文章核心观点 - 下一代万亿美元级别的企业软件平台机会在于捕捉和利用“决策轨迹”，构建“上下文图谱”，而非仅仅为现有记录系统添加AI功能 [3][5][10] - AI Agent不会取代传统的记录系统，但会凸显“决策轨迹”的价值，即记录数据背后的“为什么”和推理过程，这需要全新的系统来捕捉 [3][4][6] - 捕捉决策轨迹的“上下文图谱”将成为组织的“世界模型”，使AI能进行基于先例的推理和模拟，这是初创公司相对于传统软件巨头的结构性优势 [3][44][47][66] 对传统记录系统与AI Agent关系的讨论 - 上一代企业软件通过成为“记录系统”创造了万亿美元生态，其逻辑是掌握最权威的数据和核心工作流 [5] - AI Agent不会杀死记录系统，反而会对高质量、权威的数据源提出更高要求，Agent将成为新的交互界面，背后仍需权威数据支撑 [5] - 传统观点认为Agent所需数据已存在，只需更好访问和治理，但这忽略了让企业真正运转的“决策轨迹”信息 [2][6] 决策轨迹与上下文图谱的定义与价值 - 决策轨迹：记录了企业运营中具体的“为什么”，包括例外、特批、过往案例及跨系统上下文，目前散落在聊天记录、会议和员工脑海中 [3][6] - 上下文图谱：由决策轨迹积累形成的动态结构，是跨越实体和时间的决策记录，将“先例”变为可搜索数据，解释了“为什么允许它发生” [3][8][9] - 其核心价值在于连接“数据”与“行动”背后的“推理”过程，这是当前企业最稀缺的资产 [3][12][13] 当前企业信息系统的缺失与问题 - 现有系统普遍缺失对决策轨迹的捕捉，问题不在于数据脏乱或孤立，而在于推理过程从未被当作正式数据对待 [11][12] - 缺失的信息主要包括：存在于经验中的例外规则、来自过往决策的参考先例、跨系统的综合分析过程、以及系统之外的审批流程上下文 [21] - 现有系统主要围绕“状态时钟”构建，记录“现在是什么”，但几乎缺乏“事件时钟”来记录“为什么会这样” [24][25][26] 构建上下文图谱的核心挑战与思路 - 面临三大核心问题：1) 多数系统是“黑箱”；2) 没有通用标准；3) 一切都在动态变化 [30] - 构建思路是将AI Agent视为“有目标的探索者”，其解决问题的过程就是对组织信息空间的一次遍历，其执行轨迹构成了对组织结构的采样 [31][32][40][43] - 不需要预设模式，模式是结果而非起点，通过充分遍历系统，表达自然涌现 [37] - 需要编码决策的“结构”和“形态”，而非仅仅是语义，回答“解决什么问题通常牵扯哪些部门”、“什么事件先于另一些事件发生”等问题 [34][35][41] 上下文图谱作为“世界模型”的意义 - 上下文图谱本质上是组织的“世界模型”，是一个通过学习得到的、关于组织环境如何运转的压缩表示 [44][45] - 它使AI能进行推理和模拟，预测行动后果，实现反事实推理，这类似于经验丰富员工脑中的模型 [47][52] - 未来方向可能不是让基础模型持续学习，而是为其打造一个能持续进化的世界模型，基础模型是引擎，上下文图谱是世界模型 [51][53][54] 不同类型厂商的竞争格局分析 - 传统运营系统巨头：如Salesforce、ServiceNow，其AI受限于“当前状态”陷阱和数据孤岛，无法回放决策上下文，存在视野盲区 [57][58] - 数据仓库厂商：如Snowflake、Databricks，困在数据的“只读路径”上，决策发生后数据才入库，关键上下文已丢失 [60][63][64][65] - Agent初创公司：具有结构性优势，因其处于工作流的“执行路径”或“编排路径”上，能在决策瞬间捕获完整上下文，这是事后无法补丁的 [7][66][67][68] 潜在的创业机会与路径 - 路径一：直接取代：打造AI原生的记录系统，架构原生支持事件溯源和策略捕捉，如Regie [69] - 路径二：模块化渗透：聚焦例外审批集中的特定工作流，成为该决策的记录系统，而不替换整个底层系统，如Maximor [70] - 路径三：创造全新系统：从跨系统编排层切入，核心是储存企业从未有过的“决策轨迹”，使其自身成为最权威资产，如PlayerZero [71] - Agent的可观察性将成为关键基础设施，如Arize旨在成为AI时代的Datadog [71] 识别市场机会的关键信号 - 高人力成本流程：大量员工手动处理工单、核对数据，表明决策逻辑复杂，传统工具无法胜任 [73] - 充满例外的决策场景：逻辑复杂、先例重要、答案需“看情况”的领域，如销售审批、保险承保、合规审查 [73] - 处在系统交叉点的部门：如营收运营、开发运维等部门的存在，本身就表明缺乏能处理跨职能工作流的单一系统，自动化这些角色的Agent能沉淀全新决策事实 [74]