目前国内SaaS行业遇到很多令人困惑的问题，比如客户不买账、缺少付费意愿、难以持续使用等。但其实这些困惑都源于一个问题：做了企业客户不需要，非刚需的产品或服务。
于是，有些聪明人自然就想到，既然把握不了客户需要什么，那么就把这个问题交给AI解决。最终由Agent取代现在的SaaS，直接取得成功？
虽然人人都想让事情按照自己的期望发展，但Agent取代SaaS这件事，至少在目前是想多了。
对于Agent能否替代SaaS，各路AI专家和科技媒体把一个原本简单的逻辑，说得云里雾里，让这个问题看起来更加复杂。
其实，用一张简单的图，就很容易看明白。
无论是SaaS还是Agent，其应用都可以划分为三层结构：
Workflow：即业务流层，也就是所谓的前端。
Business Rule：业务逻辑层。
Database：各种形式的数据源。
不得不说，AI的强项在于能自动生成前端UI。这大大简化了Workflow层的设计和开发，但这也给人带来一种AI无所不能的错觉。
实际上，SaaS与Agent的主要差别在于中间层，也就是业务逻辑层。
SaaS是通过程序代码决定从一步到下一步；而Agent是通过AI模型和语境context决定下一步。
这个差别，导致了SaaS与Agent的“确定性”完全不同。
因为SaaS是通过程序代码，将业务逻辑写死的，因而是100%确定的。而Agent的中间层因为使用了非确定性（non-deterministic）的AI 模型，以及其它不受控的数据源。所以其“下一步”并非是完全确定的。
理论上讲，是“更好的数据，才有更好的业务流程”。
Agent的替代逻辑，是期望Agent自己“找到”更好业务逻辑。但现实中，这样构建的Agent不但不能证明业务逻辑更好，甚至连业务逻辑本身的确定性都无法保证。
因此，在多数企业业务场景下，这并不符合产品和服务的交付标准，因而Agent替代SaaS的可能性，目前看不大。
举例来说，我们曾尝试用AI Agent替换现有的“退费”业务（人工+报表）。即当多年合约终止时，向客户退还预付的费用。
这个业务并不复杂，尽管数据质量非常好，但Agent处理业务的正确率始终没有超过50%。对于一个要求100%准确的业务，这个方案只能放弃。
所以，只要确定性问题解决不好，Agent本身就很难用于企服业务。而这个问题之所以短期内无法解决，并不是因为AI模型或技术问题，而是数据的制约。
因为越有潜力的企业，越将自己的数据或context，视为自己的私有资产而拒绝共享。而没有优质业务数据支持的Agent，离着实际的应用，就永远存在距离。
不过，这并不是说AI与SaaS毫无关系。事实上，AI对SaaS能力的放大倍数，远比你想象的更大。换言之，AI虽不能完全取代SaaS，但能使SaaS变得更强大。
举个例子，利用AI的SDR团队，效率能提升数倍，获客也更加精准。但这并不是说用AI取代人工SDR，而是利用AI的处理数据能力，给出最佳的互动方案。人工SDR根据提示，准确采取行动。
总结一下，不要指望Agent能改变目前的困局。先做好SaaS，校准客户需求，优化GTM。然后加入AI，SaaS可能会变得更强大。
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