在AI技术飞速发展的今天，AI Agent作为人工智能应用的重要形态，正在从概念走向实践。语核科技创始人翟星吉提出的'离钱最近'理念，为AI Agent在ToB领域的商业化提供了全新思路。本文将深入探讨AI Agent如何从工具进化为'数字员工'，通过解决企业核心业务流程中的'堵塞点'创造实际价值，以及这一变革将如何重塑企业生产力与组织形态。
从AI助手到AI同事：Agent的商业化演进
AI Agent的发展经历了从简单工具到复杂助手的演变过程。早期的AI助手主要提供信息查询、简单任务执行等功能，如智能客服、个人助理等。而随着大语言模型技术的突破，AI Agent开始具备更复杂的业务理解能力和执行能力，逐渐从'助手'角色向'同事'角色转变。
翟星吉在创业过程中经历了从ToC到ToB的战略转型，这一转变反映了他对AI Agent商业化本质的深刻理解。语核科技最初开发的ToC桌面端AI助手虽然获得了十几万用户，但商业化效果不理想。这一经历促使团队重新思考AI Agent的价值定位，最终选择了ToB领域的技术销售场景。
'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。'这一洞察揭示了AI Agent商业化的核心逻辑：只有面向高生产力价值的用户或组织，才能充分发挥AI的杠杆效应。
离钱最近的AI Agent：解决企业核心业务堵塞点
传统SaaS产品往往面临价值量化难、客户付费意愿低等困境。AI Agent要实现商业化突破，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。
核心业务流中的价值创造
语核科技选择的销售场景完美契合了'离钱最近'的理念。他们不是直接替代销售人员，而是打造'售前解决方案专家'，为销售团队提供'武器弹药'。以留学中介机构为例，语核的AI Agent帮助分析客户画像，提供定制化方案和成功案例，显著提高了成单率。
实际应用效果令人印象深刻：一家使用语核产品的留学中介机构，在整体留学市场萎缩的情况下，营收实现了10%的正增长。语核收取的几十万费用，为客户带来了千万级的增量营收，这一案例生动展示了AI Agent在核心业务流中的价值创造能力。
价值锚点的重构
传统SaaS按成本定价的模式限制了其商业价值上限。AI Agent能够为客户新的价值锚点：带来的增量价值是多少。这种价值重构使得企业愿意为AI Agent支付更高的费用，因为它们直接关联到业务成果。
'用户决策有价值锚点，取决于他认为值多少钱，而不是成本多少。'这一观点打破了传统软件定价的思维定式，为AI Agent商业化提供了全新视角。
人机协作的演进：从L2到L4的Agent发展路径
AI Agent的发展呈现出清晰的人机协作演进路径，从L2(人机协作)到L4(高度自治)的跨越将重塑企业与工作的关系。
L2阶段：人机协作的现状
当前阶段的AI Agent主要处于L2级别，主要替代初级员工的繁琐工作，需要人类专家审核。这一阶段的Agent能够处理标准化的业务流程，但在复杂场景和创造性任务上仍需人类干预。
技术销售场景特别适合L2级别的AI Agent应用。语核科技的Agent不是直接面对客户，而是作为销售团队的'武器弹药'，帮助理解客户需求、配单、报价和技术支持。这种应用方式既发挥了AI的信息处理优势，又避开了建立信任关系的挑战。
L4愿景：高度自治的未来
AI Agent的终极目标是达到L4级别，具备与高级员工对等的业务理解与执行能力。在这一阶段，企业实际上是在为'结果'付费，而非为'人头'发工资。
'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。'这一愿景预示着人力资源模式将发生根本性变革，企业可能通过'人类规划器+AI执行器'的模式，实现极高的人效比。
AI原生公司的组织创新与人才战略
作为一家AI原生公司，语核科技在组织建设和人才战略上展现出独特思路，这些创新实践为AI Agent企业的发展提供了参考。
年轻团队攻克'老登'场景
语核科技的团队平均年龄仅24岁，却选择了传统上被认为需要丰富经验的B端销售场景。这种组合看似矛盾，实则反映了AI时代组织能力的重构。
团队采用差异化策略：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；营销端则聘请有经验的人才，懂客户和场景。这种组合既保持了创新活力，又确保了业务理解深度。
'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。'这种开放、快速迭代的文化是AI时代组织竞争力的核心。
内部AI应用的全面重构
语核科技完全重构了内部业务流程，将AI深度融入各个环节。战略规划中，人类担任'上层规划器'，模型执行所有研究工作；营销端，Agent负责客户背调、需求分析和解决方案生成；HR流程也全面数字化。
'我们内部一个叫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。'这一岗位的设立体现了AI原生公司对技术应用的系统性思考。
AI Agent的商业化挑战与应对策略
AI Agent在商业化过程中面临诸多挑战，包括技术实现、客户接受度、竞争壁垒等。语核科技的实践经验为应对这些挑战提供了有益参考。
技术实现的难点突破
AI Agent面临的最大技术挑战是如何真正实现承诺的业务价值。语核科技秉承'帮用户解决最核心业务流程里最核心的堵塞点'的原则，确保技术能力与业务价值匹配。
'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。'这些能力构成了AI Agent的技术核心，也是商业成功的关键。
客户教育与价值传递
传统SaaS产品的价值传递往往依赖概念营销，而AI Agent需要更直接的价值证明。语核科技通过小规模试点、明确ROI计算等方式，帮助客户建立对AI Agent价值的认知。
'我们不是做Sales本身，而是做售前解决方案专家，为Sales解决武器弹药。'这种定位既避免了直接替代销售人员的敏感性，又创造了可量化的业务价值。
竞争壁垒的构建
随着AI Agent搭建门槛降低，企业面临被客户内部复制的风险。语核科技通过业务知识系统化、方法论沉淀以及宏观视角的优势构建竞争壁垒。
'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。'此外，语核科技能够从多个企业需求中提炼更抽象的解决方案，接近第一性原理，这是单点企业难以复制的优势。
AI Agent的未来展望与创业启示
AI Agent的发展将深刻影响企业形态和工作方式，创业者需要把握这一趋势，同时具备应对快速变化的能力。
组织形态的变革
'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。'这一预言揭示了AI Agent的深远影响。未来的企业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。'这一愿景预示着组织边界将更加模糊，人才配置将更加灵活。
创业者的核心竞争力
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。翟星吉总结了四点创业心得：探索未知的勇气、快速判断与决策的能力、将愿景变为现实的执行力、以及开放心态和快速迭代的能力。
'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。'这一观点揭示了AI时代创业成功的核心要素：不是静态的知识储备，而是动态的学习与适应能力。
商业模式的创新
AI Agent将催生全新的商业模式，从传统的软件许可转向基于价值的订阅或成果付费。'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。'这一商业模式将AI Agent直接纳入企业价值创造体系，实现了人机价值的深度融合。
结语：AI Agent的商业化之路
AI Agent的商业化不是简单的技术问题，而是涉及价值定位、组织创新、人才培养等多维度的系统性变革。语核科技的实践表明，'离钱最近'不仅是产品策略，更是AI Agent商业化的本质要求。
从解决企业核心业务堵塞点，到重构人机协作关系，再到创新组织形态，AI Agent正在逐步释放其变革潜力。对于创业者而言，这一领域既充满机遇，也面临挑战，需要保持开放心态和快速迭代能力，才能在AI时代把握住真正的价值创造机会。
未来已来，AI Agent将如何重塑企业与工作的关系，值得我们持续关注与思考。正如翟星吉所言：'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。'这或许就是AI时代商业成功的真谛。
