AI Agent的浪潮正在席卷全球，從科技巨頭到創業公司，紛紛投身其中。然而，對于SaaS企業而言，AI Agent究竟是一個充滿潛力的破局點，還是一場虛有其表的偽命題？本文從AI Agent的定義、核心組件出發，結合實際案例，深入探討了AI Agent在SaaS領域的應用現狀、面臨的挑戰以及未來的發展方向。

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AI Agent正從預言走向現實。

比爾·蓋茨呼吁擁抱這一“5年改變生活”的浪潮，黃仁勛則警告企業：拒絕“硅基員工”等于“放棄氧氣”。驅動這股熱潮的核心，是巨頭們對模型“大腦”的升級——OpenAI的o3、Anthropic的Claude 3.5等無不聚焦提升Agent所需的推理、規劃與工具調用能力，并借機定義行業標準（Function Call, MCP等）。

應用層面，熱潮席卷全球：百度“心響App”、阿里釘釘AI助理、字節“扣子”代表國內大廠入場；而創業公司正從場景切入——斑頭雁聚焦客服營銷、Monica的Manus助手提供簡歷篩選/旅行規劃等通用服務、Glean更是以92億美金估值打造“企業知識系統”，其宣稱的效果（信息查找時間-65%，新員工上手速度+2倍）預示著AI Agent將如何重塑工作方式。

面對這場席卷而來的Agent革命，作為SaaS企業的產品經理，我們是否更應思考：如何主動擁抱變化，成為重塑工作方式的推動者，而非被變革的旁觀者？

在進入正題之前，我們先聊聊什么是Agent，以及它有什么特性。

什么是AI Agent？

百度百科的定義是：

AI Agent 是以大語言模型為大腦驅動的系統，具備自主理解、感知、規劃、記憶和使用工具的能力，能夠自動化執行完成復雜任務的系統。

咱們拋開專業術語，AI Agent 可以理解為你的“智能數字員工”。它以大語言模型（LLM）為“大腦”，具備理解意圖、規劃步驟、記憶上下文、調用工具并自主行動的能力，目標是自動化完成復雜任務。

以亞馬遜AI客服為例，我們看看它是如何提升效率與服務體驗的。

• 傳統流程： 用戶提交退貨申請 → 人工客服核對訂單 → 人工確認是否符合退貨政策 → 郵件通知結果 → 用戶寄回商品 → 人工驗收后退款。一般需3-5天，效率低、體驗差。

AI客服介入后：

• 秒級決策： 自動掃描訂單（退費期、商品類目、退貨歷史）、調取用戶記錄（如過往投訴），瞬間判定并發送退貨標簽；

• 全程追蹤： 實時監控物流，到貨后自動檢查（破損則觸發人工復檢），確認無誤秒退款；

• 隱藏價值： 預測退貨高峰調度人力、識別高頻退貨商品自動標記缺陷，驅動供應鏈優化。

根據亞馬遜的公開數據，自從引入AI智能客服后，70%退貨申請實現 “秒批秒退”，用戶糾紛下降40%，倉庫人力成本降低25%（AI自動分揀退貨商品）。

那AI Agent到底有哪些核心組件呢？

用一個公式表達就是：AI Agent = 大腦（LLM）+ 規劃（Planning） + 記憶(Memory) + 工具（Tools） +行動（Action）。

• 大腦 (LLM)： 負責理解、推理、決策的核心引擎。模型升級（如OpenAI o3、Claude 3.5）正全力強化此項。

• 規劃 (Planning)： 拆解復雜任務，制定執行步驟。

• 記憶 (Memory)： 存儲和調用上下文信息（如用戶歷史、對話記錄）。

• 工具 (Tools)： 連接外部系統和API（如訂單數據庫、物流跟蹤、郵件系統）。

• 行動 (Action)： 根據決策執行具體操作（如發送郵件、更新狀態、觸發退款）。

簡單來說：LLM提供智能，規劃、記憶、工具賦予其執行力，行動則將智能轉化為實際價值。 這正是巨頭們爭相定義協議（如Function Call, MCP）、升級模型“大腦”能力的根本原因——為了打造更強大、更自主的“數字員工”。

一個失敗的AI Agent

我們日常使用釘釘進行辦公，它幾乎把自建AI Agent的門檻降到了最低。再加上我們作為HR SaaS公司本身就有非常豐富的Open API——這意味著，不需要麻煩研發同事，我們自己就能搗鼓出一些AI小助手，給內部同事先用起來試試水。

于是，我們動手做了兩類Agent：

第一類，是客服小助手。它們專門給我們的實施顧問、客戶成功經理、客服還有銷售伙伴們答疑解惑，回答關于產品規則、怎么用、有哪些實際案例之類的問題。

比如考勤小助手、算工資小助手、搞績效的小助手。效果不錯！就拿單個模塊來說，每個月能處理掉120多個問題，95%的問題它都能根據知識庫給出回答，更關鍵的是，其中差不多有30%的回答是真正幫同事解決了問題、省下了時間的。算下來，相當于給這部分工作提效了30%，團隊反饋也挺積極。

但第二類Agent，就有點讓人撓頭了——它們是審批小助手。設計初衷是讓同事們動動嘴皮子（或者說打打字）就能輕松搞定請假、加班、出差這些申請，還能順便查查還剩多少年假。聽起來很美好，對吧？可上線一個月后，現實有點骨感：來嘗鮮試用的同事有十來個，但真正堅持在用、把它當成日常工具的，只有……一個人。

這個鮮明的對比，像一盆冷水，讓我們不得不停下來，認真琢磨幾個扎心的問題：

為什么我們自己人，都不太愿意用這個“省事兒”的審批Agent？

是我們想當然地覺得它“方便”了？

也許對同事來說，點開釘釘、找到審批入口、填幾個固定字段這種“老辦法”，雖然步驟多點，但反而更熟悉、更可控？或者，讓AI助手代填審批單，大家心里其實有點打鼓——填錯了算誰的？會不會更麻煩？還是說，省下來的那幾十秒填表時間，根本抵不過去學習、適應這個新工具的成本？

更關鍵的是，如果我們自己內部的同事都覺得“用不起來”、“沒必要用”，那我們怎么能有底氣，把類似這樣的AI Agent功能，當成一個值得客戶付費的商業化產品推出去呢？內部場景相對單純可控都遇冷，放到客戶那里，面對千奇百怪的業務流程和用戶習慣，豈不是更難？

這次實驗像一面鏡子。它清晰地告訴我們：技術能搭建出Agent的骨架，但讓它真正“活”起來、被人接納，是另一場更艱難的戰役。

釘釘的平臺能力和我們開放的API接口，已經掃清了技術障礙。真正的挑戰，似乎藏在更深的地方——在于我們有沒有真正戳中用戶那個“非用不可”的痛點，在于新工具帶來的價值是否足夠強烈到能讓人改變根深蒂固的習慣。

當所謂的“自動化”帶來的便利感，敵不過舊習慣的慣性時，再酷的技術，也可能被束之高閣。這對我們這些想把AI Agent推向市場的人來說，是個值得反復咀嚼的教訓。

反思：別被對新產品的妄念影響最基本的價值判斷

這次審批小助手的遇冷，像根刺一樣扎在我們心里。

我們翻出俞軍老師那句經典的產品公式——用戶價值 = 新體驗 – 舊體驗 – 替換成本——用它來當鏡子照了照我們的“申請小助手”，特別是拿最常見的請假流程開刀，結果照出了不少冷汗。

先看看“新體驗”（申請小助手）的路怎么走：

1. 你得在釘釘里找到那個AI助理（或者特定會話入口），點開它，然后在一堆小助手里挑中【申請小助手】。

2. 對著輸入框說（或打字）：“我周五想請一天年假，父母來京”。小助手聽懂后，會彈個窗讓你確認它理解的對不對。

3. 如果信息沒問題，點【確定】，它就自動幫你把請假審批單發出去了；要是日期不對，你還得手動調一下再確認。

再看看大家習慣的“舊體驗”（我們自己的App/H5）：

1. 打開自家App，戳【申請】按鈕，再選【請假】。

2. 開始填單子：選請假類型（年假）、挑開始時間（比如5月30號上午）、結束時間（同天下午），再在理由框里敲幾個字：“父母來京”。

3. 檢查一遍，點【提交】，完事。

單論步驟的“清爽度”： 如果我們硬要打分，小助手這種“動動嘴”的方式，感覺能打到 80分；而傳統填表的方式，步驟多點，但勝在路徑清晰熟悉，給個 70分 吧。

乍一看，新方式似乎還領先10分呢！

但關鍵來了——那個容易被忽略的“替換成本”。

這20分的成本，藏在哪呢？

• 是每次都要重新找入口的不確定性（釘釘里入口深不深？會話會不會被刷掉？）。

• 是對機器理解準確性的那點不放心（它真聽懂了“父母來京”就是理由？會不會填錯假別？）。

• 是從“肌肉記憶”到“重新學習”的別扭感——點開App->申請->請假->填表，這套動作可能閉著眼都能完成，現在卻要換成一套新的指令模式。

把這20分替換成本往公式里一代：用戶價值 = 80（新）- 70（舊）- 20（替換） = -10分。

負數！

這下明白了：我們以為那10分的體驗提升是優勢，結果光是為了克服舊習慣、適應新路徑，用戶要付出的“心理賬”和“操作學費”，早就把那點優勢吃干抹凈了，甚至還倒貼！

更讓我們后背發涼的是另一個盲點：頻次。

仔細想想，就算在我們這樣的SaaS公司，普通員工一個月能請幾次假？出幾次差？這種低頻的事情，用戶根本沒機會去養成新習慣。每次用，都像是“重新學一次”。那20分的替換成本，每次都在，永遠降不下來。體驗提升的那10分？在低頻場景下，用戶幾乎感覺不到，或者覺得“不值當”。

這次算賬，算得我們心頭一緊。

它狠狠敲打我們：光有酷炫的AI技術外殼是遠遠不夠的。用戶真正需要的，是能實實在在地、強烈地創造出新價值的產品——這個價值，必須大到能覆蓋他們改變習慣的“陣痛”，甚至讓他們覺得“不用就虧了”。

如果做不到這一點，再高科技的Agent，最終也可能淪為無人問津的“科技噱頭”。這大概是我們這次實驗，最貴的一課。

SaaS企業如何做好AI Agent？

如果要回答好這個問題，前提需要回答下面四個問題：

問題1：SaaS企業是否必須布局AI Agent？

當谷歌CEO桑達爾·皮查伊警示“沒有AI的人類將被取代”，當扎克伯格斷言“AI Agent將如同電子郵件般成為企業標配”，答案已不言自明。SaaS企業投身Agent浪潮，不僅因技術趨勢所驅，更是生存競爭所迫。

• 一方面是大勢所趨的必然性。AI Agent正引發生產力的結構性變革——它并非通用技術，而是允許每家企業基于自身業務優勢落地的效率引擎。拒絕它，等同于拒絕工業革命中的蒸汽機。

• 另一方面是牌桌規則的改寫。當SaaS競爭陷入白熱化，客戶已將AI能力視為新的準入證：擁有Agent能力者方獲牌桌入場資格，缺失者連參與競爭的機遇都將喪失。

問題2：SaaS企業做AI Agent的獨立價值是什么？

AI落地的四大要素中，算法與算力由大模型廠商主導，而SaaS企業開展AI Agent業務的獨特價值，源于其天然的數據積累能力和垂直場景的深度理解。

一方面是用戶行為數據：業務流中的動態軌跡。以HR SaaS的考勤模塊為例：

• 海量終端行為：百萬級員工每日產生的打卡時點、請假審批峰值等實時操作流；

• 高頻管理動作：十萬級管理員每周觸發的排班規則調整、考勤報表導出、異常處理日志； 這些數據如同神經末梢的信號，持續記錄著業務場景的真實脈動。

另一方面是業務數據：行業知識的沉淀池。比如企業組織架構、薪酬計算規則、地區勞動法條款等靜態知識，構成Agent訓練的高價值養料。

當行為數據揭示“如何操作”，業務數據則定義“為何如此操作”——二者的化合反應，正是通用大模型無法企及的領域。

比如當某制造企業詢問“如何避免夜班調度沖突”時，通用Agent可能給出有效建議，而HR SaaS的專屬Agent卻能響應：“根據貴司東莞工廠三年歷史數據，將交接班間隔從15分鐘延至25分鐘可降低沖突率68%”——這即是數據壁壘轉化的決策優勢。

問題3：SaaS企業的AI Agent定位是什么？做解決方案，還是平臺？

目前B端產品做Agent的主要有三類：基礎模型提供商、Agent解決方案、Agent服務平臺 。

手握數據與場景優勢的SaaS企業：是投入資源做通用Agent平臺，還是深耕行業解決方案？現實殘酷而清晰——

• 基礎模型層（OpenAI/Claude等）：大廠游戲，與SaaS企業無關；

• 通用平臺層（釘釘AI助理/扣子）：巨頭用流量和資本堆砌的修羅場，不適合SaaS小廠入場；

• 行業解決方案層：這才是SaaS企業唯一的生路，即深耕數據和場景類的Agent解決方案。

為什么Agent平臺是死路？

想象一個場景：某制造集團HR總監打開釘釘，發現已內置考勤排班Agent生成器。她會選擇：

• A) 在釘釘用拖拽界面自建Agent，手動導入三年排班數據

• B) 直接使用您預裝300家工廠規則庫、直連歷史考勤系統的「智能排班Agent」

答案不言而喻。

當釘釘、扣子等平臺將Agent開發門檻降到最低，SaaS企業若執意做平臺，典型的“以己之短攻彼之長” 。

如果聚焦HR SaaS領域，將行業Know-how轉化為Agent的神經中樞，將數據當做它的“養料”，顯然是更優的方案。

比如你的排班Agent預裝制造業三班倒規則、旺季人力彈性系數、地區加班法例外條款；

當客戶問“如何避免夜班交接沖突”，通用平臺Agent只能回答流程建議，而您的方案直接輸出：“基于貴司東莞廠歷史數據，將交接間隔擴至25分鐘可降沖突率52%——需立即調整嗎？”

這種深度業務流閉環能力，是釘釘們永遠無法復制的護城河。

問題4：SaaS企業如何做好AI Agent？

當我們明確了AI Agent在SaaS企業的獨特價值與定位后，最后一個問題就是如何做。

我認為核心是三步：

第一步：聚焦高頻核心場景+聚合低頻平臺化整合。

58同城就是典型案例，它通過整合房產、招聘、二手車、家政、搬家、貨運等業務，構建了一個覆蓋生活全場景的平臺，它的每個業務可能都是低頻，而把它們聚合到一起，低頻就可以變成高頻。同時，高頻場景再獨立分拆為獨立產品（如天鵝到家、安居客、快狗打車等）。

一方面是需要發揮SaaS企業自身的獨特價值（即數據+應用場景），把關鍵業務場景，尤其是關鍵的數據化應用場景——從客戶決策者（即老板/CEO）的數據洞察、決策，到客戶管理者（即部門負責人/業務負責人）的數據查詢與分析，再到客戶使用者（即HR/員工）對數據的查詢與統計等，做深做透。

另一方面需要把單個Agent的能力進行有效整合，而不只是一個請假審批的Agent，核心就是“All in one”——即十幾個（或數十個）Agent是單一入口，成百個能力是一個入口，提升新體驗的價值，減去替換成本的阻礙。

當老板發現人效達到80萬/人時，當HR發現系統自動化解決75%日常咨詢時，當員工發現它提效30%且不用麻煩別人時，Agent便從“可有可無”升級為“不可缺失”。

第二步：分層構建Agent的價值金字塔。

第一層是免費層鉤住用戶。

• 知識庫Agent：基于企業知識庫（如企業政策、規章制度等），自定義搭建對應Agent；

• 簡歷初篩Agent：基于客戶需求，自動過濾不符合簡歷；

第二層是付費層兌現價值。

• 數據Agent：提供全模塊的數據，可進行查詢、分析、總結、建議等數據類活動；

• 法律法規Agent：提供全模塊的最新法律法規的知識與案例；

• 假勤審批Agent：提供單模塊的豐富管理功能。包含但不限于查詢假期余額、管理假期/加班/調班審批等；

• 智能排班Agent：提供豐富的排班數據查詢、智能化自動排班、靈活換班/調班以及排班數據導出與分析等。

第三層是生態層建立壁壘

• 自定義Agent：提供自動編寫插件的代碼能力、知識庫RAG能力、對接OpenAPI能力等，有效解決客戶自定義類的關鍵需求；

• 同時，對應Agent可以插件的形態，應用在第三方平臺（尤其是企微、釘釘、飛書等OA平臺）

第三步：正面破解兩大生死問題。

問題一：如何與釘釘/企微等第三方OA系統共存？

當客戶問：“能在企業微信直接審批補休嗎？”若回答“需跳轉外部系統”，價值折損過半。 正確解法是將Agent嵌入客戶工作流——員工在企業微信提交補休單，Agent通過API直接完成閉環審批，并可通過API方式與企業微信進行對接，完成每個節點狀態變更的消息提醒。

問題二：為何不直接用扣子/釘釘助手等第三方平臺搭建Agent？

比如客戶會問：為什么不用既有Agent平臺搭建，而要花錢買你的Agent？

你可以說：“因為我們有你們的數據和10000家+客戶的應用解決方案，這是第三方系統所無法比擬的。”

面對產業級的技術變革和效率革命，唯有主動擁抱，哪怕經歷失敗或推出過渡性產品；否則，終將被新周期淘汰，如溫水煮青蛙般不知不覺。

AI Agent 或許是新一代的效率工具，ChatBot 或許是其過渡形態——但答案并不確定。

產品經理能做的，就是在不確定性中決策、探索、復盤、迭代。成敗與否，最終交由市場乃至時代裁決。

本文來自微信公眾號：產品方法論集散地，作者：邢小作

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