在AI技术迅猛发展的今天，AI Agent作为连接人工智能与实际业务的重要桥梁，正在引发商业模式的深刻变革。语核科技创始人翟星吉提出的"离钱最近的Agent，才是AI ToB的唯一出路"这一观点，为AI Agent的商业化指明了方向。本文将深入探讨AI Agent在ToB领域的价值创造路径、组织变革潜力以及对创业者的启示。
从工具到伙伴：AI Agent的商业价值重构
传统SaaS软件往往因为无法直接量化价值而陷入销售困境，客户决策周期长、付费意愿低。AI Agent的出现，正在彻底改变这一局面。与传统的管理工具不同，AI Agent必须切入企业最核心的业务流程，解决那些不仅重要而且"堵塞"的问题。
语核科技的实践表明，当AI Agent能够直接带来业务增长时，客户会表现出极高的付费意愿。以留学中介机构为例，使用语核的AI数字员工后，客户营收从同比下滑转变为正增长10%，而语核收取的费用仅为客户增量营收的一小部分。这种"价值锚点"的转移，标志着AI Agent正在从"管理工具"向"价值创造伙伴"转变。
AI作为生产力杠杆：撬动高价值场景
AI的本质是杠杆，其产出取决于使用者的基础价值。在C端市场，普通用户的单位时间价值有限，AI带来的效率提升难以产生显著商业回报。而在企业场景中，情况截然不同：企业主、职场精英以及企业组织本身就是为了高效构建生产力而存在的，AI带来的微小效率提升（如转化率提升1%）能被巨大的业务基数放大，产生显著的商业回报。
这一认知促使语核科技从ToC转向ToB市场。选择销售场景并非偶然，因为销售是企业价值链中最直接"离钱近"的环节。通过为销售人员提供"武器弹药"，AI数字员工能够显著提高成单率，直接转化为企业收入增长。
数字员工的制造：技术实现与场景选择
制造真正有价值的AI数字员工，面临着技术实现与场景选择的双重挑战。语核科技的实践经验表明，成功的AI数字员工需要满足三个关键条件：解决核心业务问题、具备足够的技术实现能力、与现有业务流程无缝融合。
场景选择：价值优先而非技术优先
在场景选择上，语核科技坚持"价值优先"原则。那些岗位本身SOP清晰、创造性弱的工作，特别是一些信息重组、加工类工作，更容易被AI Agent替代。例如常规翻译、速记、单据录入等，飞书的会议纪要功能已经证明了这一点。
然而，并非所有销售岗位都适合AI Agent。如果岗位强交互、强关联，特别是建立在线下沟通和信任关系上，那么这个岗位不适合用Agent替代。语核科技选择的是"售前解决方案专家"这一角色，为销售人员提供支持，而非直接替代销售人员。
技术实现：从L2到L4的演进路径
目前的AI Agent处于L2级别（人机协作），主要替代初级员工的繁琐工作，需要人类专家审核。未来的目标是迈向L4（高度自治），届时Agent将具备与高级员工对等的业务理解与执行能力。
在这一演进过程中，最大的技术挑战是让Agent能够足够好地理解公司上下文、业务上下文和用户预期，具备足够强的计划能力，掌握人类专家的knowhow。语核科技通过持续的技术迭代，不断提高Agent的准确率和业务理解能力，目前已在多个客户场景中实现了90%以上的准确率。
年轻团队攻克"老登"场景：组织能力与人才战略
语核科技团队平均年龄仅24岁，却选择了被视为非常"老登"的B端销售场景。这一看似矛盾的选择，实则反映了新时代AI创业公司的组织能力创新。
非典型人才战略：产研与营销的差异化组合
语核科技的人才战略呈现出鲜明的"差异化组合"特征：产研端招募非典型路径下的年轻人，如辍学创业、连续创业者；营销端则引进有经验的专业人才，深谙客户需求和业务场景。
这种人才组合使得年轻团队能够在保持创新活力的同时，有效理解和解决企业客户的实际问题。CTO从GitHub上"挖"来，甚至说服其大二辍学加入的故事，体现了语核科技对顶尖人才的敏锐识别力和独特吸引力。
高人效比组织的构建实践
作为一家AI原生公司，语核科技内部完全重构了业务流程，实现了极高的组织效率。例如，在战略规划环节，人类负责上层规划，AI执行所有研究工作；在营销环节，新客户进来后用Agent生成完整背调报告，见过客户后基于增量信息迭代报告，客户需求进来后用Agent生成初稿解决方案。
这种"人类规划器+AI执行器"的模式，使得语核科技能够在保持精简团队的同时，实现高效业务运营。团队内部特别设立"Agent数字化运营"岗位，核心价值就是帮助团队定义业务流程，找出哪些环节可以用Agent重构。
AI如何重塑组织：从工具到伙伴的进化
AI Agent的普及，将引发组织形态的深刻变革，正如工业革命将手工作坊变为流水线工厂。未来的公司可能呈现出极高的人效比，通过"人类规划器+AI执行器"的模式，甚至可能演化为一种新形态的人力资源外包平台。
组织变革的三阶段演进
AI驱动的组织变革可以大致分为三个阶段：
- 工具阶段：AI作为辅助工具，提高特定岗位的工作效率，但组织结构基本保持不变。
- 协作阶段：AI与人类形成稳定的协作关系，共同完成复杂任务，组织结构开始调整以适应这种人机协作模式。
- 重构阶段：AI成为组织核心，人类专注于创造性工作，组织形态发生根本性变革，可能出现"1人+100个Agent"的新型企业组织。
语核科技的长期愿景：新时代人力资源外包
语核科技的长期愿景是成为"新时代的人力资源外包公司"，企业只需注册一个账号就能获得大量AI劳动力，快速将公司运转起来。这一愿景的实现，将大幅降低创业门槛，使更多人能够以极低成本启动自己的事业。
在这一愿景下，企业实际上是在为"结果"付费，而非为"人头"发工资。Agent承担起原本需要多人协作才能完成的任务，企业只需少量核心人员即可驱动大规模的AI劳动力。
Agent商业化思考：创业者的认知迭代
在快速变化的AI时代，创业者最重要的素质是保持开放心态和极高的认知斜率。语核科技的实践表明，AI创业成功的关键在于四个方面：勇气探索、快速决策、执行力、开放迭代。
从ToC到ToB的战略转型
语核科技经历了从ToC到ToB的战略转型。2023年公司成立初期，团队开发了ToC的桌面端AI助手，几个月内积累了十几万用户，但商业化效果不理想。经过半年复盘，团队决定转向ToB的AI Agent方向。
这一转型基于对"AI作为生产力杠杆"的深刻理解：普通C端用户的时间价值不高，基数小，杠杆效应就小；而企业级市场，企业本身就是为了高效构建生产力而存在的组织，只要能帮企业提高一点点效率，就能产生显著的商业回报。
商业模式创新：价值锚点的转移
传统SaaS按成本定价，是因为用户无法量化系统价值。AI Agent的出现，能够给客户新的价值锚点：带来的增量价值是多少。语核科技的商业模式创新在于，不再按照成本定价，而是根据为客户创造的价值定价。
这种商业模式虽然面临客户认知挑战，但一旦被接受，将为企业带来更高的利润空间和更强的客户黏性。语核科技的目标是让客户认识到，使用AI数字员工不是成本支出，而是价值投资。
未来展望：AI Agent的发展趋势与创业机会
AI Agent仍处于单点突破阶段，但点会连成面，最终引发组织形态的变革。对于创业者而言，关注"最有理想的人"在追逐的方向，往往能够把握未来趋势。
短期趋势：垂直场景的深度渗透
短期内，AI Agent将在垂直场景实现深度渗透，特别是在那些SOP清晰、价值可量化的领域。销售、客服、人力资源等与企业核心业务直接相关的场景，将成为AI Agent商业化的重要突破口。
语核科技计划在未来一年内推出第二个数字员工，形成员工矩阵，每个数字员工都做到90%以上的准确率，具备足够的业务价值和技术壁垒。
长期趋势：组织形态的根本性变革
长期来看，AI Agent将催生全新的人机协作组织形态。未来的企业可能呈现出两种典型模式：
- 极简核心+AI执行：企业只保留少数核心决策人员，大量执行工作由AI完成。
- AI劳动力平台：类似于人力资源外包，企业按需调用AI劳动力，实现资源的最优配置。
这两种模式都将大幅提高组织效率，降低运营成本，使企业能够更快速地响应市场变化。
创业心得：在AI时代保持认知领先
AI时代的创业，本质上是认知的竞争。语核科技的实践总结出四点创业心得，对于希望在AI领域创业的人具有重要参考价值。
勇气探索：发现真正的价值所在
在AI时代，最大的风险不是失败，而是错过机会。创业者需要有勇气探索未知，找到自己真正想要的领域。翟星吉在接触ChatGPT后，几乎立即决定投身AI创业，这种敏锐的价值判断力是成功的关键。
快速决策：在不确定中寻找确定
AI技术发展日新月异，创业者需要在信息不完全的情况下做出快速决策。语核科技从ToC到ToB的战略转型，体现了团队在快速变化的市场环境中调整方向的勇气和能力。
执行力：将愿景转化为现实
再好的愿景，没有执行力也只是空想。语核科技能够在短时间内推出产品并获得市场认可，离不开团队强大的执行力。在AI时代，执行力不仅包括技术实现能力，还包括快速迭代和优化的能力。
开放迭代：拥抱冲突，快速修正
这是AI时代最重要的素质。团队需要具备"滑跪"的能力——即便上一秒在激烈争论，下一秒发现对方正确时也能立刻采纳并执行。勇气在于快速决策，更在于发现错误后快速修正。
结语：AI Agent的商业化之路
AI Agent的商业化之路，本质上是价值创造与价值捕获的平衡。语核科技的实践表明，"离钱近"不仅是产品策略，更是AI ToB商业化的必然选择。只有真正切入企业核心业务流程，解决最实际的问题，AI Agent才能创造持久价值，实现可持续发展。
对于创业者而言，AI时代最大的机遇在于能够以极低的成本构建强大的产品能力，快速验证商业模式。然而，机遇与挑战并存，只有那些能够保持认知领先、快速迭代、持续创造真正价值的团队，才能在这场技术革命中脱颖而出。
正如翟星吉所言："这个时代最大的竞争力就是认知迭代速度，你的斜率要足够陡。"在AI Agent的商业化道路上，这句话或许是最重要的启示。
