AI Agent与SaaS系统的演进之争 - 行业围绕AI Agent是否会取代传统SaaS系统存在争论 知名SaaS专栏作者Jamin Ball认为Agent不会杀死旧系统 反而会因对数据准确性要求更高而强化传统记录系统的壁垒[5][6][13] - Foundation Capital合伙人Jaya Gupta提出不同观点 认为传统系统的盲区在于缺乏“上下文” 企业真实的运行逻辑藏在特批、临时调整和跨部门沟通等隐性过程中[7] - 争论的焦点在于 向Agent转型的过程中 旧系统能否存活 以及是否会涌现出全新的、专注于决策记录的系统 并成为下一个万亿级平台[13][17] 上下文图谱：定义与价值 - 上下文图谱是由持续记录的“决策轨迹”在时间和业务对象间连接形成的新结构 它不仅是数据堆砌 更是对企业“推理过程”的复刻[8][16] - 决策轨迹包括例外情况、覆盖操作、此前案例以及跨系统的上下文 目前散落在Slack、交易审批对话、升级电话及人脑中 未被系统化捕捉[14][19] - 上下文图谱将成为自动化真正的事实来源 因为它不仅解释发生了什么 还解释了为什么会发生 是AI时代企业最值钱的“第二资产”[10][16] 传统记录系统的局限与缺失 - 上一代企业软件如Salesforce、Workday、SAP作为“记录系统” 通过掌握权威数据和工作流创造万亿生态 其逻辑是掌握数据以实现客户锁定[11][12] - 传统记录系统是为记录“当前状态”而设计 无法回溯决策发生时的完整世界状态 例如批准一个20%折扣时 证明其合理性的服务宕机、客户投诉等上下文在写入系统时已丢失[30][31] - 现有系统无法捕捉连接数据与行动的推理过程 这包括存在于人脑中的例外逻辑、过去决策的先例、跨系统的综合判断以及系统外的审批链[19][20] Agent系统初创公司的结构性优势 - Agent系统类初创公司处于“执行路径”或“编排路径”上 在决策发生的当下能看到全貌 并能将决策轨迹持久化保存[16][33] - 与处于数据“读路径”的数据仓库（如Snowflake、Databricks）不同 初创公司在“提交时刻”处于“写路径” 能完整“冻结”所有的输入、逻辑、例外和原因[32][35] - 现有SaaS巨头难以构建上下文图谱 因其底层架构是为当前状态设计 且视野限于自身系统围墙之内 它们尝试通过收购或锁定API来反击 但无法将自己插入到未参与的编排层中[30][32][36] 初创公司的三条发展路径 - 路径一：从第一天起就取代现有的记录系统 围绕Agent执行重构CRM或ERP 将“事件源状态”和“政策捕捉”作为架构原生功能 例如Regie构建AI原生的销售参与平台以取代传统平台[39] - 路径二：取代模块而不是整个系统 针对特定子工作流成为决策的记录系统 同时将最终状态同步回现有巨头系统 例如Maximor在财务领域自动化核心工作流 但保留ERP作为底层总账[40][41] - 路径三：创建全新的记录系统 从编排层起步 捕捉企业从未系统化存储的决策痕迹 使其成为回答“我们为什么这样做”的档案室 例如PlayerZero为生产工程建立上下文图谱[43][44] 新兴基础设施与创业机会信号 - 随着决策轨迹堆叠 催生了新的基础设施需求：Agent的可观测性 例如Arize正试图成为新堆栈中的Datadog 让团队能够监控Agent的推理、失败和决策质量[45][46] - 创业者的两个通用关键信号是“高人力投入”与“高意外率” 例如用50个人手动路由工单或处理大量“视情况而定”的交易审批 表明决策逻辑复杂 传统工具难以自动化[49][50] - 另一个专门指向“新记录系统”诞生的信号是系统交汇处的“胶水职能” 如RevOps、DevOps、SecOps 这些人类角色承载了软件无法捕捉的上下文 自动化该角色的Agent能通过持久化决策将其实体化[51] 未来平台的机会 - 下一个万亿级平台的机会 不在于给旧系统添加AI补丁 而在于捕捉让数据具有行动力的决策轨迹 构建上下文图谱[8][52] - 现有记录系统如Salesforce和SAP不会消失 但构建上下文图谱的初创公司正在为新时代打下地基[52]