企業軟件里的兩種世界觀，造出了不同的Agent

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企業軟件在講述了多年“SaaS元年”之后，終于迎來了它的“至暗時刻”。

過去一個月，OpenAI的Frontier AI Agent，Anthropic的Claude Code工具，以及OpenClaw開源Agent（龍蝦）工具的接連爆火，引發全球軟件二級市場的拋售潮，Salesforce、Adobe、微軟等美股軟件公司股價遭受沉重打擊。根據J.P.Morgan二月初發布的研究報告，美股軟件板塊市值自2026年1月下旬以來已蒸發超過1萬億美元。

不過，相較于企業軟件因AI被看空，大多軟件廠商仍持有積極心態。一方面，軟件廠商正在加碼AI Coding，研發嵌入式Agent、對話式Agent等各類適用于企業業務場景的AI產品。另一方面，他們也會強調自家產品及交付能力久經考驗，比那些未經充分驗證的Agent更放心，并將Agent用于自身研發運營及日常企業經營，讓AI為其產品背書。

Agent能不能干掉軟件還不好說，市場需要時間去消化Agent對軟件行業結構性變化的擔憂，而怎么去理解Agent與企業軟件的關系才會影響未來軟件行業的進程：Agent究竟是嵌入流程，還是替換流程？

前者的判斷邏輯在于，AI是工具，是人類助手，是促進企業流程管理的。這種思路延續了上世紀90年出現的“業務流程再造”的認知，企業軟件的核心依然是記錄數據、分析數據、產生洞察。像近期用友提出的“智能雙模”，就是把ERP、CRM等傳統軟件與Agent驅動的智能決策型軟件實現有機統一，讓企業軟件做到既穩又靈。

而后者的判斷則比較激進，最近釘釘“悟空”提出的真經系統，認為AI才主體，為此要圍繞AI實現產品設計，讓AI能讀、能寫、能精準操控。比如過去GUI是為人類服務的，而今天AI需要CLI（命令行界面）。顛覆之下，釘釘悟空會變成一個能夠調動企業所有原子能力、讓每個人都能成為一人團隊（OPT）的超級Agent。

這兩種世界觀無非對錯，卻反映出當下軟件廠商都在想方設法地主動求變。

不轉型的軟件廠商首先被顛覆

不把AI融入進來，未來的企業軟件在體驗、效率和商業模式上都會被淘汰。

整體來看，AI使得軟件的交互方式、部署方式都得以改變，因而軟件的普及也會更加迅速。同時，AI拓展了軟件的用戶類型，原來軟件只有人再用，現在Agent也在用。未來，各個企業里面的最終用戶會成為企業軟件重要的創建者，過去這都是需要專業的軟件服務商提供。為此，AI使得企業軟件的價值升維，升到原來企業軟件想做但做不到的更高維度，可以做預測，做決策，做自主執行，這也使得軟件的商業模式實現升級，未來更多是以服務交付，按結果收費成為更多客戶選擇之一。

目前企業用戶的使用習慣已經在悄然改變。在搜索、辦公軟件里用AI輔助寫作、總結、問答已經成為日常，再回到傳統“點菜單+填表單”的系統，效率明顯變低。在傳統的CRM系統里，如果銷售只能自己篩列表、寫郵件，體驗已經明顯落后于“自動幫你生成跟進話術、預測成交概率、提醒關鍵動作”的Agent CRM。

為此，客戶不再只買一個系統，而是希望買到“能回答問題、能給建議、能幫我做事的助手”，這直接推高了對軟件智能化、個性化的期待。數據顯示，SaaS市場中近80%廠商已經在產品中上線或規劃AI功能。

另一方面，對于軟件廠商而言，AI還能優化內部研發和運營流程，用AI做代碼輔助、缺陷定位、客戶支持機器人，減少支持和維護成本，提高同樣團隊規模下的交付能力。換言之，如果競品用AI把實施周期和運維成本打下來了，而你還停留在傳統模式，簽單和續費都會很被動。

無論是大廠還是創企都在用AI敘事搶占市場心智，端到端自動化流程、對話式操作界面、智能推薦和決策支持，這些名詞或許很快就會成為“下一代企業軟件”的定義標準。

用友提到一個非常關鍵的點，AI編程對用友自身研發體系的改造。也就是，用友不僅自己在賣給客戶軟件、服務，同樣也在用AI改造自身的內部軟件開發流程，通過進一步壓低軟件產品的開發成本，提高盈利能力。AI對于用友來說，不只是產品端的新故事，也開始變成自己的新工具。

為保證自身在AI投入與產出的平衡，用友在產品和自身組織層面都做了一系列調整。在產品與服務創新層面，用友明確了AI至上策略，核心聚焦于AI和數據服務，在應用、平臺、模型、數據幾個層面持續推進；同時，用友對企業自身的經營與管理實現了AI化，將AI應用于自身的研發、交付、營銷、服務等全業務過程與管理變革，以大幅提高經營效率并降低經營成本。

Palantir收入暴增109%的現實啟示

Agent在企業軟件中的價值無可厚非，它有潛力成為能夠處理完成任務的數字化工作者。與過去傳統自動化RPA的區別在于，Agent通過理解上下文實現跨企業系統不同部分的協同工作。例如，Agent可以監控庫存、與供應商協調、檢查預算并調整計劃，同時遵循既定的業務規則。同時，多個Agent也可以協同工作，例如，一個Agent監控供應鏈，一個Agent管理生產計劃，如果出現供應商延誤，Agent可協調調整計劃并通知相關團隊成員。

但目前來看，Agent的終局形態還只是換上了大模型的外衣，沒有把背后“數據→語義模型→決策→行動”這一整條鏈路打通，沒有穩定、可計算的業務語義層，所謂“多步推理、自動執行”就會很快翻車。

筆者注意到近期一個帶有哲學理念的概念：本體（Ontology），這是美國公司Palantir的核心。理解Palantir，就是理解這條鏈在工程和產品層面長什么樣。

值得一提的是，Palantir在2025財年的美國本土企業軟件收入增長近109%，相比之下，Salesforce、SAP、Adobe等軟件廠商同年收入增長均在10%左右。Palantir大力和SAP、英偉達、云廠商等合作，其目的是現有企業IT堆棧之上做統一的AI+數據操作層，而不是重造ERP。

在Palantir，本體不是單純的數據模型，它把一個決策拆成三塊：數據、邏輯、操作，并統一建模在一個語義空間里。放在企業側，即把人、設備、訂單、倉庫、任務等抽象成統一的業務對象和關系網，相當于給企業建了一張可計算的業務地圖。有了這張地圖，任何分析、規則或模型輸出，都可以精準地落到“哪個訂單、哪個工廠、哪個航班、哪個告警”上，而不是停留在一個孤立的報表或評分上。

同時，Palantir并不開發大模型，它提供的軟件其實是讓客戶連接和組織存儲在ERP、CRM、數據庫等系統中的數據，通過提供最佳工具讓其開發并利用這些數據。

目前來看，Palantir仍是Agent+企業軟件的早期形態，只不過它用的是規則、知識圖譜、傳統AI和復雜工程。今天的Agent則是在它的路線圖上往前走：用大模型做推理+自然語言接口，把原本只有Palantir這種重型廠商才能做的動作，變成更多企業可用、成本更低的形態。

客戶的選擇，其實正告訴你答案

如果Agent終有一天會變成如水煤電一樣（過去是云計算）易于獲取的資源，這還是構成企業核心競爭力的關鍵嗎？

筆者注意到，國內某全球500強企業內部，從2024年下半年起的一年內，內部員工就已經創建有8000多個Agent。

而在對AI應用接納較慢的制造業，某鋼鐵企業通過過去一年的實踐，已經在企業內部17個場景構建了50多款Agent。

“AI和數據的結合要穿透到所有的業務流程里，這是下一代ERP及所有業務系統要研究的方向。唯有這樣，AI才能在企業場景中持續發揮價值。”該鋼鐵企業的核心思路是在數據層面對業務進行解耦，將每個最小的業務流程解耦后，再通過數據串聯起來進行重構。

謹慎態度的客戶除了觀望，也仍在小范圍測試Agent，盡管這項技術處于萌芽階段，短期內幾乎不可能開發出值得信賴的通用型Agent。

BCG波士頓咨詢公司指出，Agent的早期采用者已經實現工作流周期加快20%至30%，并顯著降低后臺運營成本。普華永道指出，有落地的企業反饋，使用Agent后決策周期縮短了55%，生產力提高了66%。一家B2BSaaS公司在實施基于Agent的智能營銷活動后，潛在客戶轉化率提高了25%。

Allganize近期調研顯示，近60%的受訪者計劃在一年內采用Agent；對于已經使用或準備使用Agent的公司而言，最重要的任務是與現有系統實現無縫集成，近40%的公司將此列為首要關注點。業務領導者寄希望于Agent解決的主要挑戰包括：減少加班和長時間工作（35.7%）、解決人才短缺問題（33.2%）、提高數據利用率（32.2%）以及減輕繁重的工作負擔（27.7%）。

可以看到，今天的企業無非焦慮的一點是，他們被灌輸了“采用AI等新技術應用，可能存在先進與落后之分，落后就要挨打，甚至被市場所淘汰。”

但這樣的問題定義可能太粗淺了。從老板到員工不是沒有在用AI，開源的或商業套件，但企業就是沒有看到價值結果。

究其根因，企業只是把AI應用或者Agent看成是一個可以替代員工的工具，而不是把AI真正意義上融入企業的業務流程，把AI塑造成一個能夠在具體場景中，被定義、被測評、被管控且能夠為企業業務結果負責的“員工”系統。

真正意義上做到這一點，AI就不再是當下粗淺地定義企業先進與落后之分的標簽了，而是企業如何將AI與自身業務進行深度融合與創新，將成為塑造其差異化競爭力的關鍵。

同樣的道理，企業軟件的價值不在于技術本身，而在于解決業務問題的能力。無論底層是傳統代碼還是vibe coding，客戶最終還是為解決問題付費。唯有客戶為價值買單，中國的企業軟件才能進步。（作者 | 楊麗，編輯 | 蓋虹達）