 쪼개지는 진짜 원인은 Identity Resolution과 데이터 모델을 먼저 설계하지 않았기 때문입니다. 접점 3,000개 조직 기준으로 무엇을 먼저 진단해야 하는지 정리합니다.
Salesforce 멀티클라우드 통합, 패턴을 먼저 정해야 합니다
Salesforce를 AWS, Azure, 네이버클라우드, 레거시와 잇는 통합은 도구가 아니라 패턴 선택의 문제입니다. 통합 프로젝트의 70%가 패턴을 늦게 정해 비용이 두 배로 늘어나는 구조적 원인을 아키텍처 관점에서 정리합니다.
Salesforce 거버넌스로 SI 의존도를 줄이는 운영 모델
SI 주도로 구축한 Salesforce는 2년 안에 유지보수 비용과 종속이 함께 커집니다. CoE, 권한 체계, 릴리즈 관리, 샌드박스 전략, DevOps로 인하우스 역량을 세우는 운영 모델을 아키텍처 관점에서 정리합니다.
Agentforce 데이터 보안과 PIPA 권한 설계의 핵심
AI 에이전트는 같은 역할의 사람보다 더 넓은 데이터에 닿습니다. Einstein Trust Layer, 데이터 마스킹, PIPA 통제 네 가지를 에이전트 실행 맥락 기준으로 다시 설계하는 방법을 아키텍처 관점에서 정리합니다.
영역별로 읽기
세 가지 작업 영역입니다. 각 영역에는 기초 읽기 순서가 정리된 서비스 페이지가 있습니다.
Agentforce & AI
프로덕션에서 견디는 에이전트 시스템을 설계합니다. 패턴, 비용, 그리고 가장 먼저 무너지는 지점을 다룹니다.
서비스 보기 →Data 360
모든 Salesforce 클라우드를 가로지르는 통합 고객 데이터. Identity Resolution, 데이터 스트림, Calculated Insights를 다룹니다.
서비스 보기 →Org 진단 및 고도화
진단과 고도화. 프로그램이 멀쩡해 보이는 채로 실패하는 이유, 그리고 다시 궤도에 올리는 방법을 다룹니다.
서비스 보기 →자주 묻는 질문
아키텍트, CIO, SI 파트너가 구독하거나 연락하기 전에 자주 묻는 내용입니다.
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다루지 않습니다. 시각과 관점은 10년 이상의 Salesforce 딜리버리에서 나옵니다. 연동이 SAP, MuleSoft, Snowflake, Atlas와 만날 때는 그 경계를 다루며, 상대 스택 자체는 다루지 않습니다.