文：王智遠 | ID:Z201440

昨天有條融資新聞，不知道你有沒有刷到。

企業級 AI Agent 平臺 BetterYeah 又拿了一輪超億級投資，這次由阿里云領投，資金會用來打造更智能的企業“數字同事”。

看完這條消息，我第一反應是：這可能是 Agent 賽道上最值得關注的一筆。因為更像阿里云在做一次戰略補位，想重新定義企業用 AI 提升效率的方式。

01

我們知道，阿里在大模型和開發者工具上的布局很早，像通義千問、通義靈碼、釘釘AI助手這些產品，都是AI+的代表。

但問題是，這些產品雖然能力強，卻覆蓋不了所有企業的需求。還有很多企業，并不在阿里生態里。

我了解的大多數公司，他們都有很多各類企業系統，像ERP、CRM、OA這些，業務流程早就嵌進去了。

現在大家都在講 AI 轉型，他們也想試試?？上到y本身沒有 AI 能力，怎么加？有些企業試過自己做，結果發現沒那么簡單。

不是找個大模型接進去就行的，要微調模型、定制場景、建知識庫，把幾千份合同、上萬條客戶記錄整理成 AI 能理解的數據結構。這不僅技術門檻高，還需要人、需要時間、也需要經驗。

很多公司試了一圈下來，效果不好，或者根本跑不起來，總不能把這些系統全推倒重來；這時，就要一個AI平臺，深入到業務流、工作流，讓 AI 真正落地干活。

從 SaaS 的角度看，BetterYeah 做的就是這件事。

它不只是給企業加個 AI 插件，而是從企業業務場景的AI化為起點，結合知識庫、數據庫，連接 CRM、ERP、OA 這些常用系統，構建出能執行任務的智能體。

比如，銷售 Agent 可以自動跟進客戶，客服 Agent 能處理常見問題，貨品 Agent 還能聯動供應鏈安排補貨……

所以，它解決了傳統 SaaS 工具「有數據、無智能」的問題，也讓渴望擁抱AI企業，第一次真正擁有“AI Workforce”。

如果從阿里的角度看，這件事的意義更清楚了。

阿里需要一個能把 AI 落到真實業務場景里的解決方案，BetterYeah價值在于它做的不僅是簡單地“AI + 工具”，而是“AI + 企業”。它把AI作為底層邏輯出發點，把 AI 當作一種新的生產力來看待。

這次融資釋放的信號也很明顯，AI 已經從“能不能用”的階段，進入了“怎么用”的階段。

而阿里再次選擇的投資對象，也有一定的“阿里基因”。

BetterYeah 的創始人兼 CEO 張毅（花名：陶鈞），是釘釘創始團隊成員，曾任釘釘副總裁；聯合創始人 COO 黃雯（花名：木源）、CTO 黃種堃（花名：空子）也都來自釘釘的核心團隊。

這支隊伍全是老兵，不僅懂技術，更懂企業服務、懂 SaaS、也懂如何把復雜的產品做到用戶心里去。

所以我說，這筆投資更像是一個信號：阿里云想快速補全它在企業級 AI 領域最缺的那一塊拼圖，而 BetterYeah，剛好在該賽道All-in了足夠的時間。

02

看到這兒，你也許會問：Agent 平臺不是挺多？為什么BetterYeah能被阿里看中？它到底有什么不同？

智遠認為，每個平臺都有自己的定位和擅長的場景。

字節的Coze主打標準化 Bot 開發，它的使用門檻低、上手快，能滿足輕量化的智能交互需求。

對 C 端用戶或小型項目來說是非常友好的選擇，且與字節生態工具有天然適配性，對于依賴該生態的用戶而言集成成本更低。

從產品定位的底層差異來看，coze的設計邏輯更側重「快速搭建單一場景Bot」，在應對企業級核心訴求時存在天然差異。

企業級對平臺的系統擴展深度、多角色協同、系統穩定性、開發流程規范化方面，則要求更高。

再來看BetterYeah，定位在專注企業級場景，既可以作為專業技術團隊的開發平臺，也直接提供開箱即用的行業模板和插件。

尤其在跨系統集成、復雜流程編排與企業級安全合規體系的深度融合上，更能匹配規?；M織對智能 Agent 平臺的核心訴求。

舉個例子：

如果你是銷售經理，只需要選一個銷售 Agent 模板，打通 CRM 系統，就能生成一個能自動跟進客戶、生成報價單的數字員工。

這種「模板化+業務嵌入」的模式，正好解決了傳統 SaaS 工具“有數據、無智能”的痛點。

還有一點，BetterYeah 有自己的 NeuroFlow 框架 和 Multi-Agent 協同引擎，為企業提供完整的 AI Infra 基礎設施。

我查了一下這幾個關鍵詞的意思，說白了就是：

它能實現多角色協作和跨系統任務流；可以解析合同、發票、視頻等非結構化數據，生成結構化知識庫。
通過動態調優降低大規模調用成本；同時確保數據加密、訪問控制、運行監控等環節萬無一失。

更直接點說：它已經把「廚房」建好，廚師配齊，菜譜備全，你只要點火開灶就行；所以，這些能力剛好和 Coze、Dify 形成差異化路線。

一個很典型的案例是百麗集團。

他們通過 BetterYeah 的Agent平臺，陸續實現了800+業務子節點的AI應用上線，包括，覆蓋貨品業務流250+子節點的「貨品AI助理」，覆蓋終端門店5類角色350+業務子節點的「店鋪AI助理」等。

這充分說明，BetterYeah 在真實業務中跑出了效率。

所以，BetterYeah 在做的，不僅是「AI + 工具」，而是「AI + 企業」；它不僅提供一整套企業級能力，還真正理解企業業務流程，把 AI 當作一種新的生產力來構建。

03

智遠觀察認為，企業對 AI需求很大，目前存在問題也很明顯。

一方面，容易落地的 AI 場景很有限，大部分還沒打開。

我們現在看到比較多的 AI 應用，主要集中在兩個地方：一個是客服端，AI 客服機器人；另一個是研發端，代碼生成工具。

這些場景之所以能先跑出來，因為它們相對標準化、邊界清晰、數據好獲取、反饋周期短。

但除此之外呢？銷售怎么做決策？供應鏈怎么優化？一線員工如何提升效率？這些問題也都存在，很多企業都在嘗試，但真正能跑通的并不多。

另一方面，很多人還在追求那種「全能型AI助手」。這是不對的，因為企業的業務流程本質上是一套高度分工、講究專業性的系統。

你不能指望一個「萬金油」式 Agent，在每個崗位上都帶來實質幫助，真正能推動業務的，是深入垂直場景、貼近具體崗位、解決實際問題的小而精Agent。

舉個例子就明白了。

假設你在一家汽車公司，想給維修師傅打造一個 AI 智能體來輔助工作；那最好的做法是從哪里開始？

一種方式，讓 IT 團隊去整理公司內部的歷史資料、維修記錄、老員工的經驗，然后，訓練出一個專門服務于維修崗位的知識模型。

另一種更直接的方式是從維修部門入手，構建一個“維修助手”級別的 Agent，把維修手冊、常見故障處理方法、老技師的經驗都整合進去。

這個「維修助手」上線之后，不僅能幫助新手快速上手，還能統一操作標準、降低錯誤率。每一次新的維修會讓Agent不斷進化、更新能力。

這才是 AI Agent 在企業中真正生長的方式：從一個個具體崗位出發，逐步連接成網，最終形成“數字員工體系”。

前幾天，我看到 IBM 的 CEO Arvind Krishna 提出了一個很有意思的觀點：企業在部署 B2B AI時，要從四個層次來看：

基礎設施：底層的計算資源、云服務；集成能力：能不能把 AI 和現有系統打通，比如 ERP、CRM、OA；
數據質量：有沒有結構化的、可用的數據來支撐 AI 決策；智能體應用：也就是我們說的 Agent，才是最終面向用戶的那一層。

如果你前面三步沒做好，直接談智能體，很難，這也解釋了為什么有些企業試過 AI 工具后覺得「沒啥用」；不是 AI 不行，是他們跳過前面的準備階段，直接想要「結果」。

ERP 系統里的數據相對規范、完整，圍繞 ERP 構建的 Agent 更容易落地；如果 OA 或者 HR 系統的數據不夠干凈，這時，做出來 Agent 就容易“亂說話”。

因此，真正智能體建設，必須從業務流程梳理做起、從數據開始、從崗位需求出發做起

現在企業越來越務實，大家不再滿足于“畫大餅”式的 AI 解決方案，也不只想要一個簡單的 AI 工具；他們想知道的：Agent 到底能不能幫我完成一項任務？能不能讓我團隊的效率提升 30%？

這時，我們就不能再靠「通用模型 + 想象力」來做產品了。 而要回到最根本的問題：Agent 為誰設計？它要解決什么問題？知識從哪來？執行路徑是什么？

BetterYeah 在這條路上已經走過幾年；它不追求「大而全」，而是從一個個具體的崗位、流程、場景出發，訓練出能真正上崗的數字員工。

智遠認為，或許這才是企業級 AI Agent 正確的打開方式。