10亿Agents，Salesforce的回春丹？

天下没有不散的筵席，世上没有常青的生意。

上月末，Salesforce公布了第二季度财报，营收增长8%。虽然这个数字基本符合公司此前修正过的年增长8%到9%的预期，但一个不容回避的事实是：

。

图1：近半年来Salesforce股价表现欠佳

创始人兼CEO Marc Benioff显然已经意识到一个残酷的转变——原本流向SaaS的预算，正在大规模转向大模型和Agents。它们每往前走一步，SaaS的经费就要被挤掉十分。为了挽回市场信心和那个“高速增长”的标签，Benioff放出了一颗大卫星：

未来两年，Salesforce将通过Agentforce平台为客户构建

。

- Marc Benioff

那么问题来了：Salesforce真的能靠Agents回春吗？

近40年来，技术迭代让人眼花缭乱，但现代商业的基础理论及其衍生模型并没有经历剧烈变动。绝大部分SaaS所依赖的商业理论，基本定型于上世纪八九十年代或本世纪初。比如指导CRM体系的“销售漏斗”（Sales Funnel），其理论成熟于本世纪初；而供应链的核心理论（JIT、APS、6 Sigmas等），则成型于上世纪90年代。

理论稳定给了SaaS充足的时间，通过产品与定制方案，把客户需求中最标准的共性“吃掉”，在最大化利润的同时，把那些“非标”需求合理地挡在门外。结果就是，大量客户独特、个性化的需求，只好以非结构化的形式游荡在SaaS之外（图2）。

图2: SaaS的产品和定制只满足了客户的部分需求

短期来看，善于处理非结构化数据的Agents，最佳定位并非全面替代SaaS，而是去攻占“客户未满足需求”这片蓝海。

图3: Agents的首要目的是占据“未满足需求”这片蓝海

这片蓝海会带来新增长，是2B领域的新赛道，也是Benioff“十亿个Agents”豪赌的反赌。但话说回来，赛道虽然对了，Salesforce却面临着一个棘手的战略窘境。

Benioff的嗅觉足够敏锐，但Agents无比贴近业务客户这一本质，决定了它更像是一种“服务”而非传统的SaaS。问题在于，Salesforce能否脱离它那个高利润、标准化、舒适的区域，真正进入“伺候”客户的脏活累活地带（图4）？要知道，Salesforce的Professional Services（也就是它的“伺候”业务），目前只占营收的7%。即便面对中大型客户，这个团队也很难做到：

图4: Salesforce很难跳出“舒适区”

• 长期驻场，和客户的业务团队打成一片；

• 积极拥抱需求的快速变化；

• 雕琢提示词；

• 持续微调；

• 整理五花八门的文档，并仔细切片；

• ……

就算Salesforce愿意深入这类服务，盈利滑坡也会立刻来找麻烦。毕竟IT服务界的头牌Accenture，利润率也只有

，还不到当下Salesforce利润率（）的一半。盈利能力下降，会直接影响股价——Salesforce的P/E是，而埃森哲只有。这显然是Benioff最不想看到的局面。

既想要Agents市场，又不想把业务做得“太重”，这种战略上的纠结，也直接导致了Salesforce的Agents产品眼下显得有些“孱弱”。

Salesforce的Agents架构在Sales Cloud或Service Cloud之上，主要提供销售和客服自动化。它能处理的问题大概是这样：

“请创建一个Assurity公司的销售机会。” 或者 “请为客户ACME推荐产品”

这类Agents的体系相当“薄”，只包含两个主要模块（图5）：

图5：Salesforce Agent架构

。Agents的规划部分，仅仅利用预制好的Prompt Template来扩展用户请求。通过预设的系统字段，模板执行预定义的工作流来丰富请求内容。比如产品推荐模板，会引入客户名称、描述等字段，执行一个叫Get_Eligible_Products_for_Account的工作流，把合适的产品信息塞进提示词（图6）：

图6: Prompt Template示例

而工作流本身也不是大模型生成的，全部由

（图7）：

图7：工作流示例

。Agents的执行部分也由预制的工作流完成，用户可以为不同任务创建专属工作流（图8）：

图8:预制的工作流

从上面的描述可以看出，Salesforce的Agents更像是一套“宏”指令集，把用户的自然语言问题映射到对应的工作流上。它并不具备处理复杂业务问题所需的Agents能力，比如：

1. 问题分解能力（Hierarchical Goals）——把目标拆成子任务；

2. 调度能力（Orchestration）——自动选择工具完成任务；

3. 反思能力（Reflection）——对执行结果进行反思并优化；

4. 工具即时生成（Tools Gen）——根据目标自动生成代码/SQL来构成工具。

有人可能会说，虽然Salesforce的Agent这么“薄”，但还算实用。这话不假。可问题是，API一开放，几个工程师花几周时间就能搭出一套差不多的东西。对甲方和中小开发者来说，Salesforce的Agents几乎没什么“篱笆”可守，更别提它对深度定制本来就心有余而力不足。

更何况，Benioff还计划在Einstein每个月每用户25美元的定价基础上，再按每次对话2美元来收Agents的费用（大模型费用另算）。这多少就有点不太切实际了。

虽说Salesforce未必能笑到最后，但Benioff的判断方向是对的：短期内，十亿乃至更多的Agents会填满“客户未满足需求”这片蓝海。

这更像是一场“群众运动”。大SaaS厂商有心无力，反倒是那些更贴近客户、愿意提供贴身服务的个体，有机会兴风作浪（图9）：

图9: Agents的群众运动

在这个过程中，最可能笑出声来的角色（按概率降序排列）是：

• 跃跃欲试的甲方技术团队；

• 愿意转型的中小型SaaS；

• 技术一般但干劲足的中小型IT服务企业；

• 愿意放下姿态的大型IT服务企业。

对大模型厂商来说，眼下更重要的事情是做好生态、完善工具链。标杆客户已经不缺了，广结善缘才是正途。

短期内在2B市场，我们可能很难看到一个杀手级Agents横空出世，更大概率是细分领域的百花齐放。但对于软件产业，尤其是一直以来在SaaS领域长期落后的中国软件业来说，这未尝不是一件好事。