文｜杨泽原 丁奇 马庆刘 潘儒琛
管理软件为企业管理各环节赋能提效，云转型后遭遇短期困境，积极拥抱AI、找寻新的增长引擎。Agent具备面向复杂任务的自主规划、感知、决策能力，实现从知识辅助到操纵代替的价值提升。Salesforce全新数字劳动力平台Agentforce向企业AI平台全面转型，提供了AI Agent赋能管理软件的新范式。Agentforce验证Agent形式下AI应用的能力升级及商业价值，Salesforce具备技术+数据+场景三大壁垒。国内具备模型与数据基础，管理软件落地场景丰富，有望拥抱B端Agent星辰大海。我们认为2025年为Agent落地元年，看好Agent拉动管理软件市场规模再增长，工具软件及重点行业软件亦将迎来增量。
▍管理软件概述：云转型后遭遇短期困境，Agent赋能管理软件新范式。
管理软件面向B端需求，用友、金蝶为管理软件国内龙头。龙头复盘来看，用友、金蝶历经财务管理、ERP、SaaS三次转型升级，把握行业需求变化、获取持续增长。目前云转型基本完成，形成以PaaS平台为基础、分大中小型企业不同云产品的分层经营体系。2022年以来，管理软件公司面临云转型后的营收增长放缓、利润率下降甚至亏损局面，需要找寻新的增长引擎，我们认为Agent助力管理软件打开长期空间。管理软件2023年以来积极拥抱生成式AI，2H24以来逐渐向Agent形态发展。根据OpenAI的CEO Sam Altman提出的AGI五级理论，AI产品形态从Chatbot、Reasoners向Agent发展，人机融合更为自动化。Agent由感知、记忆、规划、行动、工具组成，实现用户无需操作自主完成全流程任务，带来从知识辅助到操作代替的价值提升，2025年为Agent落地元年。C端来看，海外OpenAI Operator和Anthropic Computer Use以及国内智谱AutoGLM等有望作为技术基座，支撑各领域高价值AI Agent加速落地；B端来看，Salesforce推出的Agentforce提供了AI Agent赋能管理软件的新范式，有其借鉴意义。
▍他山之石：Agentforce提供自动化的数字劳动力，通过客服、营销、人力等场景，增厚软件价值。
Salesforce为全球CRM龙头，实现SaaS+PaaS全场景布局、数据分析+AI赋能。公司2014年开始AI布局，十年积累发布Agentforce，引领AI Agent时代。AI战略助力Salesforce降本增效，3QFY25的GAAP营业利润率达到了20.0%的历史新高，其中客户对 Agentforce 的支付意愿为公司所有AI产品中最高。
产品功能来看，Agentforce为自主可适应的数字劳动力，集Agents+数据+CRM功能为一体，可开箱即用、可定制：1）开箱即用的Agent，能够24/7时间工作的数字员工，公司提供了100多个开箱即用的行业解决方案，让用户的员工或客户可以用自然语言对话，例如虚拟辅导员、虚拟面试官、虚拟客服等；（2）自定义用户Agent：Agentforce具有No-code特性，用户还可以用自然语言定制Agent。
产品价值来看，1）外部：Agentforce作为专业的数字劳动力，助力客户解放生产力、提升ROI，头部客户积极使用；以客服场景为例，根据CMSWIRE，目前人类客服每次会话成本在$3.0-$6.5，显著高于Agentforce每次对话的定价$1.0-$2.0，节省50%以上费用。2）内部：战略上，公司将技术设施及产品体系迁移到Agentforce平台上，向企业AI平台全面转型；业绩上，Agentforce一方面促进其他云产品的销售，推动公司的“多云”战略；另一方面定价为每次对话2美元，目前为混合计费模式，未来有望逐渐转化为使用量计费模式，能够提高客单价ARPU。
▍海外启示：Agentforce基于“推理技术”+“数据云”+“全场景”，三大核心利器。
1）技术壁垒：Atlas 推理引擎运用RAG检索增强技术，显著减少模型幻觉，准确率从测试版的40%-70% 提升至90%-95%。
2）数据壁垒：Data Cloud数据云拉通了PaaS、营销云、Tableau等内部数据，及Snowflake、Databricks、Google Big Query等外部数据库，通过“零复制”整合企业内外部数据；根据财富杂志《Leadership Next》栏目对公司CEO的访谈，Data Cloud数据云积累了230-300PB的客户行为数据（比GPT4的训练数据多3个数量级）。
3）场景壁垒：公司 2004 年以来进行近百次产品并购，不断丰富Customer360的产品矩阵，同时补充公司在数据分析+AI的技术能力。Agent作为全流程产品能力的智能体开关，嵌入Customer360实现功能集成。
▍国内实践：模型与数据打基础，管理软件拥抱B端Agent星辰大海。
1）模型助力：国产模型支撑全领域AI应用加速。模型能力上，DeepSeek V3、豆包pro等推出，通用文本模型能力接近全球领先水平，多模态能力逐渐完善；模型价格上，国内大模型API百万tokens输出普遍定价10元以内、多数甚至1元以内，是GPT-4o的1/3甚至更低，助力Agent的普惠落地。
2）数据利用：根据艾瑞咨询，企业非结构化数据占80%，但利用率仅为30%，Agent提高非结构化数据的利用效率；管理软件与客户共同推进企业的数字化建设，具备私域数据壁垒。
3）场景价值：B端商业模式较为清晰，Agent有望通过提升ROI，将AI赋能至更多B端场景；管理软件公司结合自身工作流程布局Agent能力，例如ERP系统作为企业数字化系统底座，+AI升级为企业入口级Agent平台；B端Agent落地千行百业，远期打开千亿星辰大海。
▍风险因素：
AI核心技术发展不及预期，AI被不当使用造成严重社会影响，AI应用拓展不及预期，下游客户AI及IT开支不及预期，信息安全风险，行业竞争加剧，地缘政治冲突加剧。
▍投资策略：
看好Agent拉动管理软件再增长，工具软件及重点行业软件亦迎来增量。Agent具备面向复杂任务的自主规划、感知、决策能力，实现从知识辅助到操纵代替的价值提升。Salesforce全新数字劳动力平台Agentforce，向企业AI平台全面转型。Agentforce验证Agent形式下AI应用的能力升级及商业价值，市场对于应用落地具备旺盛需求。国内具备模型与数据基础，管理软件落地场景丰富，拥抱B端Agent星辰大海，业绩拐点可期。
1）我们看好Agent拉动管理软件市场规模再增长，建议优先选取已推出Agent功能、客户推广节奏明确的管理软件公司；
2）工具软件等其他通用软件及重点行业软件亦有望受益类似Agentforce的智能体产品渗透落地带来的增量机遇。
