在AI技术飞速发展的今天，AI Agent作为人工智能领域的新兴力量，正在深刻改变企业与用户交互的方式。从简单的AI助手到能够执行复杂任务的数字员工，Agent技术的演进为企业带来了前所未有的效率提升和商业价值。本文将深入探讨AI Agent在企业销售场景中的应用，分析其商业化路径，并展望其对未来组织形态的深远影响。
AI Agent的商业化之路：从ToC到ToB的战略转型
从「震撼」到「创业」：抓住AI变革的历史机遇
2022年底，ChatGPT的横空出世让整个科技界为之震撼。对于当时正在帆软软件担任产品经理的翟星吉而言，这次相遇不仅是一次技术体验，更是一次认知的革命。"当我发现ChatGPT能完成产品经理60分的工作时，我的认知被刷新了。"翟星吉回忆道，"当天试完之后，我就确信这和工业革命一样厉害，可以把以前人脑子里做的很多事情完全外化出来。"
这次技术震撼直接促成了翟星吉的创业决策。"我看到更多的是机会，而不是恐惧。"他坦言，"我对价值很敏感，判断力和决策力也比较强。我看到这件事情的时候就知道有无限大的价值，我思考的不是怎么被替代，而是能用它干什么。"
这种敏锐的价值判断力，成为创业者最核心的竞争力之一。在快速变化的AI时代，保持开放心态和极高的认知斜率，能够帮助创业者在技术浪潮中找准方向，抓住历史性机遇。
从ToC到ToB：寻找「离钱近」的场景
创业初期，语核科技选择了ToC的桌面端AI助手方向，核心功能与当时市场上的类似产品相似，主要为用户提供划词解释、翻译、总结等便捷服务。"我们相对蛮顺利的，3个月后拿到奇绩创坛的投资。"翟星吉表示，"那个阶段我们在产品定义上比较成功，但在商业思考上却不够深刻，导致商业选择不够正确。"
ToC产品的增长数据虽然亮眼（三四个月做到十几万用户、日活过万），但商业化效果却不尽如人意。这次经历促使团队进行了深刻的战略反思。"大模型带来的是生产力变革，工具本质是杠杆，杠杆撬动的是使用它的人的生产力价值。"翟星吉分析道，"普通C端用户的时间价值不高，基数小，杠杆效应就小。"
这次反思最终促成了语核科技从ToC到ToB的战略转型。团队认识到，AI Agent要创造真正的商业价值，必须找到生产力价值更高的应用场景。两类人群符合要求：一是合伙制企业里的合伙人，他们是超级个体；二是企业里的职场精英和中高层，他们也是个人生产力很强的人。或者直接面向企业级市场，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，比如把100个线索成交5个变成成交6个，营收增长率就是20%。基数足够大，杠杆效应就足够大。"翟星吉解释道，"我们最终选择了ToB市场，当时只是定了这个大方向，具体做什么场景，怎么做，面向谁，不断选择、不断修正、不断迭代就好了。"
销售场景的选择：解决企业核心业务流的「堵塞点」
在ToB的大方向确定后，语核科技最终选择了销售场景作为切入点。这一选择背后有着深刻的商业逻辑："我们要做企业最核心业务流里的东西，解决核心问题。"翟星吉强调，"以前在传统SaaS公司，销售成本很高，因为卖软件本质上不会对企业的经营带来直接改善，效果无法量化，需要画饼说服对方这个在管理上有价值。"
销售场景之所以成为理想选择，是因为它完美契合了"离钱近"的策略要求。"我们想解决实际业务流中特别堵塞的点，解决后客户马上愿意付钱。"翟星吉解释道，"Sales场景就完美契合，我们不是做Sales本身，而是做售前解决方案专家，为Sales提供武器弹药。比如帮留学中介机构分析客户画像，推定制化方案和成功案例，提高成单率。"
这一策略在实际应用中取得了显著成效。语核科技的第一个客户是一家留学中介机构，在留学市场整体萎缩的情况下，使用产品后实现了营收正增长10%。"我们收了几十万，但带给客户的增量营收是千万级。"翟星吉分享道，"这让我们开始思考商业模式是不是出现了问题：给客户赚这么多钱，但他只付这么点钱。"
这次经历揭示了AI Agent商业化的重要原则：用户决策的价值锚点取决于他认为值多少钱，而不是成本多少。传统SaaS按成本定价，是因为用户无法量化系统价值；而AI Agent能够给客户新的价值锚点——带来的增量价值是多少。
数字员工的制造：技术挑战与实现路径
Agent制造的核心难点：选择与承诺的平衡
制造能够真正为企业创造价值的AI数字员工，面临着多重技术挑战。"我们看到最大的难点是选择本身。"翟星吉指出，"Agent最终能带来多大价值，取决于它做的事情本身价值够不够大。我们秉承的观点是帮用户解决最核心业务流程里最核心的堵塞点，他一听到就愿意付钱。"
技术实现与商业承诺之间的平衡是另一个关键难点。"技术上要能真正实现承诺。"翟星吉强调，"不能给用户描绘宏大愿景，但技术上只能做到人类初级员工水平，最终业务用不起来。"
这种平衡要求企业在产品定位上保持清醒的认知，既要展现技术的潜力，又要基于当前的技术水平做出合理的承诺。只有当技术能力与业务需求相匹配时，AI Agent才能真正融入企业业务流程，创造实际价值。
人机协作的演进：从L2到L4的路径图
当前AI Agent的发展阶段，翟星吉将其定位为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。"他预测道，"在这个阶段，企业实际上是在为'结果'付费，而非为'人头'发工资。"
从L2到L4的演进路径，需要解决多个技术难题。首先是上下文理解能力的提升，Agent需要能够准确理解公司业务背景、客户需求和行业特点；其次是计划能力的增强，Agent需要能够制定合理的执行计划，并根据实际情况灵活调整；最后是专业知识的深度整合，Agent需要掌握特定领域的专业知识和经验。
"目前的Agent处于L2级别，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，届时Agent将具备与高级员工对等的业务理解与执行能力。"翟星吉解释道，"在这个阶段，企业实际上是在为'结果'付费，而非为'人头'发工资。"
销售场景的特殊性与应对策略
销售场景的特殊性为AI Agent的应用带来了独特挑战。"我们在选择的时候，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。"翟星吉分析道，"我们做的不是Sales本身，而是售前解决方案专家，为Sales解决武器弹药。"
销售场景的特殊性主要体现在人际关系的建立和维护上。"销售涉及到人情往来，你跟客户的关系是你成绩的一部分。"翟星吉承认，"难点是Agent能否足够好理解公司上下文、业务上下文和用户预期，有足够强的计划能力，懂人类专家的knowhow。"
针对这些挑战，语核科技采取了针对性的策略：专注于售前解决方案专家角色，而非直接替代销售人员；通过深度学习企业业务知识，提升Agent的专业性；构建多Agent协作系统，不同Agent负责不同环节，形成完整的解决方案。
容易被AI取代的职业特征
随着AI Agent技术的不断发展，哪些职业更容易受到冲击？"容易实现的Agent一定是岗位本身SOP清晰、创造性弱的工作，特别是一些信息重组、加工类工作。"翟星吉指出，"比如常规翻译、速记、单据录入等，飞书的会议纪要就很好用。"
他总结道，"SOP清晰、创造力不强，这两点特征能辐射出很多岗位。"但同时，他也强调，AI Agent并非要完全取代人类，而是要重新定义工作内容，让人类能够专注于更具创造性和战略性的任务。
年轻团队攻克「老登」场景：组织创新与人才策略
非传统团队构建：从GitHub「挖」来的CTO
语核科技的团队构成颇具特色，创始人翟星吉出生于1996年，而CTO则是从GitHub上"挖"来的2003年出生的天才少年。"他是2003年的，我们认识时他才大二。"翟星吉回忆道，"2023年3月，我在GitHub trending榜上找基于OpenAI API的项目，一个个联系作者。那时候看好AI机会的人会自然聚在一起，就像移动互联网初期一样。"
这样年轻化的团队选择ToB销售这种传统上被认为是"老登"的场景，看似矛盾，实则蕴含着深刻的组织创新逻辑。"ToB公司分产品型和服务型，如果做产品型公司，产品不一定需要很'老'。"翟星吉解释道，"我们团队平均年龄24岁，分产研和营销端。产研招非典型路径下的年轻人，比如辍学创业、连续创业者；营销端有经验的人，懂客户和场景。"
价值观对齐与人才吸引
说服年轻天才加入创业团队，并非易事。"价值观对齐是关键。"翟星吉强调，"我们都对技术充满热情，有极客精神。他当时拿了去清华还是什么的夏令营offer但拒绝了，是很有主见的人。父母最初有顾虑，但看到他的决心后也很支持。"
这种基于共同价值观的人才吸引策略，成为语核科技构建团队的核心原则。"我们的人才组织工作做得特别好，有很好的培养体系，能让团队快速成长。"翟星吉表示，"在快速变化的AI时代，最重要的素质是保持开放心态和极高的认知斜率。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。"
解决传统SaaS的定制化困境
传统SaaS面临的定制化难题，一直是行业痛点。"传统的SaaS有个悲剧的地方，你这边谈一个客户就需要留下一组人谈定制化。"主持人问道，"现在的AI native的公司怎么解决这个难题？"
翟星吉从商业模式的角度给出了独特见解："在我的视角看的SaaS，以前不成立的核心有两个，一是天花板不够高，第二是定制化，但定制化还是由于天花板不够高导致的。为什么天花板不够高？本质是企业为管理本身付钱的意愿不够。加上定制化需求，导致商业模式问题。"
语核科技的解决方案是双管齐下："第一是把价值讲清楚，让用户愿意为价值本身付钱，天花板可能更高，我们还是蛮相信它对标的就是人力资源市场。第二是提高产品在合同中的核心占比，只做和Agent相关的部分，不做七七八八的事情，这是我们的解法。我们单个客户的履约周期相对比较短，可能一个月左右，标准来讲是这样，并且投入资源不会太多。"
AI原生公司的内部实践
作为一家AI原生公司，语核科技如何将AI技术应用于内部运营？"如何经营一家AI Native的公司，我们内部是完全重构了业务流。"翟星吉介绍道，"比如做战略规划时，人做上层规划器，让模型执行所有研究工作，用Deep Research产品快速出分析报告。"
团队内部特别重视一个创新岗位："我们很重视内部一个叫Agent数字化运营的岗位，这个岗的核心价值就是帮助团队定义业务流程，找哪些环节可以用Agent重构。比如营销端，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。每个环节都重构掉，包括HR面试记录、总结等。"
这种对AI技术的深度应用，使语核科技实现了极高的组织效率："人确实不多，特意控制人效比，希望能做成高生产力组织。我们做的事就是帮助企业用数字员工提效，自己一定得是最佳实践。"
AI如何重塑组织：未来工作的新范式
人机协作的组织形态变革
AI Agent的普及将如何影响未来的组织形态？"正如工业革命将手工作坊变为流水线工厂，Agent的普及最终会引发组织形态的变革。"翟星吉预测道，"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，企业仅需少量核心人员即可驱动大规模的AI劳动力。"
这种组织变革的核心在于工作内容的重新分配："未来的目标是解放生产力，让每个人发挥自己的创造力，做自己真正想做的事，让Agent来做执行工作，我们想要加速这个过程。"翟星吉解释道，"我们做业务专家型Agent，要和人类专家对话梳理，把他们的SOP和思考路径拿出来。这些知识以前在专家脑子里，初级员工成长靠老专家带，速度慢。如果工作做好，可以把老专家的知识体系方法论梳理清楚，初级员工成长更快，不会在初级状态待很多年。"
对人才结构的深远影响
AI Agent的普及将对人才结构产生深远影响。"以前买SaaS是买工具，用不好是自己的问题。现在如果买语核的数字员工，性质就不一样了，万一数字员工说了什么不该说的，闯祸了，这个锅是谁的？"主持人提出了一个实际问题。
翟星吉从技术发展阶段的角度给出了回答："这个问题本质和自动驾驶一样，我们现在的状态是L2，是人机协作，目标是L4。当前特别严肃的场景，Agent生成内容需要人工审核。我们先替代初级员工，变成初级和高级协作状态。当Agent准确性足够强，与人类高级员工水平对等时，会直接跳到L4，这个基础上犯的错当然是我们的Agent承担，毋庸置疑。"
从「人头」到「结果」的付费模式转变
随着AI Agent能力的提升，企业的付费模式也将发生根本性变化。"当Agent与人类高级员工水平对等时，最好的商业模式就是，你把发给人的工资发给我就好了，人背KPI，我们的Agent也可以负责。"翟星吉预测道，"这个时候，企业实际上是在为'结果'付费，而非为'人头'发工资。"
这种付费模式的转变，将深刻影响企业的组织结构和人才策略。"现在的搭建Agent门槛越来越低，客户看到你们的逻辑，在内部复刻一套，怎么避免这种风险？"主持人问道。
翟星吉从专业壁垒的角度给出了回答："没办法避免。但做Agent需要业务专家和能力把业务知识系统化方法论化，以及技术基建工作。企业端可能做不好这两点，这还是蛮有难度的。另外，我们站在更宏观视角，看到N个企业的需求，做更抽象的解决方案，更接近第一性原理。单点企业输入信息不够多，不一定能看到更大的picture，但我能拿到更多的信息，我就能看到更好的东西。"
AI Agent的商业价值定位
AI Agent的商业价值主要体现在哪些方面？"我们是两者都认可的。"翟星吉明确表示，"我们认为这个时代有足够价值的Agent，要么是能帮企业赚来新的钱，要么帮他省掉很多钱，至少是原来的1/5。这不是二选一的问题，而是这两点能做到一点都足够好。我们的产品定位上是两者都不排斥，具体到复杂的Agent，可能是多个子Agent组成的Multi Agent系统，有的服务于增量营收，有的服务于降本，就像人类的岗位里面也会存在不同的工作，我觉得不冲突。"
这种双管齐下的价值定位，使AI Agent能够从多个维度为企业创造价值，不仅提高了企业的运营效率，还直接贡献于企业的营收增长，实现了真正的商业价值闭环。
Agent未来展望与创业心得
AI Agent的下一个引爆点
站在2025年的时间节点，AI Agent的下一个引爆点在哪里？"这确实是很难的问题，所以我坦率先讲不知道。"翟星吉坦言，"但我会有一个观点，就是可以关注那些'最有理想的人'在做什么，他们追逐的方向大概率就是未来趋势。现在Agent还处于单点突破阶段，但点会连成面，最终引发组织形态的变革。就像工业革命把手工作坊变成流水线企业，Agent将催生全新的人机协作组织形态。"
从长远来看，语核科技有着更宏大的愿景："首先从出发点看，我们是技术驱动加愿景驱动的公司，所以一定会不遗余力地将底层生产力变革赋能到真正有价值的地方，不会给自己设太多限，不管是ToC，还是ToB，这个都不重要，我们的愿景就是要把生产力带给大家。短期来说，我们会继续深耕数字员工，明年计划推出第二个数字员工，形成员工矩阵。每个数字员工都要做到90%以上的准确率，具备足够的业务价值和技术壁垒。长期来看，最终可能就是一个新时代的人力资源外包公司，企业注册一个账号就能获得大量AI劳动力，快速把公司运转起来。"
创业心得与建议
创业两年多来，翟星吉积累了丰富的经验和深刻的感悟。"首先别人给的建议都不重要，这是最重要的。"他开宗明义地表示，"但我可以分享四点心得：第一要有勇气探索未知，找到自己真正想要的；第二要有快速判断和果断决策的能力，以及坚持这个决策的勇气；第三要有把愿景变成现实的执行力，仰望星空，脚踏实地；第四也是最重要的，要有开放的心态和快速迭代的能力，不断修正自己的选择。"
在快速变化的AI时代，认知迭代速度成为创业者的核心竞争力。"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。"翟星吉强调，"首先就是要坚定地选择，去落地、实践，而不是空想；其次是心态足够的开放，能听进去不同的意见，不断跟别人碰撞、交流，要拥抱冲突，有勇气找出正确答案，再修正自己的决策。我们团队讲究'滑跪'的能力，就是说我上一秒还在和你激烈争论，下一秒发现你是对的，就立刻采纳你的观点。快速修正、快速执行，这才是关键。"
对AI ToB创业者的建议
对于有志于在AI ToB领域创业的人，翟星吉给出了具体的建议："要关注那些'最有理想的人'在做什么，他们追逐的方向大概率就是未来趋势。现在Agent还处于单点突破阶段，但点会连成面，最终引发组织形态的变革。"
他特别强调了对商业价值的重视："AI Agent必须贴近企业的核心业务流程，解决最实际的问题，才能真正创造价值。'离钱近'不仅是语核的产品策略，也折射出对AI Agent ToB赛道的冷静思考。在AI Agent创业的热潮中，选择了一条看起来有些'反共识'的路径——专注于ToB的销售场景，帮助企业打造'数字员工'。"
持续创新与长期价值
在AI技术快速迭代的环境下，持续创新是企业保持竞争力的关键。"语核作为一家AI原生公司，我们内部完全重构了业务流。"翟星吉介绍道，"比如做战略规划时，人做上层规划器，让模型执行所有研究工作，用Deep Research产品快速出分析报告。我们很重视内部一个叫Agent数字化运营的岗位，这个岗的核心价值就是帮助团队定义业务流程，找哪些环节可以用Agent重构。"
这种对创新的持续追求，使语核科技能够在激烈的市场竞争中保持领先地位。"我们做的事就是帮助企业用数字员工提效，自己一定得是最佳实践。"翟星吉强调道，"人确实不多，特意控制人效比，希望能做成高生产力组织。"
结语：AI Agent引领的商业革命
从AI助手到AI同事，从降本到增收，AI Agent正在深刻改变企业的工作方式和组织形态。语核科技的实践表明，"离钱近"不仅是产品策略，更是AI Agent商业化的核心逻辑。只有真正切入企业核心业务流程，解决最实际的问题，AI Agent才能创造可持续的商业价值。
人机协作的演进路径从L2到L4，预示着工作内容将发生根本性重构。未来的组织形态将呈现极高的人效比，通过"人类规划器+AI执行器"的模式，企业仅需少量核心人员即可驱动大规模的AI劳动力。这种变革不仅将提高企业的运营效率，还将重塑整个商业生态。
对于创业者而言，在快速变化的AI时代，最重要的素质是保持开放心态和极高的认知斜率。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。
AI Agent的商业化才刚刚开始，未来的发展空间无限。正如工业革命改变了生产方式，AI Agent革命将改变工作方式，引领人类进入一个全新的生产力时代。
