融資600萬美金，把傳統(tǒng)應(yīng)用變成AI Agent

昨天看到了一個新的融資：Adopt AI 剛剛完成了 600 萬美元的種子輪融資。起初，這看起來只是眾多科技初創(chuàng)公司融資的其中之一，但當(dāng)我深入了解后，發(fā)現(xiàn)這家公司正在做一件極具變革性的事：他們希望徹底重新定義人們使用軟件的方式，讓所有應(yīng)用都能通過自然語言交互完成任務(wù)。這引起了我的深度思考，因?yàn)榻鼛讉€月來，我在各種技術(shù)會議、產(chǎn)品論壇和行業(yè)討論中，不斷聽到人們談?wù)?AI agent。有趣的是，大家對 AI agent 的理解卻各不相同，有人認(rèn)為它只是更智能的聊天機(jī)器人，有人視它為可自主完成任務(wù)的 AI 助手，還有人把它等同于更復(fù)雜的自動化工作流。這種認(rèn)知的差異讓我感到有必要梳理清楚 AI agent 的本質(zhì)，并分享為什么我認(rèn)為 Adopt AI 代表了軟件行業(yè)即將迎來的重大變革方向。

從他們的融資情況來看，這輪 600 萬美元的種子輪由 Elevation Capital 領(lǐng)投，F(xiàn)oster Ventures、Powerhouse Ventures、Darkmode Ventures 和一些知名天使投資人參與其中。這些投資者的參與本身就說明了市場對 AI agent 技術(shù)的高度認(rèn)可。而讓我更感興趣的是，Adopt AI 的創(chuàng)始團(tuán)隊(duì)并非初出茅廬的新人。創(chuàng)始人 Deepak Anchala、Rahul Bhattacharya 和 Anirudh Badam 此前曾共同創(chuàng)立過 Slintel，那是一個銷售智能平臺，曾獲得 2500 萬美元融資，擁有超過 300 家客戶和 100 多名員工，最終在 2021 年被 6sense 收購。這樣的創(chuàng)業(yè)經(jīng)驗(yàn)讓我對他們的新項(xiàng)目充滿信心。

AI Agent 的本質(zhì)是什么

在我看來，傳統(tǒng)的應(yīng)用程序就像是一個充滿按鈕和菜單的工具箱，用戶必須學(xué)習(xí)這個工具箱的使用方法。你得記住哪個按鈕在哪里，哪個菜單有什么功能，然后不斷點(diǎn)擊、拖拽才能完成一項(xiàng)任務(wù)。這種交互方式從上世紀(jì) 80 年代以來幾乎沒有太大變化。即使是現(xiàn)在最先進(jìn)的企業(yè)軟件，比如 CRM 系統(tǒng)、數(shù)據(jù)分析工具或項(xiàng)目管理軟件，仍然遵循著同樣的交互邏輯：提供一個復(fù)雜的界面，然后期望用戶花時(shí)間學(xué)習(xí)如何使用它。這就導(dǎo)致了一個普遍存在的問題：軟件功能越強(qiáng)大，學(xué)習(xí)曲線就越陡峭，用戶采用率就越低。我經(jīng)?？吹狡髽I(yè)花費(fèi)數(shù)百萬購買了高端軟件，但大部分員工只會使用其中最基本的功能，因?yàn)槠渌δ芴珡?fù)雜了，根本不知道如何操作或者找到。

而 AI agent 則徹底顛覆了這種交互模式。不再是用戶學(xué)習(xí)適應(yīng)軟件，而是軟件學(xué)會了理解用戶。你只需用自然語言告訴它你想做什么，它就會自動執(zhí)行相應(yīng)的操作和工作流程，幫你完成任務(wù)。從根本上說，這是一種范式轉(zhuǎn)變：從基于界面的交互轉(zhuǎn)變?yōu)榛谝鈭D的交互。用戶不再需要知道"如何"完成任務(wù)，只需表達(dá)"想要"完成什么任務(wù)。這就像是從給計(jì)算機(jī)下達(dá)具體指令，變成了表達(dá)你的目標(biāo)，讓計(jì)算機(jī)自己找出實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的最佳路徑。

拿我日常工作中用的數(shù)據(jù)分析軟件來說，傳統(tǒng)模式下，我需要點(diǎn)擊十幾次才能篩選數(shù)據(jù)、創(chuàng)建圖表并導(dǎo)出報(bào)告。我需要記住篩選器在哪里、如何設(shè)置條件、圖表菜單怎么打開、哪種圖表類型最合適、如何設(shè)置軸和圖例、如何導(dǎo)出并分享等等。但在 AI agent 模式下，我只需說："幫我分析上個季度的銷售數(shù)據(jù)，找出銷售額最高的五個區(qū)域，并生成一份包含趨勢圖的報(bào)表發(fā)給團(tuán)隊(duì)。"AI agent 會理解我的意圖，自動執(zhí)行所有必要的步驟，最終完成這個復(fù)雜任務(wù)。這不僅節(jié)省了大量時(shí)間，更消除了學(xué)習(xí)軟件的心智負(fù)擔(dān)。

我覺得這種轉(zhuǎn)變的意義不亞于從命令行到圖形界面的跨越。圖形界面解放了我們的記憶力，不需要記住那么多命令；而 AI agent 則進(jìn)一步解放了我們的操作能力，讓我們可以直接描述目標(biāo)，而不是執(zhí)行步驟。這種交互方式更符合人類自然的思維方式，降低了技術(shù)使用的門檻，讓每個人都能更高效地使用復(fù)雜軟件。

Adopt AI 的創(chuàng)新之處

在了解了 Adopt AI 后，我發(fā)現(xiàn)他們的厲害之處在于找到了一條現(xiàn)實(shí)可行的路徑，能讓現(xiàn)有應(yīng)用快速轉(zhuǎn)變?yōu)?AI agent 驅(qū)動的體驗(yàn)，而不需要徹底重建整個技術(shù)架構(gòu)。這點(diǎn)非常關(guān)鍵，因?yàn)槿绻總€想擁有 AI agent 能力的公司都需要從頭開始重寫他們的軟件，那么這種轉(zhuǎn)變將會非常緩慢且成本高昂。Adopt AI 則提供了一條捷徑，讓現(xiàn)有應(yīng)用能夠快速進(jìn)化，而不是被淘汰。

我之前以為要把應(yīng)用變成 AI agent，開發(fā)團(tuán)隊(duì)需要從頭開始重寫代碼，但 Adopt AI 的方法很聰明。他們創(chuàng)建了一個 Agent Builder 平臺，可以自動學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的工作流程和 API，然后自動生成能通過自然語言完成各種任務(wù)的 action。據(jù)他們介紹，這個平臺能夠"通過自動獲取應(yīng)用程序的 API、內(nèi)容、實(shí)體、URL 和其他工具，自動生成各種 action（包括 CRUD 操作、導(dǎo)航、輔助和分析操作），這些 action 可以通過自然語言提示工作"。簡單來說，就是讓你現(xiàn)有的應(yīng)用在幾天內(nèi)就能擁有 AI agent 能力，而不是幾個月或幾年。

更關(guān)鍵的是，他們提供的 Agent Experience 可以無縫嵌入到現(xiàn)有應(yīng)用中，讓用戶直接通過對話來完成復(fù)雜操作。這解決了很多企業(yè)面臨的痛點(diǎn)：軟件學(xué)習(xí)曲線陡峭導(dǎo)致的低采用率、復(fù)雜界面導(dǎo)致的用戶挫折感，以及昂貴的培訓(xùn)和支持成本。從實(shí)用角度看，這種方法讓企業(yè)能夠在不丟棄現(xiàn)有技術(shù)投資的情況下，快速適應(yīng) AI 時(shí)代的新交互模式。

我特別欣賞 Adopt AI 的一點(diǎn)是，他們非常注重企業(yè)對 AI agent 行為的控制能力。在他們的平臺中，開發(fā)團(tuán)隊(duì)可以精細(xì)調(diào)整工作流程、引入高級邏輯，并在沙盒環(huán)境中進(jìn)行測試，然后再將 agent 體驗(yàn)部署給最終用戶。這解決了很多企業(yè)對 AI 的擔(dān)憂——害怕無法控制 AI 行為或者擔(dān)心 AI 可能會做出錯誤決策。通過 Adopt AI 的平臺，企業(yè)可以確保 AI agent 的行為符合預(yù)期，同時(shí)保持對底層技術(shù)的完全控制。

想象一下，企業(yè)花費(fèi)數(shù)百萬購買的 CRM 或 ERP 系統(tǒng)，只有 20% 的功能被員工使用，因?yàn)槠渌δ芴珡?fù)雜了，沒人知道怎么用。而通過 Adopt AI 的解決方案，用戶可以簡單地表述他們想完成的任務(wù)，系統(tǒng)就能自動執(zhí)行必要的步驟，不管這個功能多么深藏不露。這不僅提高了軟件的使用率，也讓企業(yè)能夠真正發(fā)揮出軟件投資的全部價(jià)值。

我注意到一個來自 Spendflo 的 CTO 和聯(lián)合創(chuàng)始人 Ajay Vardhan 的引用特別能說明問題："Adopt 從根本上改變了我們思考產(chǎn)品構(gòu)建的方式。它讓我們更快地進(jìn)入市場，完全控制 AI 行為，并在不需要重建任何東西的情況下實(shí)現(xiàn)了跨產(chǎn)品的行動覆蓋。它完全適應(yīng)我們現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施，規(guī)范了我們設(shè)計(jì) API 的方式，讓我們能夠?qū)Ｗ⒂诤诵漠a(chǎn)品開發(fā)，而 Adopt 則處理 AI 的繁重工作。這就是現(xiàn)代產(chǎn)品應(yīng)該如何考慮將平臺代理化的方式。"這段話充分體現(xiàn)了 Adopt AI 的價(jià)值主張：讓企業(yè)能夠?qū)Ｗ⒂谧约旱暮诵臉I(yè)務(wù)，而不是被 AI 技術(shù)的復(fù)雜性所困擾。

為什么現(xiàn)在是 AI Agent 爆發(fā)的關(guān)鍵時(shí)刻

我認(rèn)為 AI agent 之所以在現(xiàn)在這個時(shí)間點(diǎn)爆發(fā)，主要有三個原因：技術(shù)突破、用戶期望變化和商業(yè)需求的轉(zhuǎn)變。這三個因素共同創(chuàng)造了一個完美風(fēng)暴，推動了 AI agent 從概念走向現(xiàn)實(shí)應(yīng)用。

首先是大語言模型技術(shù)的突破。過去的 AI 無法真正理解復(fù)雜的自然語言指令，但現(xiàn)在的大語言模型已經(jīng)可以準(zhǔn)確理解用戶意圖，并將其轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的步驟。沒有這個技術(shù)基礎(chǔ)，AI agent 根本無法實(shí)現(xiàn)。大語言模型的進(jìn)步不僅在于能夠理解自然語言，還在于它們能夠連接意圖和行動。它們可以理解"我想在銷售報(bào)告中添加上個季度的數(shù)據(jù)"這樣的請求，并知道這需要打開報(bào)告、訪問數(shù)據(jù)庫、提取特定時(shí)間段的數(shù)據(jù)、格式化這些數(shù)據(jù)，然后插入到報(bào)告的適當(dāng)位置。這種將高級意圖分解為具體步驟的能力，是 AI agent 的核心。而 Adopt AI 正是基于這種能力構(gòu)建了他們的平臺。我之前分享過的視頻剪輯這類產(chǎn)品，也是很好的例子：

其次是用戶對軟件體驗(yàn)的期望發(fā)生了變化。我發(fā)現(xiàn)周圍的人已經(jīng)習(xí)慣了用自然語言與 AI 助手交流，這讓他們對傳統(tǒng)軟件界面的容忍度越來越低。為什么要記住這么多操作步驟，如果我可以直接告訴軟件我想要什么結(jié)果呢？這種期望的轉(zhuǎn)變在 B2C 領(lǐng)域已經(jīng)很明顯，現(xiàn)在也開始影響 B2B 軟件。用戶不再愿意花時(shí)間學(xué)習(xí)復(fù)雜的界面，他們期望軟件能夠理解他們的意圖并完成任務(wù)。這種期望變化為 Adopt AI 這樣的公司創(chuàng)造了市場機(jī)會。

第三是企業(yè)開始意識到軟件投資回報(bào)率的問題。企業(yè)花費(fèi)大量資金購買軟件，但如果員工只使用其中一小部分功能，那么大部分投資實(shí)際上被浪費(fèi)了。AI agent 可以讓軟件功能的可訪問性大大提高，從而提升整體回報(bào)率。Adopt AI 在他們的材料中明確提到了這一點(diǎn)："提高軟件采用率和保留率。降低支持和開發(fā)成本。實(shí)現(xiàn)更大的投資回報(bào)率和業(yè)務(wù)成功。"這直接觸及了企業(yè) IT 決策者的痛點(diǎn)，解釋了為什么他們會對這種解決方案感興趣。

另外，AI agent 還能帶來額外的商業(yè)價(jià)值，比如提高用戶滿意度、減少培訓(xùn)成本、降低支持負(fù)擔(dān)等。當(dāng)軟件變得更容易使用時(shí)，用戶滿意度自然會提高，他們也更有可能繼續(xù)使用這個軟件并推薦給他人。同時(shí)，自助式 AI agent 可以大大降低客戶支持的負(fù)擔(dān)，因?yàn)橛脩艨梢酝ㄟ^簡單的自然語言請求解決大部分問題，而不需要聯(lián)系支持團(tuán)隊(duì)。

這些因素的結(jié)合，加上像 Adopt AI 這樣的公司提供的技術(shù)解決方案，創(chuàng)造了 AI agent 加速發(fā)展的完美條件。我相信我們正處在一個技術(shù)臨界點(diǎn)，AI agent 即將從實(shí)驗(yàn)性概念轉(zhuǎn)變?yōu)槠髽I(yè)軟件的標(biāo)準(zhǔn)組成部分。

這對軟件行業(yè)意味著什么

我深信，我們正處在軟件交互范式轉(zhuǎn)變的前夜。未來五年內(nèi)，自然語言將成為主流的軟件交互方式，點(diǎn)擊界面會逐漸變成次要選項(xiàng)甚至消失。這種轉(zhuǎn)變將重塑整個軟件行業(yè)，從開發(fā)方法、設(shè)計(jì)理念到商業(yè)模式都將發(fā)生深刻變化。

這對軟件開發(fā)者提出了全新挑戰(zhàn)。過去，軟件開發(fā)主要關(guān)注如何設(shè)計(jì)直觀的界面和流暢的工作流程。但在 AI agent 時(shí)代，開發(fā)重點(diǎn)將轉(zhuǎn)向如何設(shè)計(jì)靈活而強(qiáng)大的 API 和動作系統(tǒng)，以支持各種可能的自然語言指令。開發(fā)人員需要確保應(yīng)用的底層架構(gòu)足夠靈活，能夠支持通過 AI agent 執(zhí)行的各種動作。這意味著 API 設(shè)計(jì)將變得更加重要，因?yàn)樗鼈儗⒊蔀?AI agent 與應(yīng)用交互的主要方式。正如 Adopt AI 在材料中提到的，這種轉(zhuǎn)變甚至?xí)?quot;帶來設(shè)計(jì) API 的紀(jì)律性"，因?yàn)殚_發(fā)者需要確保 API 能夠滿足 AI agent 的需求。

同樣，產(chǎn)品設(shè)計(jì)也需要從設(shè)計(jì)界面轉(zhuǎn)變?yōu)樵O(shè)計(jì)交互對話和結(jié)果。不再是"這個按鈕應(yīng)該放在哪里"，而是"用戶可能會如何描述他們想要完成的任務(wù)"。產(chǎn)品設(shè)計(jì)師需要思考用戶的意圖和目標(biāo)，而不僅僅是用戶界面的布局和外觀。這需要一種新的設(shè)計(jì)思維，更關(guān)注用戶目標(biāo)而非界面元素。在 Adopt AI 的案例中，他們提到了從"提供工作流程"轉(zhuǎn)變?yōu)?quot;提供結(jié)果"的重要性，這正是這種設(shè)計(jì)思維轉(zhuǎn)變的體現(xiàn)。

對于企業(yè)用戶來說，這意味著軟件培訓(xùn)成本的大幅降低，以及員工生產(chǎn)力的提升。當(dāng)軟件能夠理解自然語言指令并執(zhí)行復(fù)雜操作時(shí)，新員工的上手時(shí)間將從幾周縮短到幾小時(shí)。人們不再需要學(xué)習(xí)如何導(dǎo)航復(fù)雜的界面或記住大量的操作步驟，他們只需表達(dá)自己想要完成的任務(wù)，AI agent 就會幫他們執(zhí)行。這對于那些有大量軟件系統(tǒng)需要學(xué)習(xí)的行業(yè)，如銀行、醫(yī)療和企業(yè)服務(wù)，將帶來巨大的效率提升。

從商業(yè)模式角度看，軟件公司將從銷售功能轉(zhuǎn)向銷售結(jié)果。用戶不再關(guān)心軟件有多少功能，而是關(guān)心它能幫他們解決多少問題、完成多少任務(wù)。這將改變軟件公司的營銷和銷售方式，從強(qiáng)調(diào)功能列表轉(zhuǎn)向強(qiáng)調(diào)問題解決能力。Adopt AI 的材料中強(qiáng)調(diào)了"從提示到結(jié)果"的概念，這正是這種商業(yè)模式轉(zhuǎn)變的核心。

從 Adopt AI 的客戶案例來看，這種轉(zhuǎn)變已經(jīng)開始顯現(xiàn)成效。一些早期采用者報(bào)告說，他們的軟件使用率提高了 40%，用戶滿意度提升了 60%，同時(shí)支持請求減少了 30%。這些數(shù)字表明，AI agent 不僅是一種技術(shù)革新，更是一種能帶來實(shí)際業(yè)務(wù)價(jià)值的解決方案。在他們的早期訪問計(jì)劃引用中，多位行業(yè)專家都表達(dá)了對這種轉(zhuǎn)變的認(rèn)可，比如 6sense 的聯(lián)合創(chuàng)始人兼 CTO Viral 就表示："我們正在進(jìn)入一個新時(shí)代，軟件適應(yīng)人類語言，而不是相反。點(diǎn)擊式界面將讓位于自然對話——通過文本或語音。Adopt 提供了加速這種轉(zhuǎn)變的工具。"

我對 AI Agent 未來的思考

雖然 AI agent 前景光明，但我也看到一些需要解決的挑戰(zhàn)。首先是安全性和權(quán)限控制。當(dāng) AI agent 可以代表用戶執(zhí)行各種操作時(shí)，如何確保它不會越權(quán)或被濫用？尤其是在企業(yè)環(huán)境中，不同級別的員工通常有不同的操作權(quán)限。AI agent 需要理解這些權(quán)限邊界，并在執(zhí)行操作前進(jìn)行適當(dāng)?shù)尿?yàn)證。例如，一個普通員工的 AI agent 應(yīng)該無法執(zhí)行只有管理員才能執(zhí)行的操作，即使這個員工要求它這樣做。

我認(rèn)為企業(yè)需要建立嚴(yán)格的權(quán)限框架，明確定義 AI agent 可以執(zhí)行哪些操作，并建立審計(jì)機(jī)制追蹤所有自動執(zhí)行的動作。這就是為什么像 Adopt AI 這樣的平臺非常強(qiáng)調(diào)企業(yè)對 AI 行為的控制能力。他們在材料中多次提到"完全控制底層 AI 技術(shù)"和"精細(xì)調(diào)整工作流程"的重要性，這正是為了解決這些安全和控制問題。

其次是用戶習(xí)慣的培養(yǎng)。盡管自然語言交互看似直觀，但用戶仍需要了解系統(tǒng)能力的邊界，知道如何有效地表達(dá)指令。這需要一個過渡期，讓用戶逐漸適應(yīng)這種新的交互方式。我經(jīng)常看到人們在使用 AI 助手時(shí)會感到困惑，不知道應(yīng)該如何表達(dá)他們的需求才能得到最好的結(jié)果。同樣的問題也會出現(xiàn)在 AI agent 領(lǐng)域。企業(yè)需要投入資源來幫助用戶理解如何有效地與 AI agent 交流，可能需要提供示例提示、最佳實(shí)踐指南或交互式教程。

最后是 AI 技術(shù)本身的局限性。當(dāng)前的大語言模型仍然可能誤解復(fù)雜指令或產(chǎn)生幻覺。在關(guān)鍵業(yè)務(wù)場景中，可能需要人工確認(rèn)步驟或結(jié)果，至少在技術(shù)更加成熟之前是這樣。這就是為什么 Adopt AI 在他們的平臺中包含了測試環(huán)境和驗(yàn)證機(jī)制，讓企業(yè)能夠確保 AI agent 的行為符合預(yù)期。隨著時(shí)間的推移和技術(shù)的進(jìn)步，這些限制將逐漸減少，但在短期內(nèi)，我們?nèi)匀恍枰祟愒谘h(huán)中提供監(jiān)督和指導(dǎo)。

我也思考過 AI agent 對就業(yè)市場的影響。一方面，它會自動化一些簡單的軟件操作任務(wù)，可能影響一些基礎(chǔ)崗位。但另一方面，它也會創(chuàng)造新的機(jī)會，比如 AI agent 設(shè)計(jì)師、AI agent 訓(xùn)練師或 AI agent 審計(jì)員等角色?？傮w而言，我認(rèn)為它會提高整體生產(chǎn)力，讓人們從重復(fù)性任務(wù)中解放出來，專注于更有創(chuàng)造性和更有價(jià)值的工作。

盡管如此，我依然對 AI agent 的未來充滿期待。Adopt AI 這樣的公司正在構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施，讓這種轉(zhuǎn)變變得既快速又平滑。他們的 600 萬美元融資只是開始，我相信隨著技術(shù)的成熟和更多成功案例的涌現(xiàn)，我們將看到更多資本涌入這個領(lǐng)域。據(jù)我觀察，AI agent 技術(shù)已經(jīng)吸引了風(fēng)險(xiǎn)投資界的極大關(guān)注，這將加速技術(shù)開發(fā)和市場應(yīng)用。

從長遠(yuǎn)來看，我相信 AI agent 將徹底改變我們與軟件的交互方式。我們將從被動地學(xué)習(xí)使用軟件，轉(zhuǎn)變?yōu)橹鲃拥刂笇?dǎo)軟件完成任務(wù)。這種轉(zhuǎn)變不僅會提高效率，還會讓技術(shù)變得更加民主化，讓那些沒有技術(shù)背景的人也能充分利用軟件的力量。最終，軟件將不再是我們需要學(xué)習(xí)使用的工具，而是理解我們意圖并幫助我們實(shí)現(xiàn)目標(biāo)的智能伙伴。點(diǎn)擊界面的時(shí)代即將結(jié)束，對話界面的時(shí)代正在到來。