摘要：AI Agent的浪潮正在席卷全球，从科技巨头到创业公司，纷纷投身其中。然而，对于SaaS企业而言，AI Agent究竟是一个充满潜力的破局点，还是一场虚有其表的伪命题？本文从AI Agent的定义、核心组件出发，结合实际案例，深入探讨了AI Agent在Sa
AI Agent的浪潮正在席卷全球，从科技巨头到创业公司，纷纷投身其中。然而，对于SaaS企业而言，AI Agent究竟是一个充满潜力的破局点，还是一场虚有其表的伪命题？本文从AI Agent的定义、核心组件出发，结合实际案例，深入探讨了AI Agent在SaaS领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展方向。
AI Agent正从预言走向现实。
比尔·盖茨呼吁拥抱这一“5年改变生活”的浪潮，黄仁勋则警告企业：拒绝“硅基员工”等于“放弃氧气”。驱动这股热潮的核心，是巨头们对模型“大脑”的升级——OpenAI的o3、Anthropic的Claude 3.5等无不聚焦提升Agent所需的推理、规划与工具调用能力，并借机定义行业标准（Function Call, MCP等）。
应用层面，热潮席卷全球：百度“心响App”、阿里钉钉AI助理、字节“扣子”代表国内大厂入场；而创业公司正从场景切入——斑头雁聚焦客服营销、Monica的Manus助手提供简历筛选/旅行规划等通用服务、Glean更是以92亿美金估值打造“企业知识系统”，其宣称的效果（信息查找时间-65%，新员工上手速度+2倍）预示着AI Agent将如何重塑工作方式。
面对这场席卷而来的Agent革命，作为SaaS企业的产品经理，我们是否更应思考：如何主动拥抱变化，成为重塑工作方式的推动者，而非被变革的旁观者？
在进入正题之前，我们先聊聊什么是Agent，以及它有什么特性。
什么是AI Agent？百度百科的定义是：
AI Agent 是以大语言模型为大脑驱动的系统，具备自主理解、感知、规划、记忆和使用工具的能力，能够自动化执行完成复杂任务的系统。
咱们抛开专业术语，AI Agent 可以理解为你的“智能数字员工”。它以大语言模型（LLM）为“大脑”，具备理解意图、规划步骤、记忆上下文、调用工具并自主行动的能力，目标是自动化完成复杂任务。
以亚马逊AI客服为例，我们看看它是如何提升效率与服务体验的。
传统流程： 用户提交退货申请 → 人工客服核对订单 → 人工确认是否符合退货政策 → 邮件通知结果 → 用户寄回商品 → 人工验收后退款。一般需3-5天，效率低、体验差。AI客服介入后：
秒级决策： 自动扫描订单（退费期、商品类目、退货历史）、调取用户记录（如过往投诉），瞬间判定并发送退货标签；全程追踪： 实时监控物流，到货后自动检查（破损则触发人工复检），确认无误秒退款；隐藏价值： 预测退货高峰调度人力、识别高频退货商品自动标记缺陷，驱动供应链优化。根据亚马逊的公开数据，自从引入AI智能客服后，70%退货申请实现 “秒批秒退”，用户纠纷下降40%，仓库人力成本降低25%（AI自动分拣退货商品）。
那AI Agent到底有哪些核心组件呢？
用一个公式表达就是：AI Agent = 大脑（LLM）+ 规划（Planning） + 记忆(Memory) + 工具（Tools） +行动（Action）。
大脑 (LLM)： 负责理解、推理、决策的核心引擎。模型升级（如OpenAI o3、Claude 3.5）正全力强化此项。规划 (Planning)： 拆解复杂任务，制定执行步骤。记忆 (Memory)： 存储和调用上下文信息（如用户历史、对话记录）。工具 (Tools)： 连接外部系统和API（如订单数据库、物流跟踪、邮件系统）。行动 (Action)： 根据决策执行具体操作（如发送邮件、更新状态、触发退款）。简单来说：LLM提供智能，规划、记忆、工具赋予其执行力，行动则将智能转化为实际价值。 这正是巨头们争相定义协议（如Function Call, MCP）、升级模型“大脑”能力的根本原因——为了打造更强大、更自主的“数字员工”。
一个失败的AI Agent我们日常使用钉钉进行办公，它几乎把自建AI Agent的门槛降到了最低。再加上我们作为HR SaaS公司本身就有非常丰富的Open API——这意味着，不需要麻烦研发同事，我们自己就能捣鼓出一些AI小助手，给内部同事先用起来试试水。
于是，我们动手做了两类Agent：
第一类，是客服小助手。它们专门给我们的实施顾问、客户成功经理、客服还有销售伙伴们答疑解惑，回答关于产品规则、怎么用、有哪些实际案例之类的问题。
比如考勤小助手、算工资小助手、搞绩效的小助手。效果不错！就拿单个模块来说，每个月能处理掉120多个问题，95%的问题它都能根据知识库给出回答，更关键的是，其中差不多有30%的回答是真正帮同事解决了问题、省下了时间的。算下来，相当于给这部分工作提效了30%，团队反馈也挺积极。
但第二类Agent，就有点让人挠头了——它们是审批小助手。设计初衷是让同事们动动嘴皮子（或者说打打字）就能轻松搞定请假、加班、出差这些申请，还能顺便查查还剩多少年假。听起来很美好，对吧？可上线一个月后，现实有点骨感：来尝鲜试用的同事有十来个，但真正坚持在用、把它当成日常工具的，只有……一个人。
这个鲜明的对比，像一盆冷水，让我们不得不停下来，认真琢磨几个扎心的问题：
为什么我们自己人，都不太愿意用这个“省事儿”的审批Agent？ 是我们想当然地觉得它“方便”了？也许对同事来说，点开钉钉、找到审批入口、填几个固定字段这种“老办法”，虽然步骤多点，但反而更熟悉、更可控？或者，让AI助手代填审批单，大家心里其实有点打鼓——填错了算谁的？会不会更麻烦？还是说，省下来的那几十秒填表时间，根本抵不过去学习、适应这个新工具的成本？
更关键的是，如果我们自己内部的同事都觉得“用不起来”、“没必要用”，那我们怎么能有底气，把类似这样的AI Agent功能，当成一个值得客户付费的商业化产品推出去呢？内部场景相对单纯可控都遇冷，放到客户那里，面对千奇百怪的业务流程和用户习惯，岂不是更难？
这次实验像一面镜子。它清晰地告诉我们：技术能搭建出Agent的骨架，但让它真正“活”起来、被人接纳，是另一场更艰难的战役。
钉钉的平台能力和我们开放的API接口，已经扫清了技术障碍。真正的挑战，似乎藏在更深的地方——在于我们有没有真正戳中用户那个“非用不可”的痛点，在于新工具带来的价值是否足够强烈到能让人改变根深蒂固的习惯。
当所谓的“自动化”带来的便利感，敌不过旧习惯的惯性时，再酷的技术，也可能被束之高阁。这对我们这些想把AI Agent推向市场的人来说，是个值得反复咀嚼的教训。
反思：别被对新产品的妄念影响最基本的价值判断这次审批小助手的遇冷，像根刺一样扎在我们心里。
我们翻出俞军老师那句经典的产品公式——用户价值 = 新体验 – 旧体验 – 替换成本——用它来当镜子照了照我们的“申请小助手”，特别是拿最常见的请假流程开刀，结果照出了不少冷汗。
先看看“新体验”（申请小助手）的路怎么走：
1.你得在钉钉里找到那个AI助理（或者特定会话入口），点开它，然后在一堆小助手里挑中【申请小助手】。
2.对着输入框说（或打字）：“我周五想请一天年假，父母来京”。小助手听懂后，会弹个窗让你确认它理解的对不对。
3.如果信息没问题，点【确定】，它就自动帮你把请假审批单发出去了；要是日期不对，你还得手动调一下再确认。
再看看大家习惯的“旧体验”（我们自己的App/H5）：
1.打开自家App，戳【申请】按钮，再选【请假】。
2.开始填单子：选请假类型（年假）、挑开始时间（比如5月30号上午）、结束时间（同天下午），再在理由框里敲几个字：“父母来京”。
3.检查一遍，点【提交】，完事。
单论步骤的“清爽度”： 如果我们硬要打分，小助手这种“动动嘴”的方式，感觉能打到 80分；而传统填表的方式，步骤多点，但胜在路径清晰熟悉，给个 70分 吧。乍一看，新方式似乎还领先10分呢！
但关键来了——那个容易被忽略的“替换成本”。 这20分的成本，藏在哪呢？
是每次都要重新找入口的不确定性（钉钉里入口深不深？会话会不会被刷掉？）。是对机器理解准确性的那点不放心（它真听懂了“父母来京”就是理由？会不会填错假别？）。是从“肌肉记忆”到“重新学习”的别扭感——点开App->申请->请假->填表，这套动作可能闭着眼都能完成，现在却要换成一套新的指令模式。把这20分替换成本往公式里一代：用户价值 = 80（新）- 70（旧）- 20（替换） = -10分。 负数！
这下明白了：我们以为那10分的体验提升是优势，结果光是为了克服旧习惯、适应新路径，用户要付出的“心理账”和“操作学费”，早就把那点优势吃干抹净了，甚至还倒贴！
更让我们后背发凉的是另一个盲点：频次。 仔细想想，就算在我们这样的SaaS公司，普通员工一个月能请几次假？出几次差？这种低频的事情，用户根本没机会去养成新习惯。每次用，都像是“重新学一次”。那20分的替换成本，每次都在，永远降不下来。体验提升的那10分？在低频场景下，用户几乎感觉不到，或者觉得“不值当”。
这次算账，算得我们心头一紧。 它狠狠敲打我们：光有酷炫的AI技术外壳是远远不够的。用户真正需要的，是能实实在在地、强烈地创造出新价值的产品——这个价值，必须大到能覆盖他们改变习惯的“阵痛”，甚至让他们觉得“不用就亏了”。
如果做不到这一点，再高科技的Agent，最终也可能沦为无人问津的“科技噱头”。这大概是我们这次实验，最贵的一课。
SaaS企业如何做好AI Agent？如果要回答好这个问题，前提需要回答下面四个问题：
SaaS企业是否必须布局AI Agent？SaaS企业做AI Agent的独立价值是什么？SaaS企业的AI Agent定位是什么？做解决方案，还是平台？SaaS企业如何做好AI Agent？问题1：SaaS企业是否必须布局AI Agent？
当谷歌CEO桑达尔·皮查伊警示“没有AI的人类将被取代”，当扎克伯格断言“AI Agent将如同电子邮件般成为企业标配”，答案已不言自明。SaaS企业投身Agent浪潮，不仅因技术趋势所驱，更是生存竞争所迫。
一方面是大势所趋的必然性。AI Agent正引发生产力的结构性变革——它并非通用技术，而是允许每家企业基于自身业务优势落地的效率引擎。拒绝它，等同于拒绝工业革命中的蒸汽机。另一方面是牌桌规则的改写。当SaaS竞争陷入白热化，客户已将AI能力视为新的准入证：拥有Agent能力者方获牌桌入场资格，缺失者连参与竞争的机遇都将丧失。问题2：SaaS企业做AI Agent的独立价值是什么？
AI落地的四大要素中，算法与算力由大模型厂商主导，而SaaS企业开展AI Agent业务的独特价值，源于其天然的数据积累能力和垂直场景的深度理解。
一方面是用户行为数据：业务流中的动态轨迹。以HR SaaS的考勤模块为例：
海量终端行为：百万级员工每日产生的打卡时点、请假审批峰值等实时操作流；高频管理动作：十万级管理员每周触发的排班规则调整、考勤报表导出、异常处理日志； 这些数据如同神经末梢的信号，持续记录着业务场景的真实脉动。另一方面是业务数据：行业知识的沉淀池。比如企业组织架构、薪酬计算规则、地区劳动法条款等静态知识，构成Agent训练的高价值养料。
当行为数据揭示“如何操作”，业务数据则定义“为何如此操作”——二者的化合反应，正是通用大模型无法企及的领域。
比如当某制造企业询问“如何避免夜班调度冲突”时，通用Agent可能给出有效建议，而HR SaaS的专属Agent却能响应：“根据贵司东莞工厂三年历史数据，将交接班间隔从15分钟延至25分钟可降低冲突率68%”——这即是数据壁垒转化的决策优势。
问题3：SaaS企业的AI Agent定位是什么？做解决方案，还是平台？
目前B端产品做Agent的主要有三类：基础模型提供商、Agent解决方案、Agent服务平台 。
手握数据与场景优势的SaaS企业：是投入资源做通用Agent平台，还是深耕行业解决方案？现实残酷而清晰——
基础模型层（OpenAI/Claude等）：大厂游戏，与SaaS企业无关；通用平台层（钉钉AI助理/扣子）：巨头用流量和资本堆砌的修罗场，不适合SaaS小厂入场；行业解决方案层：这才是SaaS企业唯一的生路，即深耕数据和场景类的Agent解决方案。为什么Agent平台是死路？
想象一个场景：某制造集团HR总监打开钉钉，发现已内置考勤排班Agent生成器。她会选择：
A) 在钉钉用拖拽界面自建Agent，手动导入三年排班数据B) 直接使用您预装300家工厂规则库、直连历史考勤系统的「智能排班Agent」答案不言而喻。当钉钉、扣子等平台将Agent开发门槛降到最低，SaaS企业若执意做平台，典型的“以己之短攻彼之长” 。
如果聚焦HR SaaS领域，将行业Know-how转化为Agent的神经中枢，将数据当做它的“养料”，显然是更优的方案。
比如你的排班Agent预装制造业三班倒规则、旺季人力弹性系数、地区加班法例外条款；
当客户问“如何避免夜班交接冲突”，通用平台Agent只能回答流程建议，而您的方案直接输出：“基于贵司东莞厂历史数据，将交接间隔扩至25分钟可降冲突率52%——需立即调整吗？”
这种深度业务流闭环能力，是钉钉们永远无法复制的护城河。
问题4：SaaS企业如何做好AI Agent？
当我们明确了AI Agent在SaaS企业的独特价值与定位后，最后一个问题就是如何做。
我认为核心是三步：
第一步：聚焦高频核心场景+聚合低频平台化整合。
58同城就是典型案例，它通过整合房产、招聘、二手车、家政、搬家、货运等业务，构建了一个覆盖生活全场景的平台，它的每个业务可能都是低频，而把它们聚合到一起，低频就可以变成高频。同时，高频场景再独立分拆为独立产品（如天鹅到家、安居客、快狗打车等）。
一方面是需要发挥SaaS企业自身的独特价值（即数据+应用场景），把关键业务场景，尤其是关键的数据化应用场景——从客户决策者（即老板/CEO）的数据洞察、决策，到客户管理者（即部门负责人/业务负责人）的数据查询与分析，再到客户使用者（即HR/员工）对数据的查询与统计等，做深做透。
另一方面需要把单个Agent的能力进行有效整合，而不只是一个请假审批的Agent，核心就是“All in one”——即十几个（或数十个）Agent是单一入口，成百个能力是一个入口，提升新体验的价值，减去替换成本的阻碍。
当老板发现人效达到80万/人时，当HR发现系统自动化解决75%日常咨询时，当员工发现它提效30%且不用麻烦别人时，Agent便从“可有可无”升级为“不可缺失”。
第二步：分层构建Agent的价值金字塔。
第一层是免费层钩住用户。
知识库Agent：基于企业知识库（如企业政策、规章制度等），自定义搭建对应Agent；简历初筛Agent：基于客户需求，自动过滤不符合简历；第二层是付费层兑现价值。
数据Agent：提供全模块的数据，可进行查询、分析、总结、建议等数据类活动；法律法规Agent：提供全模块的最新法律法规的知识与案例；假勤审批Agent：提供单模块的丰富管理功能。包含但不限于查询假期余额、管理假期/加班/调班审批等；智能排班Agent：提供丰富的排班数据查询、智能化自动排班、灵活换班/调班以及排班数据导出与分析等。第三层是生态层建立壁垒
自定义Agent：提供自动编写插件的代码能力、知识库RAG能力、对接OpenAPI能力等，有效解决客户自定义类的关键需求；同时，对应Agent可以插件的形态，应用在第三方平台（尤其是企微、钉钉、飞书等OA平台）第三步：正面破解两大生死问题。
问题一：如何与钉钉/企微等第三方OA系统共存？
当客户问：“能在企业微信直接审批补休吗？”若回答“需跳转外部系统”，价值折损过半。 正确解法是将Agent嵌入客户工作流——员工在企业微信提交补休单，Agent通过API直接完成闭环审批，并可通过API方式与企业微信进行对接，完成每个节点状态变更的消息提醒。
问题二：为何不直接用扣子/钉钉助手等第三方平台搭建Agent？
比如客户会问：为什么不用既有Agent平台搭建，而要花钱买你的Agent？
你可以说：“因为我们有你们的数据和10000家+客户的应用解决方案，这是第三方系统所无法比拟的。”
写在最后面对产业级的技术变革和效率革命，唯有主动拥抱，哪怕经历失败或推出过渡性产品；否则，终将被新周期淘汰，如温水煮青蛙般不知不觉。
AI Agent 或许是新一代的效率工具，ChatBot 或许是其过渡形态——但答案并不确定。
产品经理能做的，就是在不确定性中决策、探索、复盘、迭代。成败与否，最终交由市场乃至时代裁决。
邢小作，，人人都是产品经理专栏作家。一枚在线教育的产品，关注互联网教育，喜欢研究用户心理。
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来源：人人都是产品经理
