文 | 第一新聲，作者 | 琳玉
近期，SaaS 圈又熱鬧了起來。
融資與并購事件接連發生，透露出一個清晰的信號：AI Agent 已經成為必答題！
5 月，數字化營銷運營商 Whale 帷幄完成 6000 萬美元 C+ 輪融資，隨即公司發布了企業級 AI 知識庫 + 智能體平臺 " 羽墨 "；同期，一體化 HR SaaS 平臺北森控股收購酷學院，意在整合雙方 AI Agent 技術能力布局 AI-Learning 市場，推出基于 AI 大模型的新一代學習平臺—— AI Learning。
6 月，SASE 服務商億格云成功完成 Pre-B 輪近億元融資。在其公布的最新戰略藍圖中，" 一底座 · 雙 Agent · 全 AI 智能協同 " 的技術框架被置于核心位置，AI Agent 的戰略重要性不言而喻。
當前，市場上幾乎所有主流的 SaaS 企業已相繼推出了自家的 Agent 產品。近期，也有多家投資機構和 SaaS 企業向第一新聲表明了 AI Agent 的重要性。那么，隨著中國 SaaS 行業的發展遭遇瓶頸，AI agent 的出現，是否會成為 SaaS 行業的 " 解藥 "，助力企業突破困境，找到第二增長曲線呢？
AI Agent 強勢 " 入侵 "SaaS 行業
近年來，盡管國家層面多次出手優化 SaaS 行業環境，其中包括推動企業數字化轉型、鼓勵云計算與 SaaS 融合、推出稅收優惠、信息安全法規等措施。但整體而言，SaaS 行業激烈的競爭局面依然存在。
" 在軟件行業，特別是 SaaS 行業，大家普遍認為這是一個高毛利的行業。雖然表面上毛利率可以高達 80%，但在扣除 30% 到 40% 的研發費用和 30% 到 40% 的銷售費用后，企業幾乎處于微利甚至虧損的邊緣。" 明道云創始人任向暉曾在 2024 年的一次采訪中說道。
在此背景下，AI 的出現為 SaaS 行業帶來了諸多新的可能性與創新空間。
人效數字化服務商蓋雅工場的董事長兼 CEO 章新波，對 AI 帶來的改變有明顯的感受："AI 的崛起為 SaaS 公司帶來了內外雙重變革。對外而言，它顯著提升了產品力，加快了產品迭代速度、提升了產品質量。對內而言，AI 工具的應用極大地提高了員工效率，普通工程師的工作效率甚至可提升至原來的 10 倍甚至 20 倍。"
那么，AI Agent 又是從什么時候影響 SaaS 行業的呢？
沃豐科技 COO 程俊來告訴第一新聲，早在 2023 年，市場上便出現了技術拐點。模型多輪對話能力突破后，Agent 開始具備 " 任務拆解 - 資源調度 - 結果驗證 " 的閉環執行能力。到了 2024 年，沃豐明顯感覺到，客戶咨詢中關于 "Agent 能否替代人工流程 " 的提問量大幅增長。其中，制造業、零售等行業對 " 智能決策型 SaaS" 需求顯著提升。
加之 Salesforce 在 2024 年 9 月全球推出 Agentforce 1.0，接著又通過 Einstein GPT 布局 Agent-driven CRM；2024 年 10 月，Dynamics 365 集成 10 大 AI Agent。隨后，國內 SaaS 企業也加速技術融合，羊群效應在整個行業中逐漸蔓延……
AI Agent 對 SaaS 行業的改變是復雜多元的。
從章新波的觀察來看，Agent 對 SaaS 行業的改變體現在產品、技術等各個方面。"SaaS 公司本身擁有大量寶貴的數量沉淀，過去，這些數據往往未能被轉化為真正的數據資產，但是現在有了這樣的可能性，甚至可以雜居此基礎上，做更多行業化、通用化的能力展出。"
據介紹，蓋雅工場目前基于 AI Agent 技術推出的陪練 Agent 為企業帶來的管理效率至少能提升 10 倍以上。
以一家擁有 20 家工廠的快消品企業為例，該企業擁有 9000 余份培訓素材，傳統培訓方式效率較低。在將 9000 份材料全部輸入系統供 AI 學習后，蓋雅 AI Agent 陪練系統可自動生成員工考評題目，不但解決了過去由主管出題導致的風格不一、覆蓋面不足等問題，還能為不同員工生成個性化陪練導師，比如為新員工匹配溫和耐心的陪練，為資深員工配備嚴格精準的陪練，從而實現針對性訓練。
同時，沃豐科技實際落地的 AI Agent 智能客服平臺也在效能方面取得了顯著的突破。
據介紹，某新能源車企采用沃豐 AI Agent 智能客服系統，通過 TaskMatrix 框架自由編排 " 電池保修咨詢 " 與 " 充電樁安裝預約 " 場景流程，GaussMind 大模型驅動 Agent 自主深挖用戶意圖，如咨詢充電慢時追問細節并調用日志分析，聯動多系統生成解決方案。最終實現日均處理工單量提升 187.5%、重復性問題自動化解決率達 85%、全流程耗時從 2.5 小時壓縮至 28 分鐘。
此外，天娛數科構建的覆蓋旅游營銷全鏈路的 AI 智能體矩陣，則表現為從內容生產到業務轉化的智能化升級，并在旅游營銷實戰中取得了顯著成效：一是運營人效提升達 150%，高質量內容產出速度大幅加快；二是 AI 客服響應率與正確率達 99%，能夠有效提升用戶交互體驗與留資轉化率；三是自動化流程顯著降低人工成本與流量獲取成本；四是智能審查與溯源體系有效降低內容違規風險等。
根據 Al Digest 發布的研究，當前，AI 智能體能夠完成的任務時長呈現指數增長趨勢。其中，任務長度指的是專業人士完成這些任務需要的時間，從不到 30 秒到超過 8 小時不等。智能體已經可以自主完成人類需要一小時才能完成的編程任務，頂尖的 Al 系統可以完成的任務長度正在呈指數級增長。并且，每 7 個月還能夠實現翻一番。
在提升產品效能的同時，Agent 對 SaaS 行業帶來的商業模式轉變也是直觀可見的。
"SaaS 行業中，訂閱制與定制化模式長期占據主流，這本質上還是賣工具的邏輯。隨著 Agent 技術顯著提升工具效率后，我們正積極探索并逐步推進按結果付費的商業模式。目前，我們已將自身定位為‘實時可量化勞動力管理 SaaS 服務提供商’，致力于為客戶提供直觀且可衡量的人效提升解決方案。" 章新波表示。
天娛數科 AI 營銷業務部 CTO 張宏博向第一新聲總結了 AI Agent 技術對 SaaS 行業商業模式的多方位革新：
在服務模式上，SaaS 產品從被動響應需求轉變為通過實時分析用戶行為和數據主動推送解決方案，從而提升客戶粘性；在產品功能上，AI Agent 賦予 SaaS 平臺更強的自動化與智能化能力；在盈利模式上，AI Agent 有望通過提供定制化智能體模塊、數據洞察服務等增值服務，成為新的增長點，為企業創造額外收益。
綜合多位受訪者的觀點，當前中國 SaaS 行業的整體 Agent 滲透率大約在 30% 左右，并呈現出 " 頭部領跑、垂直深耕 " 特征。而在智能客服領域，頭部企業的 Agent 滲透率已超過 50%。總體而言，大多數 SaaS 企業對 Agent 帶來的發展機遇和潛力持樂觀預期。
Agent 三軍交戰
在當前的 AI Agent 賽道上，參與者大致可以分為三類：傳統 SaaS 廠商、AI 原生企業和互聯網大廠。在不同基因的主導下，這三類玩家各自展現出鮮明的技術特點和商業化路徑。
傳統 SaaS 廠商如金蝶、用友等正將 Agent 能力嵌入現有產品線，依托深厚的行業積累和存量客戶基礎實現快速變現；新興的 AI 原生企業如智譜 AI、月之暗面等憑借純血大模型技術和敏捷迭代優勢，在基礎能力突破上表現突出；互聯網巨頭則依托云計算基礎設施和全棧技術中臺，通過云市場規模化輸出 Agent 服務，工程化能力強。
" 從定位來看，SaaS 公司與 AI 原生大模型廠商及互聯網大廠并不具備直接可比性。坦白說，SaaS 公司并非此次變革中的主流技術先鋒。AI 原生大模型廠商和互聯網大廠更側重于底層技術能力的研究與開發，憑借其過往的技術積累和行業經驗，能夠以更高的全行業視角推進模型的發展。" 章新波說到。
相比之下，AI 原生公司和互聯網大廠所開發的 Agent 更多是面向泛行業的某種能力。而 SaaS 公司主要基于局部垂直數據進行應用開發，專注于與業務相關的垂直模塊。
再看人才問題，AI 底層技術研發高度依賴頂尖人才。在 AI 原生大模型廠商、互聯網大廠和 SaaS 公司這三類參與者中，由于前兩者在技術前沿性、資源平臺和職業發展前景等方面更具吸引力，優秀人才大多傾向于流向 AI 原生大模型廠商和互聯網大廠，而選擇加入 SaaS 公司的相對較少。
但同時，SaaS 企業在垂直行業積累了豐富的場景、數據與資源，這使其在一定程度上能夠彌補 AI 原生公司面臨的高昂行業滲透成本與場景落地挑戰，也能彌補互聯網大廠工程化能力強但定制化能力相對薄弱問題空出來的定制化市場。
程俊來認為，SaaS 廠商、AI 原生模型公司、互聯網大廠都在布局 AI Agent，在談差異和路徑時，需要優先清楚這三類企業的生存法則，因為企業都是基于其‘生存訴求’再去談發展的。
" 整體來看，原生模型公司更專注于底層技術創新，重點在打造通用化 Agent 的技術底座，在戰略上是以技術輸出為導向，通過通用模型適配多元場景；SAAS 公司的技術路徑為基于現有 SaaS 產品集成 AI Agent，聚焦垂直場景功能升級，戰略核心是深耕行業需求，強化業務流程與 Agent 的深度耦合；互聯網大廠的技術路徑是自研大模型 + 整合生態工具，構建 " 模型 - 平臺 - 應用 " 閉環，其戰略核心為依托流量與多元業務場景，推動 Agent 在內部生態規模化落地，提升行業影響力競爭力。" 程俊來說到。
此外，值得注意的一點是，AI Agent 目前還無法達到適用于任何場景的要求。
章新波告訴第一新聲，就人效方面而言，不是所有的 AI Agent 都適合企業內部的場景，自己總結來看，排班系統、技能考評陪練、培優激勵、BI 分析等等這幾類是適合使用 AI Agent 的場景。
適合使用 AI Agent 的場景有四個共同特點：一是必須是企業內部高頻使用的場景，否則 Agent 很難實際用起來；二是場景本身要有豐富的數據基礎，以便進行訓練和推理；三是容錯率較高的場景，因為當前大模型的 " 模型幻覺 " 現象普遍存在，例如財務報表這類容錯率為零的場景，Agent 很難勝任；四是，場景還必須能帶來直接的業務價值。
" 滿足這幾個特點場景的 AI Agent 應用能顯著提升投資回報率，為企業帶來直接可量化的業務價值，企業能夠直觀感受到效率的大幅提升。這也促使企業主動推廣，愿意在下屬工廠中規模化應用。" 章新波補充到。
根據 Gartner 最新報告，到 2026 年，30% 的企業將部署 AI Agent 來自動化關鍵業務流程。因此，對于 SaaS 企業而言，在受限于底層技術能力劣勢的情況下，更需要拓展更多場景的 AI agent 應用可能性。例如，從當前的智能客服、數據分析等有限場景，向供應鏈優化、產品設計等更復雜的業務環節延伸。也許，未來 SaaS 行業的競爭，不僅是技術參數的比拼，更是場景滲透深度和業務價值實現能力的較量。
Agent 救得了中國 SaaS 嗎？
長久以來，中美 SaaS 行業的對比成為全球企業服務市場的重要議題。近年來，美國 SaaS 市場崛起壯大，規模曾一度超過中國的十倍之多。
而這一差距出現的原因，主要體現在雙方市場對 SaaS 價值的認可度不同，以及行業底層的人才結構等問題。
一方面，中國 SaaS 行業長期面臨 " 高價值、低價格 " 的困境，企業提供的服務價值與收費嚴重不匹配。以 Salesforce、Workday 為代表的美國 SaaS 巨頭，其高定價不僅支撐了持續的研發投入，更塑造了市場對 SaaS 價值的認可。反觀中國，SaaS 企業往往陷入低價競爭，導致研發投入受限，難以突破產品創新瓶頸。
另一方面，更深層的問題在于人才吸引力。在美國，在頂尖的工程師看來，加入頭部 SaaS 公司與加入 Google、Meta 等互聯網公司并無本質差異，因為這些企業同樣被視為技術創新的核心力量。而在中國，SaaS 公司在人才市場的優先級遠低于互聯網大廠或消費級科技公司。這種人才密度的不足，直接影響了產品創新能力，包括 AI Agent 等前沿技術的突破。
如今，AI Agent 被視為 SaaS 推動產業升級的核心引擎。同時，中美人工智能的發展存在差異，雙方市場對 AI Agent 的也態度有所不同。AI Agent 是否到了成為 SaaS 行業解藥的地步？甚至幫助中國 SaaS 行業實現彎道超車？
但在程俊來看來，AI Agent 對于 SaaS 企業而言，是 " 催化劑 " 而非 " 萬能藥 "。
"Agent 能解決 SaaS 行業‘客戶留存難、價值挖掘淺’的痛點，但無法替代 ‘深耕行業需求’的核心能力。" 程俊來解釋到，沃豐科技服務的某零售客戶通過 Agent 優化會員運營策略，復購率提升 18%，但前提是對服務企業有深度的了解，同時能夠基于客戶訴求提供相應解決方案。而企業要找到第二增長曲線的關鍵是 SaaS 企業需從 " 賣軟件 " 轉向 " 賣業務解決方案 "，Agent 正是實現這一轉型的技術載體。
章新波也認為，SaaS 公司不應該寄希望于 AI agent 改變自己的命運。
當前中國市場有可觀的人口規模、龐大的企業數量和大量的需求，并且也是一個統一語言、統一時區、統一幣種的優質市場。
" 在這樣一個擁有巨大空間的市場中，SaaS 行業的發展卻一直遭遇瓶頸，除了找技術和環境等外部原因外，SaaS 企業更應該多思考自身對市場的選擇、對目標客戶的選擇，以及產品所提供價值的能力，是不是跟市場是相符？因為這么廣闊的市場空間，企業找不到認可自己產品的客戶，也許不是客戶問題，而是企業自身沒有打到客戶的需求點上。" 章新波說到。
從更深層次的發展困境來講，中國 SaaS 產業面臨的困境具有系統性特征，遠非單一技術能夠破解。正如前文所述，行業困境涉及價值認知、商業模式、人才結構等多維度的結構性矛盾。AI Agent 作為一項技術創新，固然能提升產品能力、改變商業模式，卻難以從根本上解決資源配置失衡、客戶需求多變、企業本身戰略錯配等深層次問題。
" 如果 SaaS 企業把當下遇到的發展問題歸結到行業問題、環境問題或者是技術問題，那就不會去反思企業自身的問題。這個時候即使企業擁有前沿的 Agent 或者其他 AI 技術，也依然難以走出發展瓶頸，因為企業可能本身在頂層戰略上就出現了問題。" 章新波補充到。
此外，程俊來認為，當前中美 SaaS 行業的差距在于：" 美國 SaaS 行業在底層技術原創性和生態成熟度方面領先，中國企業則在場景落地速度和成本控制上更具優勢。" 也就是說，未來中國 SaaS 行業超越美國確實存在突破點。而 AI Agent 的 " 非標準化特性 " 正是中國企業的破局點。
以沃豐科技為例，其針對某汽車集團打造的 " 售后維修 Agent" 結合中國車主服務場景優化流程，效率反超國際同類產品 15%。
技術的演進從不止步，AI Agent 的崛起已成必然。在這場技術變革中，企業更需要清醒地認識到：真正的競爭力不在于盲目追逐風口，而在于如何將技術創新與業務本質深度融合。
一方面，AI Agent 為效率提升和模式創新提供了全新可能；另一方面，若僅將其視為營銷噱頭或短期解決方案，反而會忽視了企業原本在產品力、客戶價值等核心維度上的不足。那些能夠以技術解決真實痛點、以創新構建差異化壁壘的企業，才能在潮水退去后依然保持競爭力。
接下來，AI Agent 或將重塑 SaaS 行業的競爭格局。不少相關從業者向第一新聲表示，未來將有一半左右的傳統 SaaS 企業很難生存。張宏博認為，將來企業想要在行業內占有一席之地，強大 AI 技術實力與豐富數據資源將成為企業保持競爭力的核心。市場上將會出現更多企業通過推出創新性 AI Agent 驅動的 SaaS 產品，搶占市場份額。
" 未來具備‘大模型 + 行業知識 + Agent 工程’能力的廠商將崛起，形成‘平臺型廠商 + 垂直領域專精者’的行業生態。" 程俊來說到。
