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AI Agent的浪潮正在席卷全球，從科技巨頭到創(chuàng)業(yè)公司，紛紛投身其中。然而，對(duì)于SaaS企業(yè)而言，AI Agent究竟是一個(gè)充滿潛力的破局點(diǎn)，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(fā)，結(jié)合實(shí)際案例，深入探討了AI Agent在SaaS領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、面臨的挑戰(zhàn)以及未來的發(fā)展方向。

AI Agent正從預(yù)言走向現(xiàn)實(shí)。

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(yè)：拒絕“硅基員工”等于“放棄氧氣”。驅(qū)動(dòng)這股熱潮的核心，是巨頭們對(duì)模型“大腦”的升級(jí)——OpenAI的o3、Anthropic的Claude 3.5等無不聚焦提升Agent所需的推理、規(guī)劃與工具調(diào)用能力，并借機(jī)定義行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)（Function Call, MCP等）。

應(yīng)用層面，熱潮席卷全球：百度“心響App”、阿里釘釘AI助理、字節(jié)“扣子”代表國內(nèi)大廠入場；而創(chuàng)業(yè)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(guī)劃等通用服務(wù)、Glean更是以92億美金估值打造“企業(yè)知識(shí)系統(tǒng)”，其宣稱的效果（信息查找時(shí)間-65%，新員工上手速度+2倍）預(yù)示著AI Agent將如何重塑工作方式。

面對(duì)這場席卷而來的Agent革命，作為SaaS企業(yè)的產(chǎn)品經(jīng)理，我們是否更應(yīng)思考：如何主動(dòng)擁抱變化，成為重塑工作方式的推動(dòng)者，而非被變革的旁觀者？

在進(jìn)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(qū)動(dòng)的系統(tǒng)，具備自主理解、感知、規(guī)劃、記憶和使用工具的能力，能夠自動(dòng)化執(zhí)行完成復(fù)雜任務(wù)的系統(tǒng)。

咱們拋開專業(yè)術(shù)語，AI Agent 可以理解為你的“智能數(shù)字員工”。它以大語言模型（LLM）為“大腦”，具備理解意圖、規(guī)劃步驟、記憶上下文、調(diào)用工具并自主行動(dòng)的能力，目標(biāo)是自動(dòng)化完成復(fù)雜任務(wù)。

以亞馬遜AI客服為例，我們看看它是如何提升效率與服務(wù)體驗(yàn)的。

• 傳統(tǒng)流程： 用戶提交退貨申請(qǐng) → 人工客服核對(duì)訂單 → 人工確認(rèn)是否符合退貨政策 → 郵件通知結(jié)果 → 用戶寄回商品 → 人工驗(yàn)收后退款。一般需3-5天，效率低、體驗(yàn)差。

AI客服介入后：

• 秒級(jí)決策： 自動(dòng)掃描訂單（退費(fèi)期、商品類目、退貨歷史）、調(diào)取用戶記錄（如過往投訴），瞬間判定并發(fā)送退貨標(biāo)簽；
• 全程追蹤： 實(shí)時(shí)監(jiān)控物流，到貨后自動(dòng)檢查（破損則觸發(fā)人工復(fù)檢），確認(rèn)無誤秒退款；
• 隱藏價(jià)值： 預(yù)測退貨高峰調(diào)度人力、識(shí)別高頻退貨商品自動(dòng)標(biāo)記缺陷，驅(qū)動(dòng)供應(yīng)鏈優(yōu)化。

根據(jù)亞馬遜的公開數(shù)據(jù)，自從引入AI智能客服后，70%退貨申請(qǐng)實(shí)現(xiàn) “秒批秒退”，用戶糾紛下降40%，倉庫人力成本降低25%（AI自動(dòng)分揀退貨商品）。

那AI Agent到底有哪些核心組件呢？

用一個(gè)公式表達(dá)就是：AI Agent = 大腦（LLM）+ 規(guī)劃（Planning） + 記憶(Memory) + 工具（Tools） +行動(dòng)（Action）。

• 大腦 (LLM)： 負(fù)責(zé)理解、推理、決策的核心引擎。模型升級(jí)（如OpenAI o3、Claude 3.5）正全力強(qiáng)化此項(xiàng)。
• 規(guī)劃 (Planning)： 拆解復(fù)雜任務(wù)，制定執(zhí)行步驟。
• 記憶 (Memory)： 存儲(chǔ)和調(diào)用上下文信息（如用戶歷史、對(duì)話記錄）。
• 工具 (Tools)： 連接外部系統(tǒng)和API（如訂單數(shù)據(jù)庫、物流跟蹤、郵件系統(tǒng)）。
• 行動(dòng) (Action)： 根據(jù)決策執(zhí)行具體操作（如發(fā)送郵件、更新狀態(tài)、觸發(fā)退款）。

簡單來說：LLM提供智能，規(guī)劃、記憶、工具賦予其執(zhí)行力，行動(dòng)則將智能轉(zhuǎn)化為實(shí)際價(jià)值。 這正是巨頭們爭相定義協(xié)議（如Function Call, MCP）、升級(jí)模型“大腦”能力的根本原因——為了打造更強(qiáng)大、更自主的“數(shù)字員工”。

一個(gè)失敗的AI Agent

我們?nèi)粘Ｊ褂冕斸斶M(jìn)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(fā)同事，我們自己就能搗鼓出一些AI小助手，給內(nèi)部同事先用起來試試水。

于是，我們動(dòng)手做了兩類Agent：

第一類，是客服小助手。它們專門給我們的實(shí)施顧問、客戶成功經(jīng)理、客服還有銷售伙伴們答疑解惑，回答關(guān)于產(chǎn)品規(guī)則、怎么用、有哪些實(shí)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(cuò)！就拿單個(gè)模塊來說，每個(gè)月能處理掉120多個(gè)問題，95%的問題它都能根據(jù)知識(shí)庫給出回答，更關(guān)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(shí)間的。算下來，相當(dāng)于給這部分工作提效了30%，團(tuán)隊(duì)反饋也挺積極。

但第二類Agent，就有點(diǎn)讓人撓頭了——它們是審批小助手。設(shè)計(jì)初衷是讓同事們動(dòng)動(dòng)嘴皮子（或者說打打字）就能輕松搞定請(qǐng)假、加班、出差這些申請(qǐng)，還能順便查查還剩多少年假。聽起來很美好，對(duì)吧？可上線一個(gè)月后，現(xiàn)實(shí)有點(diǎn)骨感：來嘗鮮試用的同事有十來個(gè)，但真正堅(jiān)持在用、把它當(dāng)成日常工具的，只有……一個(gè)人。

這個(gè)鮮明的對(duì)比，像一盆冷水，讓我們不得不停下來，認(rèn)真琢磨幾個(gè)扎心的問題：

為什么我們自己人，都不太愿意用這個(gè)“省事兒”的審批Agent？ 是我們想當(dāng)然地覺得它“方便”了？也許對(duì)同事來說，點(diǎn)開釘釘、找到審批入口、填幾個(gè)固定字段這種“老辦法”，雖然步驟多點(diǎn)，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(shí)有點(diǎn)打鼓——填錯(cuò)了算誰的？會(huì)不會(huì)更麻煩？還是說，省下來的那幾十秒填表時(shí)間，根本抵不過去學(xué)習(xí)、適應(yīng)這個(gè)新工具的成本？

更關(guān)鍵的是，如果我們自己內(nèi)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(dāng)成一個(gè)值得客戶付費(fèi)的商業(yè)化產(chǎn)品推出去呢？內(nèi)部場景相對(duì)單純可控都遇冷，放到客戶那里，面對(duì)千奇百怪的業(yè)務(wù)流程和用戶習(xí)慣，豈不是更難？

這次實(shí)驗(yàn)像一面鏡子。它清晰地告訴我們：技術(shù)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(zhàn)役。

釘釘?shù)钠脚_(tái)能力和我們開放的API接口，已經(jīng)掃清了技術(shù)障礙。真正的挑戰(zhàn)，似乎藏在更深的地方——在于我們有沒有真正戳中用戶那個(gè)“非用不可”的痛點(diǎn)，在于新工具帶來的價(jià)值是否足夠強(qiáng)烈到能讓人改變根深蒂固的習(xí)慣。

當(dāng)所謂的“自動(dòng)化”帶來的便利感，敵不過舊習(xí)慣的慣性時(shí)，再酷的技術(shù)，也可能被束之高閣。這對(duì)我們這些想把AI Agent推向市場的人來說，是個(gè)值得反復(fù)咀嚼的教訓(xùn)。

反思：別被對(duì)新產(chǎn)品的妄念影響最基本的價(jià)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(jīng)典的產(chǎn)品公式——用戶價(jià)值 = 新體驗(yàn) – 舊體驗(yàn) – 替換成本——用它來當(dāng)鏡子照了照我們的“申請(qǐng)小助手”，特別是拿最常見的請(qǐng)假流程開刀，結(jié)果照出了不少冷汗。

先看看“新體驗(yàn)”（申請(qǐng)小助手）的路怎么走：

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

2.對(duì)著輸入框說（或打字）：“我周五想請(qǐng)一天年假，父母來京”。小助手聽懂后，會(huì)彈個(gè)窗讓你確認(rèn)它理解的對(duì)不對(duì)。

3.如果信息沒問題，點(diǎn)【確定】，它就自動(dòng)幫你把請(qǐng)假審批單發(fā)出去了；要是日期不對(duì)，你還得手動(dòng)調(diào)一下再確認(rèn)。

再看看大家習(xí)慣的“舊體驗(yàn)”（我們自己的App/H5）：

1.打開自家App，戳【申請(qǐng)】按鈕，再選【請(qǐng)假】。

2.開始填單子：選請(qǐng)假類型（年假）、挑開始時(shí)間（比如5月30號(hào)上午）、結(jié)束時(shí)間（同天下午），再在理由框里敲幾個(gè)字：“父母來京”。

3.檢查一遍，點(diǎn)【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(dòng)動(dòng)嘴”的方式，感覺能打到 80分；而傳統(tǒng)填表的方式，步驟多點(diǎn)，但勝在路徑清晰熟悉，給個(gè) 70分 吧。乍一看，新方式似乎還領(lǐng)先10分呢！

但關(guān)鍵來了——那個(gè)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(huì)話會(huì)不會(huì)被刷掉？）。
• 是對(duì)機(jī)器理解準(zhǔn)確性的那點(diǎn)不放心（它真聽懂了“父母來京”就是理由？會(huì)不會(huì)填錯(cuò)假別？）。
• 是從“肌肉記憶”到“重新學(xué)習(xí)”的別扭感——點(diǎn)開App->申請(qǐng)->請(qǐng)假->填表，這套動(dòng)作可能閉著眼都能完成，現(xiàn)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(jià)值 = 80（新）- 70（舊）- 20（替換） = -10分。 負(fù)數(shù)！

這下明白了：我們以為那10分的體驗(yàn)提升是優(yōu)勢，結(jié)果光是為了克服舊習(xí)慣、適應(yīng)新路徑，用戶要付出的“心理賬”和“操作學(xué)費(fèi)”，早就把那點(diǎn)優(yōu)勢吃干抹凈了，甚至還倒貼！

更讓我們后背發(fā)涼的是另一個(gè)盲點(diǎn)：頻次。 仔細(xì)想想，就算在我們這樣的SaaS公司，普通員工一個(gè)月能請(qǐng)幾次假？出幾次差？這種低頻的事情，用戶根本沒機(jī)會(huì)去養(yǎng)成新習(xí)慣。每次用，都像是“重新學(xué)一次”。那20分的替換成本，每次都在，永遠(yuǎn)降不下來。體驗(yàn)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(dāng)”。

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(shù)外殼是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。用戶真正需要的，是能實(shí)實(shí)在在地、強(qiáng)烈地創(chuàng)造出新價(jià)值的產(chǎn)品——這個(gè)價(jià)值，必須大到能覆蓋他們改變習(xí)慣的“陣痛”，甚至讓他們覺得“不用就虧了”。

如果做不到這一點(diǎn)，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(shí)驗(yàn)，最貴的一課。

SaaS企業(yè)如何做好AI Agent？

如果要回答好這個(gè)問題，前提需要回答下面四個(gè)問題：

• SaaS企業(yè)是否必須布局AI Agent？
• SaaS企業(yè)做AI Agent的獨(dú)立價(jià)值是什么？
• SaaS企業(yè)的AI Agent定位是什么？做解決方案，還是平臺(tái)？
• SaaS企業(yè)如何做好AI Agent？

問題1：SaaS企業(yè)是否必須布局AI Agent？

當(dāng)谷歌CEO桑達(dá)爾·皮查伊警示“沒有AI的人類將被取代”，當(dāng)扎克伯格斷言“AI Agent將如同電子郵件般成為企業(yè)標(biāo)配”，答案已不言自明。SaaS企業(yè)投身Agent浪潮，不僅因技術(shù)趨勢所驅(qū)，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(fā)生產(chǎn)力的結(jié)構(gòu)性變革——它并非通用技術(shù)，而是允許每家企業(yè)基于自身業(yè)務(wù)優(yōu)勢落地的效率引擎。拒絕它，等同于拒絕工業(yè)革命中的蒸汽機(jī)。
• 另一方面是牌桌規(guī)則的改寫。當(dāng)SaaS競爭陷入白熱化，客戶已將AI能力視為新的準(zhǔn)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(jī)遇都將喪失。

問題2：SaaS企業(yè)做AI Agent的獨(dú)立價(jià)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(dǎo)，而SaaS企業(yè)開展AI Agent業(yè)務(wù)的獨(dú)特價(jià)值，源于其天然的數(shù)據(jù)積累能力和垂直場景的深度理解。

一方面是用戶行為數(shù)據(jù)：業(yè)務(wù)流中的動(dòng)態(tài)軌跡。以HR SaaS的考勤模塊為例：

• 海量終端行為：百萬級(jí)員工每日產(chǎn)生的打卡時(shí)點(diǎn)、請(qǐng)假審批峰值等實(shí)時(shí)操作流；
• 高頻管理動(dòng)作：十萬級(jí)管理員每周觸發(fā)的排班規(guī)則調(diào)整、考勤報(bào)表導(dǎo)出、異常處理日志； 這些數(shù)據(jù)如同神經(jīng)末梢的信號(hào)，持續(xù)記錄著業(yè)務(wù)場景的真實(shí)脈動(dòng)。

另一方面是業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)：行業(yè)知識(shí)的沉淀池。比如企業(yè)組織架構(gòu)、薪酬計(jì)算規(guī)則、地區(qū)勞動(dòng)法條款等靜態(tài)知識(shí)，構(gòu)成Agent訓(xùn)練的高價(jià)值養(yǎng)料。

當(dāng)行為數(shù)據(jù)揭示“如何操作”，業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)則定義“為何如此操作”——二者的化合反應(yīng)，正是通用大模型無法企及的領(lǐng)域。

比如當(dāng)某制造企業(yè)詢問“如何避免夜班調(diào)度沖突”時(shí)，通用Agent可能給出有效建議，而HR SaaS的專屬Agent卻能響應(yīng)：“根據(jù)貴司東莞工廠三年歷史數(shù)據(jù)，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(shù)據(jù)壁壘轉(zhuǎn)化的決策優(yōu)勢。

問題3：SaaS企業(yè)的AI Agent定位是什么？做解決方案，還是平臺(tái)？

目前B端產(chǎn)品做Agent的主要有三類：基礎(chǔ)模型提供商、Agent解決方案、Agent服務(wù)平臺(tái) 。

手握數(shù)據(jù)與場景優(yōu)勢的SaaS企業(yè)：是投入資源做通用Agent平臺(tái)，還是深耕行業(yè)解決方案？現(xiàn)實(shí)殘酷而清晰——

• 基礎(chǔ)模型層（OpenAI/Claude等）：大廠游戲，與SaaS企業(yè)無關(guān)；
• 通用平臺(tái)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(yè)解決方案層：這才是SaaS企業(yè)唯一的生路，即深耕數(shù)據(jù)和場景類的Agent解決方案。

為什么Agent平臺(tái)是死路？

想象一個(gè)場景：某制造集團(tuán)HR總監(jiān)打開釘釘，發(fā)現(xiàn)已內(nèi)置考勤排班Agent生成器。她會(huì)選擇：

• A) 在釘釘用拖拽界面自建Agent，手動(dòng)導(dǎo)入三年排班數(shù)據(jù)
• B) 直接使用您預(yù)裝300家工廠規(guī)則庫、直連歷史考勤系統(tǒng)的「智能排班Agent」

答案不言而喻。當(dāng)釘釘、扣子等平臺(tái)將Agent開發(fā)門檻降到最低，SaaS企業(yè)若執(zhí)意做平臺(tái)，典型的“以己之短攻彼之長” 。

如果聚焦HR SaaS領(lǐng)域，將行業(yè)Know-how轉(zhuǎn)化為Agent的神經(jīng)中樞，將數(shù)據(jù)當(dāng)做它的“養(yǎng)料”，顯然是更優(yōu)的方案。

比如你的排班Agent預(yù)裝制造業(yè)三班倒規(guī)則、旺季人力彈性系數(shù)、地區(qū)加班法例外條款；

當(dāng)客戶問“如何避免夜班交接沖突”，通用平臺(tái)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(shù)據(jù)，將交接間隔擴(kuò)至25分鐘可降沖突率52%——需立即調(diào)整嗎？”

這種深度業(yè)務(wù)流閉環(huán)能力，是釘釘們永遠(yuǎn)無法復(fù)制的護(hù)城河。

問題4：SaaS企業(yè)如何做好AI Agent？

當(dāng)我們明確了AI Agent在SaaS企業(yè)的獨(dú)特價(jià)值與定位后，最后一個(gè)問題就是如何做。

我認(rèn)為核心是三步：

第一步：聚焦高頻核心場景+聚合低頻平臺(tái)化整合。

58同城就是典型案例，它通過整合房產(chǎn)、招聘、二手車、家政、搬家、貨運(yùn)等業(yè)務(wù)，構(gòu)建了一個(gè)覆蓋生活全場景的平臺(tái)，它的每個(gè)業(yè)務(wù)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(shí)，高頻場景再獨(dú)立分拆為獨(dú)立產(chǎn)品（如天鵝到家、安居客、快狗打車等）。

一方面是需要發(fā)揮SaaS企業(yè)自身的獨(dú)特價(jià)值（即數(shù)據(jù)+應(yīng)用場景），把關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景，尤其是關(guān)鍵的數(shù)據(jù)化應(yīng)用場景——從客戶決策者（即老板/CEO）的數(shù)據(jù)洞察、決策，到客戶管理者（即部門負(fù)責(zé)人/業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人）的數(shù)據(jù)查詢與分析，再到客戶使用者（即HR/員工）對(duì)數(shù)據(jù)的查詢與統(tǒng)計(jì)等，做深做透。

另一方面需要把單個(gè)Agent的能力進(jìn)行有效整合，而不只是一個(gè)請(qǐng)假審批的Agent，核心就是“All in one”——即十幾個(gè)（或數(shù)十個(gè)）Agent是單一入口，成百個(gè)能力是一個(gè)入口，提升新體驗(yàn)的價(jià)值，減去替換成本的阻礙。

當(dāng)老板發(fā)現(xiàn)人效達(dá)到80萬/人時(shí)，當(dāng)HR發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)自動(dòng)化解決75%日常咨詢時(shí)，當(dāng)員工發(fā)現(xiàn)它提效30%且不用麻煩別人時(shí)，Agent便從“可有可無”升級(jí)為“不可缺失”。

第二步：分層構(gòu)建Agent的價(jià)值金字塔。

第一層是免費(fèi)層鉤住用戶。

• 知識(shí)庫Agent：基于企業(yè)知識(shí)庫（如企業(yè)政策、規(guī)章制度等），自定義搭建對(duì)應(yīng)Agent；
• 簡歷初篩Agent：基于客戶需求，自動(dòng)過濾不符合簡歷；

第二層是付費(fèi)層兌現(xiàn)價(jià)值。

• 數(shù)據(jù)Agent：提供全模塊的數(shù)據(jù)，可進(jìn)行查詢、分析、總結(jié)、建議等數(shù)據(jù)類活動(dòng)；
• 法律法規(guī)Agent：提供全模塊的最新法律法規(guī)的知識(shí)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(diào)班審批等；
• 智能排班Agent：提供豐富的排班數(shù)據(jù)查詢、智能化自動(dòng)排班、靈活換班/調(diào)班以及排班數(shù)據(jù)導(dǎo)出與分析等。

第三層是生態(tài)層建立壁壘

• 自定義Agent：提供自動(dòng)編寫插件的代碼能力、知識(shí)庫RAG能力、對(duì)接OpenAPI能力等，有效解決客戶自定義類的關(guān)鍵需求；
• 同時(shí)，對(duì)應(yīng)Agent可以插件的形態(tài)，應(yīng)用在第三方平臺(tái)（尤其是企微、釘釘、飛書等OA平臺(tái)）

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(tǒng)共存？

當(dāng)客戶問：“能在企業(yè)微信直接審批補(bǔ)休嗎？”若回答“需跳轉(zhuǎn)外部系統(tǒng)”，價(jià)值折損過半。 正確解法是將Agent嵌入客戶工作流——員工在企業(yè)微信提交補(bǔ)休單，Agent通過API直接完成閉環(huán)審批，并可通過API方式與企業(yè)微信進(jìn)行對(duì)接，完成每個(gè)節(jié)點(diǎn)狀態(tài)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(tái)搭建Agent？

比如客戶會(huì)問：為什么不用既有Agent平臺(tái)搭建，而要花錢買你的Agent？

你可以說：“因?yàn)槲覀冇心銈兊臄?shù)據(jù)和10000家+客戶的應(yīng)用解決方案，這是第三方系統(tǒng)所無法比擬的?！?/p>

寫在最后

面對(duì)產(chǎn)業(yè)級(jí)的技術(shù)變革和效率革命，唯有主動(dòng)擁抱，哪怕經(jīng)歷失敗或推出過渡性產(chǎn)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(tài)——但答案并不確定。

產(chǎn)品經(jīng)理能做的，就是在不確定性中決策、探索、復(fù)盤、迭代。成敗與否，最終交由市場乃至?xí)r代裁決。