芯耀
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2024年第一季度，以AutoGPT等為代表的Agent應(yīng)用開(kāi)始興起，但落地進(jìn)展不明顯。2025年自春節(jié)過(guò)后，DeepSeek 的爆火將 AI 的熱度推上新高度，而近期，Agent重新開(kāi)始成為熱點(diǎn)話題。本次愛(ài)分析邀請(qǐng)北森聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO紀(jì)偉國(guó)在線對(duì)談，共同探討AI Agent時(shí)代的新機(jī)會(huì)。
01?技術(shù)突破支撐Agent進(jìn)階
人力資源領(lǐng)域，北森在2023年已開(kāi)始探索大模型應(yīng)用場(chǎng)景，初期通過(guò)簡(jiǎn)歷篩選、AI面試等AI功能進(jìn)行嘗試。2024年開(kāi)始推出能夠獨(dú)立計(jì)費(fèi)的SKU類的AI Agent，其中AI面試官在進(jìn)行“人機(jī)一致性”驗(yàn)證時(shí)，發(fā)現(xiàn)其AI面試官已經(jīng)達(dá)到了人類面試官的面試水平，首次驗(yàn)證了AI在核心業(yè)務(wù)場(chǎng)景對(duì)于人工的替代價(jià)值，成為推動(dòng)技術(shù)商業(yè)化的關(guān)鍵轉(zhuǎn)折點(diǎn)。
關(guān)于商業(yè)化方面，上一輪AI北森嘗試在軟件場(chǎng)景中嵌入 AI 技術(shù)，然而由于場(chǎng)景過(guò)于單薄、微小，客戶不愿意為此付費(fèi)。這一輪AI Agent，北森則明確要求，選擇端到端的大場(chǎng)景，打造獨(dú)立可收費(fèi)的產(chǎn)品單元（SKU），因?yàn)锳I Agent本身就是要端到端地解決具體業(yè)務(wù)問(wèn)題的場(chǎng)景，這成為背后的驅(qū)動(dòng)力。
從技術(shù)層面來(lái)看，一方面，AI Agent的基礎(chǔ)模型在 2024 年經(jīng)過(guò)變革有了較大提升，從原來(lái)純粹大語(yǔ)言模型的快思考轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在推理模型的慢思考，這使得 AI Agent 能夠支撐更為復(fù)雜的執(zhí)行過(guò)程，不再局限于單點(diǎn)問(wèn)題，為端到端的實(shí)現(xiàn)提供了保障。
另一方面，AI Agent的核心框架也發(fā)生了變化，過(guò)去是單一的AI Agent從頭執(zhí)行到尾，例如 AI 面試官就是如此。而未來(lái)或新的AI Agent框架將執(zhí)行過(guò)程拆分成多個(gè)小的AI Agent，像簡(jiǎn)歷篩選、面試題庫(kù)的生成、對(duì)應(yīng)聘者的評(píng)價(jià)以及面試追問(wèn)等都可能由單獨(dú)的AI Agent或提示詞來(lái)完成，從單一AI Agent發(fā)展為多 AI Agent協(xié)作，這也保證了端到端執(zhí)行過(guò)程中的穩(wěn)定性，從技術(shù)角度為商業(yè)化端到端的實(shí)現(xiàn)提供了支持。
02?Agent是否能夠獲取企業(yè)新的預(yù)算？
AI Agent作為獨(dú)立可銷售產(chǎn)品（SKU）的創(chuàng)新模式，突破了傳統(tǒng)技術(shù)疊加在現(xiàn)有預(yù)算框架內(nèi)的局限。其核心在于直接切入業(yè)務(wù)場(chǎng)景，創(chuàng)造新預(yù)算來(lái)源而非依賴原有IT或人力資源部門預(yù)算。例如，AI面試官、領(lǐng)導(dǎo)力教練等應(yīng)用歸屬招聘或業(yè)務(wù)培訓(xùn)部門預(yù)算，跳脫了傳統(tǒng)軟件采購(gòu)流程，從需求源頭獲取資金支持。
商業(yè)化成功的關(guān)鍵在于將Agent定位為“解決業(yè)務(wù)問(wèn)題”而非“技術(shù)工具”。通過(guò)瞄準(zhǔn)業(yè)務(wù)部門的核心需求，如針對(duì)藍(lán)領(lǐng)招聘的AI面試官、針對(duì)銷售培訓(xùn)的AI陪練等，Agent以端到端解決方案形式落地，避開(kāi)IT部門審批，直接由業(yè)務(wù)部門決策采購(gòu)。這種模式不僅預(yù)算審批更靈活，且業(yè)務(wù)部門預(yù)算池更大、支付意愿更強(qiáng)。預(yù)算來(lái)源的轉(zhuǎn)變反映了Agent價(jià)值定位的差異。
傳統(tǒng)IT功能受限于技術(shù)屬性，預(yù)算需經(jīng)多層審批；而業(yè)務(wù)導(dǎo)向的Agent因直接關(guān)聯(lián)業(yè)績(jī)目標(biāo)，如銷售培訓(xùn)效果、招聘成本優(yōu)化，被視作業(yè)務(wù)投入而非技術(shù)成本。這種定位使其更容易獲得業(yè)務(wù)部門認(rèn)可，形成獨(dú)立付費(fèi)場(chǎng)景。
業(yè)務(wù)部門預(yù)算的開(kāi)放為Agent商業(yè)化帶來(lái)更大想象空間。相較于IT或人力資源預(yù)算，業(yè)務(wù)預(yù)算規(guī)模更大且決策鏈路更短，尤其在高頻、剛需場(chǎng)景（如大規(guī)模人員培訓(xùn)）中，業(yè)務(wù)部門往往優(yōu)先保障此類支出。這種預(yù)算遷移不僅拓寬了市場(chǎng)空間，更推動(dòng)Agent從輔助工具升級(jí)為業(yè)務(wù)核心模塊。
03??AI重構(gòu)SaaS競(jìng)爭(zhēng)壁壘
AI技術(shù)的深度整合正在重塑SaaS廠商的競(jìng)爭(zhēng)格局。研發(fā)投入的持續(xù)性是關(guān)鍵前提——當(dāng)前資本市場(chǎng)壓力下，能否維持充足研發(fā)資金成為首要壁壘。部分廠商因現(xiàn)金流優(yōu)先策略壓縮研發(fā)，導(dǎo)致AI應(yīng)用探索滯后，而堅(jiān)持投入的企業(yè)則通過(guò)技術(shù)迭代形成先發(fā)優(yōu)勢(shì)。
技術(shù)落地的差異化路徑逐漸清晰：淺層AI工具如知識(shí)庫(kù)搭建、自動(dòng)化流程，易被復(fù)制，競(jìng)爭(zhēng)壁壘薄弱；而將Agent與核心業(yè)務(wù)系統(tǒng)深度耦合則能綁定用戶，形成遷移成本。此外，更深層的壁壘源于行業(yè)knowhow的積累，例如基于崗位能力模型和能力評(píng)估技術(shù)構(gòu)建的AI面試系統(tǒng)，需長(zhǎng)期業(yè)務(wù)沉淀，短期內(nèi)難以被競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手模仿。
AI Agent的定位正從“附加功能”轉(zhuǎn)向“業(yè)務(wù)撬動(dòng)點(diǎn)”。部分案例顯示，AI應(yīng)用如“AI面試官”、“AI銷售陪練”，不僅能提升老客戶ARPU值，更成為切入新客戶的突破口。通過(guò)展示AI能力，廠商可打破原有采購(gòu)慣性，推動(dòng)客戶替換舊系統(tǒng)，甚至帶動(dòng)核心模塊銷售，形成“以點(diǎn)帶面”的擴(kuò)張效應(yīng)。面對(duì)ERP廠商的競(jìng)爭(zhēng)，垂直領(lǐng)域SaaS的護(hù)城河在于場(chǎng)景深耕與敏捷迭代。
盡管ERP廠商在國(guó)產(chǎn)化浪潮中占據(jù)政策優(yōu)勢(shì)，但其標(biāo)準(zhǔn)化產(chǎn)品難以覆蓋招聘、績(jī)效等長(zhǎng)尾需求。聚焦特定業(yè)務(wù)場(chǎng)景的深度解決方案，疊加AI帶來(lái)的體驗(yàn)升級(jí)，為垂直廠商保留了差異化生存空間。市場(chǎng)價(jià)值重估或滯后于技術(shù)突破，但長(zhǎng)期看，具備AI深度整合能力的廠商將獲得估值溢價(jià)。
04? Agent應(yīng)用是否能夠打破SaaS的“卷”？
SaaS 行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)激烈，價(jià)格層面尤為突出，常陷入紅海競(jìng)爭(zhēng)。AI Agent未來(lái)同樣會(huì)面臨激烈價(jià)格競(jìng)爭(zhēng)，甚至比 SaaS 軟件更甚，因?yàn)锳gent開(kāi)發(fā)成本低、開(kāi)發(fā)速度快。但對(duì)于 SaaS 公司而言，AI Agent 也帶來(lái)機(jī)遇。
一方面，成熟的 AI Agent 可作為獲客敲門磚，例如售賣 1 元的 AI 可能帶動(dòng) 5 元軟件銷售；另一方面，針對(duì)老客戶銷售 AI Agent 能提高單個(gè)客戶的價(jià)值，提升盈利水平。關(guān)鍵在于研發(fā)出基于行業(yè) knowhow、他人難以復(fù)制的 AI Agent，這對(duì)獲客及獲取高價(jià)格意義重大，最終這樣的公司有望成為贏家。
從收入、成本角度看，Agent的研發(fā)成本并不高，對(duì)于SaaS公司，無(wú)論是開(kāi)拓新客戶還是服務(wù)老客戶，其銷售成本均低于上一代 SaaS，且銷售成本可以攤薄。給予AI Agent合理的定價(jià)，獲得不錯(cuò)的收入，這就能幫助SaaS公司的更好地改善利潤(rùn)率。
05?提示詞工程中的隱性知識(shí)壁壘構(gòu)建
提示詞本質(zhì)并非塑造壁壘的關(guān)鍵，而是業(yè)務(wù)邏輯的工程化體現(xiàn)。其難點(diǎn)不在于單純撰寫提示詞，而是將公司內(nèi)業(yè)務(wù)邏輯，如角色分工、數(shù)據(jù)流程等轉(zhuǎn)化為 AI 能理解的語(yǔ)言。
以 AI 面試官為例，落地時(shí)不僅要考慮崗位所需能力、能引出該能力的面試問(wèn)題，還要利用提示詞與大模型交互實(shí)現(xiàn)靈活追問(wèn)，控制問(wèn)話方式，避免黑話、敏感話題，并依據(jù)回答生成評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。這一過(guò)程實(shí)質(zhì)是將整個(gè)招聘邏輯翻譯給 AI，提示詞背后凝聚著行業(yè) knowhow，將原本專家大腦中的經(jīng)驗(yàn)通過(guò)提示詞轉(zhuǎn)化為實(shí)際應(yīng)用，從而形成行業(yè)競(jìng)爭(zhēng)壁壘。
從自身理解來(lái)看，提示詞工程凝練了對(duì)業(yè)務(wù)本身 knowhow 的深度理解，這些理解是構(gòu)建提示詞的方式方法。過(guò)去構(gòu)建提示詞常采用告知 Agent 每一步操作的方式，現(xiàn)在出現(xiàn)了新的思路，即把業(yè)務(wù)流程抽象為多個(gè)子流程點(diǎn)或組件。例如在客服場(chǎng)景中，過(guò)去提示詞針對(duì)用戶不同問(wèn)題（如退款、報(bào)修、配送等）設(shè)定定性流程，而新方式是先用一個(gè)提示詞進(jìn)行整體流程規(guī)劃，再分別用提示詞針對(duì)退貨問(wèn)題解答、快遞郵遞問(wèn)題解答等原子環(huán)節(jié)進(jìn)行處理。
如此一來(lái)，企業(yè)對(duì)場(chǎng)景的 knowhow 被融入各個(gè)原子環(huán)節(jié)，這是與過(guò)去提示詞的重大變化，也成為未來(lái)做 Agent 廠商間競(jìng)爭(zhēng)壁壘的一個(gè)重要維度。AI Agent的技術(shù)演進(jìn)與商業(yè)化落地呈現(xiàn)多維度突破，從早期單點(diǎn)功能逐步發(fā)展為端到端業(yè)務(wù)解決方案，其核心壁壘由底層模型能力提升、行業(yè)knowhow的深度編碼及預(yù)算遷移邏輯共同構(gòu)建。廠商通過(guò)聚焦高價(jià)值場(chǎng)景形成獨(dú)立SKU，短期享受技術(shù)紅利，但長(zhǎng)期需應(yīng)對(duì)價(jià)格戰(zhàn)壓力，差異化競(jìng)爭(zhēng)力取決于能否將隱性經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為可復(fù)用的AI規(guī)則體系。AI Agent帶來(lái)了新的時(shí)代機(jī)遇。對(duì)企業(yè)級(jí)的SaaS軟件廠商而言，找到獨(dú)一無(wú)二的行業(yè)knowhow并借助AI大模型技術(shù)發(fā)揮出來(lái)，做出獨(dú)一無(wú)二的AI Agent ，這才是未來(lái)垂直領(lǐng)域AI Agent商業(yè)化的秘訣。
「愛(ài)分析·對(duì)話首席」欄目介紹：
《對(duì)話首席》是一檔面向科技行業(yè)從業(yè)者的深度對(duì)話直播欄目，聚焦數(shù)智化浪潮下的戰(zhàn)略思考與商業(yè)實(shí)踐。欄目每期邀請(qǐng)1-2位對(duì)于科技領(lǐng)域有著獨(dú)特見(jiàn)解的高層管理人員，通過(guò)1.5小時(shí)的高濃度對(duì)談，解構(gòu)數(shù)智化關(guān)鍵命題。
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