做赚钱的 Agent：6 大靠谱方向

今年是 Agent 元年，字节、腾讯、阿里等大厂，以及用友、金蝶等老牌软件公司都纷纷推出了 Agent 产品。

然而，虽然 Agent 产品呈井喷态势，但很多产品都陷入了“客户不愿意付费”的困境。

究其原因，核心还是方向选择的问题：选错了方向，Agent 就很难发挥出预期价值，客户自然就不愿意付费！

那么，到底有哪些 Agent 产品已经跑通了成规模的商业化呢？

今天这篇文章给你答案！

1、AI 编程

AI 编程是大模型在企业落地的第一大场景。

一位十几年经验的技术朋友告诉我，AI编程至少可以帮他提高 50% 的开发效率。而另一位创业公司 CTO 则告诉我：有了 AI 编程，他们已经不需要初级开发人员了。

更重要的是，AI 编程不仅提高了“开发者”的效率，而且开拓出了“非开发者”用户。

举个例子，一位创业者告诉我，他们的设计师已经开始利用 AI 编程直接生成前端页面。

当然了，AI 编程并不完美。

比如，目前AI 编程更多用于“新程序”的编写，但是对“已有程序”的迭代，则效果不佳。

核心原因在于：成熟的企业软件往往经历了长期迭代，代码之间的关系已经非常复杂，修改任何代码，都必须考虑对其他功能的影响，可谓是“牵一发动全身”。

而目前的大模型还无法做到在“修改局部代码”的同时，还不破坏原本的软件功能。

因此，虽然 AI 编程已经非常强大，但远非完美，创业公司仍有机会。

2、AI 客服

AI 客服也是企业普遍愿意付费的场景，包括营销外呼、售后服务等。

AI 客服的优点，不仅仅是节省人力，更重要的是：在人力不足的背景下，可以大大提升对客户的响应速度。

一位 SaaS 公司的客户成功负责人告诉我：在以前，由于客户成功经理人手不足，大量普通用户的咨询无法得到及时回应。AI 客服上线以后，这些用户的问题基本上都是“秒回”，满意度大大提升。

当然，这并不意味着 AI 客服是完美的。

实际上，AI 客服的本质是“向量检索”，即根据用户的问题去匹配“相似内容”，但很多问题在知识库中并不存在“能够直接检索到的答案”。

比如，一些复杂的技术问题，AI 客服往往就会乱说一通。

另外，当用户的咨询带着强烈情绪，AI 客服往往无法准确识别用户意图，更不要说“有温度的回应”。

这就导致在很多场景下，AI 客服给用户的感觉更像是“人工智障”。

要解决这些问题，首先是要对用户和问题进行分级。

以前面提到的 SaaS 公司为例，他们更多是用 AI 客服满足普通用户的咨询。

而核心用户的问题往往比较复杂，因此仍然会延续“真人客服”的服务模式。

另外，即便是对于普通用户，也必须赋予用户“随时转人工客服”的能力，这样才能有效规避 AI 客服的缺点。

3、AI 员工助手

多位 SaaS 公司创始人都告诉我，员工助手是目前他们卖得最好的 AI 产品。

首先，“员工咨询”确实是一个普遍的业务场景，比如咨询年假、查询快递等等。

另外，和传统的机器人相比，AI 员工助手的用户体验和维护效率，也确实有很明显的提升。

因此，很多企业都愿意为这样的产品买单。

不过，AI 员工助手仍然存在两个问题。

首先，员工咨询的范围很广，对信息实时性的要求也很高。

比如，员工除了咨询考勤政策等静态问题，还会咨询“我的年假还有几天”、“我的上个月工资单”等动态问题。

这就要求 AI 员工助手对接HR等软件系统，并且做好相应的数据权限管理。比如：不能允许普通员工查询高管的薪酬数据。

另外，目前 AI 员工助手的商业化还存在一个难题，那就是产品高度同质化，缺乏竞争壁垒。

我认为，AI 员工助手更适合作为现有软件的增值功能打包售卖，单独售卖可能很难盈利。

4、HR Agent

AI 对 HR 软件的影响将是颠覆式的。

我觉得最核心的一点在于：相对于其他业务领域，HR的工作更强调“与人沟通”，而大模型最擅长的恰恰也是“与人沟通”。

目前 AI 在面试、培训这两个 HR 细分领域，都已经实现了对传统 HR 软件的彻底颠覆。

比如，在很多企业，从简历筛选、面试邀约到视频面试、面试评价等全流程，都已经实现了“去人化”，完全由 AI 来完成。

再比如，通过 AI 陪练，企业培训不再是纯理论的“视频学习”，而是由 AI 扮演客户、下属等角色，陪同员工、管理者进行实战训练。

当然了，AI 面试、AI 陪练也存在短板。

比如，面对高级人才的招募，面试过程高度个性化，并且强调创新、战略等软性思维。

但是 AI 面试更多还是相对固定的面试题目和评价标准，对软性思维的判断能力有限。

因此，AI 面试目前更多还是运用于蓝领招聘、校招等相对标准化、容错率高的面试场景。

5、AI 运营

运营工作往往非常繁琐，甚至高度重复。比如，跨境电商运营就需要频繁生成亚马逊平台的产品帖子，包括图片和文案等。

借助大模型强大的生成能力，内容生成的工作都可以交给 AI，大大提升了运营的工作效率。

不过，运营工作往往涉及多个步骤，但并非所有步骤都适合由 AI 来完成。比如，产品帖子的内容生成后，还需要按照一定频率在亚马逊平台发布。

而“在亚马逊平台发布帖子”这个任务，显然不太适合大模型。

因此，AI 还必须结合 RPA等软件，从而实现“端到端”的业务支撑。

6、AI 营销

实际上，前面 5 个业务场景都有一个共同特点：高容错。

比如，AI 编程的场景下，程序员往往会对编程结果进行检查确认，然后才能生效。

营销业务也存在很多高容错的场景，非常适合 AI 落地。

比如：

在拜访客户前，AI 可以给销售人员推荐同行业的成功案例，帮助销售人员做好准备工作；

在拜访客户后，AI 可以根据录音总结拜访记录，可以大大减轻销售人员的负担。

另外，AI 还可以进行商机分析，帮助销售人员做出正确的决策。

在这些场景下，AI都能够帮助提高线索转化率，并最终带来销售收入，因此企业的付费意愿也较为强烈。