文章核心观点 - AI原生的SaaS系统将取代现有的SaaS系统，但单纯的Agent技术不会取代SaaS [4] - SaaS行业正处于向AI融合的关键拐点，未来将经历从SaaS 1.0到SaaS 3.0的演进 [7][14] - 公司迈富时将其战略方向锚定于企业级智能体中台赛道，旨在成为AI+SaaS营销生态赋能者 [9][10][37] SaaS与AI融合的演进路径 - SaaS与AI的融合分为三个阶段：SaaS 1.0（业务流程高效化）、SaaS 2.0（AI赋能与驱动）、SaaS 3.0（AI原生系统）[15] - AI原生SaaS系统的关键特征是功能原子化与专家知识库能力结合，由AI自主创建并执行业务流程 [6][15] - 目前国内厂商多数处于SaaS 2.0阶段，在应用层结合云厂商算力做创新；国外头部厂商如Salesforce已进入AI原生阶段 [16][19] 企业级智能体中台的核心能力与战略价值 - 智能体开发分为两层：智能体开发平台（低代码搭建）和智能体中台（增加企业级安全、权限、运维等能力）[8][22] - 公司通过功能PaaS和Agent PaaS双重能力，为企业提供三层服务：服务封装、策略配置、自主搭建 [24][25][26] - 选择企业级智能体中台赛道是对企业“低成本落地AI”诉求的回应，也是抢占SaaS 3.0时代生态话语权的战略考量 [10][23] 行业竞争格局与未来壁垒 - Agent的出现不会让不懂业务的厂商重塑SaaS行业，行业知识沉淀是传统厂商的核心筹码 [11][35] - 未来可能涌现专门为SaaS厂商赋能Agent的新玩家，传统厂商若不变革，两三年内细分领域竞争格局或将被重塑 [11][35] - 未来SaaS厂商的核心壁垒在于模型能力、场景能力和中台能力，AI原生相关的原子化、平台注册等能力或成新壁垒 [36] 技术挑战与应对策略 - 当前主要技术挑战集中在模型业务理解、多模态知识治理、高并发性能、Agent服务化定义及自主决策能力五个方面 [28][29] - 公司应对策略包括依托自研营销大模型作为基座、构建企业级多模态知识中枢、重构底层服务架构、增强协议层封装及构建目标驱动的AI框架 [30]