Agent最大的优势不是降本增效，而是加速知识定位沉淀和流转。
hello，大家好，今天看到了一篇好文，内容是一篇关于澜码科技 CEO 周健的访谈，主要针对AI Agent 应用、商业化以及当前行业的现状的探讨，觉得收益颇深，做一下总结。
随着人工智能技术的飞速发展，AI Agent正在引领企业进入一个全新的时代。AI Agent不仅仅是提升效率的工具，更是推动企业信息架构和业务流程深刻变革的关键力量。
AI Agent如何重塑企业信息架构与业务流程
AI Agent通过知识整理和管理提效，帮助企业实现增收。其最大的优势不在于单纯的降本增效，而在于加速知识的沉淀和流转。具体而言，AI Agent能够将不同领域专家的经验数字化，实现知识的高效共享与应用。这一过程不仅提升了企业的整体智慧水平，还为企业决策提供了更为精准的数据支持。
传统的SaaS（软件即服务）软件在未来不会被淘汰，但其作用将更多地倾向于信息记录，而不再作为核心业务流程的驱动器。AI Agent将成为企业业务流程的核心，推动业务流程的智能化和自动化。
未来，企业内部员工与AI Agent的比例可能会发生倒转，AI Agent将承担更多的日常运营和决策任务，企业的组织结构也将随之重构。这意味着企业需要重新思考人力资源的配置和管理模式，以适应这一全新的工作环境。
澜码的市场定位与客户群体
目前，澜码的主要客户集中在需要私有化部署、拥有大量内部业务数据知识和GPU资源、IT预算充足的央国企。尤其是在金融和能源行业，澜码为客户提供了诸如供应商资质审核系统、销售辅助工具、银行客户经理助手等解决方案。
尽管当前澜码的客户群体较为集中，但随着AI技术的普及，澜码也在积极拓展更广泛的市场。普及AI Agent将比传统SaaS更为容易，但最大的挑战在于建立用户的信任。未来，澜码希望能够扩展到C端市场，让每个人都能通过自己的智能体实现创收。例如，程序员可以创建自己的AI Agent，基于业务结果进行收费，这类似于“开发者版的淘宝”，为个人提供更多的创收渠道。
SaaS与AI的融合挑战
国内许多SaaS或软件公司尝试在产品中加入AI元素，但效果并不理想。这主要是因为AI与传统的软件开发有本质的不同。以北森或摩卡的通用性HR解决方案为例，尽管这些系统在薪酬管理、入职离职流程、培训系统等方面表现出色，但当AI引入后，业务的复杂度显著提升。
例如，一个用于简历筛选或面试的AI系统，可能能够处理蓝领工人的招聘需求，但在CXO级别的高管招聘中，由于数据和评价标准的不同，现有系统往往无法胜任。因此，AI更适用于具体的业务场景，而不像传统SaaS那样具有通用性。如果企业能够专注于某一特定领域，如Java工程师的招聘，并针对有大量招聘需求的客户进行优化，AI Agent将能够显著提升招聘效率，随后再逐步向其他领域拓展。
对于SaaS公司而言，若想在现有的销售网络和研发体系中融入AI，逻辑上存在不匹配的问题。这需要企业在技术和业务模式上进行深度调整，以充分发挥AI的潜力。
AI Agent面临的技术难题
AI Agent在实际应用中面临的一个主要难点是如何对环境和目标进行建模。随着AI Agent能力的增强，它所面对的环境会变得越来越复杂，可能不仅仅是数字系统，还包括摄像头、物联网设备，甚至是组织内部的业务流程或整个行业的变化。
要解决这一难题，AI Agent需要具备高度的适应性和智能化，能够实时感知环境变化，并根据目标进行动态调整。这不仅需要强大的算法支持，还需要丰富的数据资源和先进的计算能力。
国内外技术差距与未来展望
在大模型技术方面，尤其是在新架构和能力涌现方面，硅谷仍然保持领先地位，特别是在推理能力的泛化问题上，国外的优势可能会进一步扩大。然而，国内在多模态模型方面表现突出，得益于发达的短视频生态，为多模态模型提供了丰富的数据场景。
在AI Agent领域，国内大约落后于国外6至9个月，但这一差距正在迅速缩小。国内在模型的小型化和AI在PC/手机应用领域的进展也相当迅速，整体差距并不大，可能仅有3至6个月。
展望未来，随着技术的不断进步和应用场景的深入拓展，国内企业有望在AI Agent领域实现赶超，进一步缩小与国际领先水平的差距。同时，随着AI技术的普及和商业模式的创新，AI Agent将在更多行业和领域发挥重要作用，推动企业迈向智能化和高效化的新高度。
结语
AI Agent正以其独特的优势，深刻改变着企业的信息架构和业务流程。尽管当前在技术和市场应用上仍面临诸多挑战，但随着技术的不断成熟和市场的逐步拓展，AI Agent将在未来的企业运营中扮演越来越重要的角色。企业需要积极拥抱这一变革，充分利用AI Agent的潜力，提升自身的竞争力和创新能力。
关注我们，获取更多AI前沿资讯！
本文参考自澜码最新访谈内容及相关市场分析，旨在为读者提供全面深入的AI Agent发展洞察。
拓展阅读：
