这才是未来 Agent 产品的范式

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Head AI创始人Kay Feng的这篇文章，揭示了Agent产品如何真正改变营销行业的游戏规则。

核心内容：
1. Head AI如何自动化完成整个营销链路
2. 00后创始人Kay Feng的创业故事与产品理念
3. Agent产品对传统营销模式的颠覆性影响

杨芳贤

53AI创始人/腾讯云(TVP)最具价值专家

这是我今年读过关于 Agent 产品最好的文章，来自 Head AI 创始人 Kay Feng。昨天花了一整天读完，感觉像是把我对 AI 的很多模糊想法，一下子说清楚了。下面是文章链接：

https://headai.feather.blog/why-ai-replaces-human-teams--starting-with-influencer-marketing

查了下，Kay Feng 居然还是华人， 00 后，高中没毕业就开始创业。果然自古英雄出少年。

这轮 AI 创业里，我见到了太多优秀的年轻创业者，不得不服，他们确实在思考问题上不拘泥于之前的经验和规则，更容易做出创新性的产品。

在创立 HeadAI 之前，Kay 曾带领团队取得过不少被业界津津乐道的成绩，甚至还用达人营销的方式刷新过 SaaS 预注册的记录，她对整个营销链路的流程烂熟于心。

那段经历让她越来越清楚地感受到一个问题：营销人员常常被无数琐碎的任务拖住手脚。

挨个筛选博主、沟通排期，这些本质上没有太多增量价值的工作，却占据了大量时间和精力。结果，真正应该花在思考和创意上的部分，反而被严重挤压。

所以，在看到 AI 的机会时，她很快和团队一起，创立了 Head AI。至于为什么选择营销场景，除了她熟悉之外，更重要的是：

今天我想谈谈这篇文章给我的启发。

假如我是一家 SaaS 公司的负责人，想在美国市场上推广自己的产品，过去，这可能涉及到很多纷繁复杂的环节，比如逐个找博主沟通合作意向、确定合作费用、发布时间、结算。

这些事难度虽然不大，但却极其耗费时间和人的心力。现在，通过 Head AI，我只需要输入自家产品的链接和预算，Head AI  就可以独立完成整个的营销活动。

包括：

1、完成了产品的分析，并生成结构化的基本信息，包括产品介绍、核心卖点、目标用户群。

2、结合选定的投放平台、地区、语言等信息，自动帮我筛选合适的投放博主。

3、自动向博主发送合作邀请。

4、确认合作后，自动发送合同，并跟进内容的发布。

5、进行投放效果的追踪和复盘。

6、在结算周期内，自动完成费用结算。

下图是我在体验过程中随手截的一张预算设置图。设置好预算后，产品会初步预测营销结果，比如这条广告会被多少人会看到、每千次展示成本、每次点击成本分别是什么。

产品的使用并不复杂，我就不展开细节了，大家感兴趣可以自己去体验。遗憾的是，目前还没有国内版本。但在我试过的各种新潮 Agent 里，Head AI 是最近可用性最强的一款。

像 Coding、Deep Research 这类 Agent，现在的表现也很不错，但它们大多解决的是偏独立完成的任务。写一段代码，查一份资料，通常只涉及单一角色，不需要多人配合。

而营销则完全不同，它天生就是一个重度协作场景：有人做策划，有人写文案，有人负责投放，还有人负责财务。Head AI 的特别之处，在于它能把原本需要团队分工完成的整条链路，整合进一个 Agent 里。

有意思的是，Head AI 的 UI 并不像 Manus、ChatGPT Agent 那样走对话框的路线。

体验下来，我的感觉是，它的交互和移动互联网时期常见的产品并没有太大差别，真正的差别在于 Head AI 借助 AI 实现了更大程度的自动化。这种设计方式给了我不少启发，也许是不是对话框，并不重要。

反而现在很多产品走向了另外一个极端，他们的设计目标是让用户在一开始只需要输入一句任务描述，然后剩下的所有环节都交给 AI。如果过程中需要修改或优化，再通过对话框和部分图形界面的方式来调整。

看似极简，但或许这是条弯路。从用户的视角来说，大家更在意的是 Agent 能否真正自动化地完成大部分工作，同时又不失灵活和直观。

Head AI 的页面设计就很典型，它有表单，有数据展示，也有任务进度的可视化。除了最开始输入一个产品链接外，整体 UI 更像是我们熟悉的传统互联网产品。

我反而觉得这种交互逻辑更务实。我们其实没必要把重点放在交互形式本身，而是要看它能否完成真正有价值的自动化。

自动化这个词或许并不时髦，但我认为，AI 所代表的智能化，本质上就是为了让自动化走得更远。我们今天看到的所有 Agent，不论定位是写代码、做研究还是营销，最终的愿景其实都是一样的：自动完成用户的任务。

Head AI 的交互可能也是 Agent 的一种人机交互范式。它不拘泥于聊天框，而且也不追求黑盒式的执行任务。

它会在执行过程中不断给出清晰的反馈，比如展示筛选出来的博主名单、预算分配、受众群体画像，并且让我有机会去修改或确认。这个过程中，用户是以决策者的身份参与整个营销活动。

比如确认目标用户群是否合适，AI 推荐的博主和预期是否一致，预算是否合理。这种方式，比一刀切地全交给 AI 更真实，既节省了大量精力，又保留了对过程的把控感。

就像 Head AI 博客中说的那样：营销从来就不是一项体力活动，它需要一位靠谱的执行者。

人来判断，AI 来执行，这应该是所有 Agent 的基本范式。至于执行过程中的交互形式，我觉得完全不必拘泥。

对话框合适就用对话框，表单和列表更高效就用表单和列表。关键在于让用户更顺手，而不是为了追求 AI 感而形式化。

因为 Agent 的产品宣称的是可以直接给用户交付结果，那为什么不按照结果付费呢？就像生活中，我们找一个兼职的伙伴，两种付费方式：按照时间付费和按照结果付费，哪种方式更自然？

我觉得大概率是后者。按照结果付费，用户也更容易接受。

截了张 Head AI 官网 Pricing 页面的图片：

我红框圈出来的部分是他们产品的费用，完完全全按照结果付费。所以，用户根本不需要像之前一样，担心买了某个 SaaS 产品，团队却没用起来。

Head AI 的收费逻辑应该是：类似的活，你要雇佣营销公司，或者自己招聘一个团队，可能要花数倍的钱，而我们的产品，只需要一点点费用，就能够高质量的把活干完，用户何乐而不为？

在 PC 时代，软件是一次性买断的，客户买了安装包，厂商赚单次授权费。SaaS 的出现，把这套模式彻底推翻。订阅制让客户按月付费、随时更新，厂商则能获得可预测的 ARR。

这一波，SaaS 成为软件行业最大的范式转移。如果 SaaS 是软件行业的订阅化，那么 Agent 就是服务行业的自动化。它把 SaaS 工具本身也“包”了进去，因为用户使用工具的目的是完成任务，而不是单纯的使用工具。

Head AI 创始人的博客中有句话：

传统 SaaS 的逻辑是：你用我，我给你赋能。而 Agent 的逻辑是：你给我目标，我给你交付结果。

Agent 肯定会是下一代的 SaaS。所有的 SaaS，在这一轮浪潮中，都会被全新的 Agent 产品颠覆。

这二者有点像搜索引擎和 ChatGPT 的区别，前者只给到了链接列表，后者则更进一步给到了答案。而用户，一直都想直接拿到答案。

软件即将成为数字劳动力。

这不就是新一代的营销产品该有的样子嘛？文章里这段话说的特有力量：