企業(yè)軟件底層邏輯脫胎換骨：下一個(gè)萬億公司屬于這類玩家

允中 發(fā)自 凹非寺
量子位 | 公眾號(hào) QbitAI

大模型落地進(jìn)入深水區(qū)，企業(yè)級(jí)軟件正在發(fā)生一次底層邏輯的“脫胎換骨”。

回顧技術(shù)發(fā)展史，ERP、CRM、BI的出現(xiàn)，本質(zhì)上是在解決資源、客戶與數(shù)據(jù)的“管理”問題。

在此背景下，由哈佛大學(xué)博士、同濟(jì)大學(xué)設(shè)計(jì)與人工智能實(shí)驗(yàn)室主任范凌創(chuàng)辦的特贊，所提出的Generative Enterprise Agent（GEA）架構(gòu)，正在觸碰一個(gè)更深層的命題：

企業(yè)如何形成判斷？

這代表著一次軟件架構(gòu)層面的范式轉(zhuǎn)移。

△特贊創(chuàng)始人及CEO范凌

如果基礎(chǔ)模型逐漸成為像電力一樣的公共設(shè)施，企業(yè)間的差異化競爭將不再取決于模型參數(shù)的大小。

這時(shí)，護(hù)城河開始轉(zhuǎn)移到三個(gè)維度：

• 比起生成速度，更看重判斷質(zhì)量
• 比起單點(diǎn)能力，更看重系統(tǒng)協(xié)同
• 比起模型規(guī)模，更看重私有化的上下文結(jié)構(gòu)

在這一背景下，企業(yè)級(jí)AI的競爭邏輯，開始從模型能力競爭轉(zhuǎn)向認(rèn)知結(jié)構(gòu)的競爭。

技術(shù)棧的重心正在從界面轉(zhuǎn)向Agent

微軟CEO Satya Nadella曾多次強(qiáng)調(diào)，AI將改變軟件的形態(tài)。

最初，這一判斷中的“改變”，常被理解為Copilot式功能增強(qiáng)，但真正的變化并不在功能層，而在控制權(quán)結(jié)構(gòu)

在大語言模型出現(xiàn)之前，企業(yè)軟件技術(shù)棧長期保持穩(wěn)定結(jié)構(gòu)：人類通過界面觸發(fā)業(yè)務(wù)邏輯，邏輯調(diào)用數(shù)據(jù)庫完成執(zhí)行，界面是入口，邏輯是中樞，數(shù)據(jù)庫是權(quán)威。

但當(dāng)推理能力成為基礎(chǔ)設(shè)施之后，控制權(quán)開始上移。硅谷投資人Naval Ravikant曾提出“AI is eating UX”，其含義并不是界面消失，而是界面不再是決定體驗(yàn)的核心。

新的核心正在形成，即Agent這一推理層結(jié)構(gòu)。企業(yè)軟件的價(jià)值單位，也因此發(fā)生變化。

在SaaS時(shí)代，企業(yè)購買的是席位；而到了Agent時(shí)代，企業(yè)購買的是結(jié)果能力。

這種轉(zhuǎn)變，說明了價(jià)值結(jié)構(gòu)正在發(fā)生變化。

數(shù)據(jù)不再是中心，Context正成為新的企業(yè)引力結(jié)構(gòu)

長期以來，企業(yè)軟件體系圍繞System of Record構(gòu)建。

前Salesforce聯(lián)席CEO、現(xiàn)OpenAI董事會(huì)主席Bret Taylor曾將企業(yè)軟件結(jié)構(gòu)比作太陽系統(tǒng)：數(shù)據(jù)庫是太陽，流程圍繞其旋轉(zhuǎn)。

但當(dāng)智能體可以跨系統(tǒng)調(diào)度數(shù)據(jù)并完成推理與執(zhí)行時(shí)，引力中心開始發(fā)生轉(zhuǎn)移。數(shù)據(jù)庫回答“發(fā)生了什么”，而Context則回答“為什么如此”。

在Agent時(shí)代，真正的引力中心開始從System of Record轉(zhuǎn)向System of Context。

Context不只是內(nèi)容集合，而是由目標(biāo)結(jié)構(gòu)、決策路徑、修改原因、反饋循環(huán)與歷史經(jīng)驗(yàn)構(gòu)成的認(rèn)知網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)這些結(jié)構(gòu)被系統(tǒng)化之后，智能體才真正具備持續(xù)推理能力。

正是在這一背景下，特贊提出了Context System，并進(jìn)一步構(gòu)建Generative Enterprise Agent（GEA）架構(gòu)，使智能體能夠圍繞業(yè)務(wù)意圖展開推理，并進(jìn)入真實(shí)業(yè)務(wù)執(zhí)行路徑。

它回答的是另一個(gè)重要的問題：智能體如何圍繞業(yè)務(wù)目標(biāo)持續(xù)運(yùn)行？

Generative Enterprise Agent（GEA）由四層架構(gòu)組成，自上而下包括四個(gè)層級(jí)：

第一層：Intent Layer（意圖層）

GEA的起點(diǎn)不是指令，而是業(yè)務(wù)目標(biāo)。

無論是識(shí)別增長機(jī)會(huì)、探索產(chǎn)品方向，還是制定品牌傳播策略，系統(tǒng)首先理解的是企業(yè)希望解決的問題本身，而不是具體操作步驟。

這使智能體能夠圍繞結(jié)果，而非prompt運(yùn)行。

第二層：Orchestration Layer（編排層）

在意圖被識(shí)別之后，由特贊自研的Creative Reasoning Model進(jìn)行發(fā)散推理與路徑編排。

系統(tǒng)不會(huì)生成單一答案，而是依次：拆解多個(gè)可能執(zhí)行路徑、評(píng)估路徑價(jià)值與風(fēng)險(xiǎn)、選擇最優(yōu)策略組合。

這一層決定了智能體是否具備真正的業(yè)務(wù)推理能力，而不僅僅是內(nèi)容生成能力。

第三層：Execution Layer（執(zhí)行層）

當(dāng)路徑確定之后，智能體開始進(jìn)入真實(shí)業(yè)務(wù)執(zhí)行階段。

在這一層，GEA通過Proactive Agent體系調(diào)度模型能力、Agent Skills與企業(yè)內(nèi)部系統(tǒng)接口，使任務(wù)能夠持續(xù)推進(jìn)，而不是停留在一次性響應(yīng)層面。

執(zhí)行層系統(tǒng)——GEAClaw則負(fù)責(zé)跨系統(tǒng)調(diào)用能力資源，并根據(jù)環(huán)境變化動(dòng)態(tài)調(diào)整執(zhí)行策略，使智能體能夠持續(xù)參與企業(yè)工作流運(yùn)行。

這也是企業(yè)級(jí)Agent與Copilot型工具之間的重要區(qū)別之一。

第四層：Context System（上下文系統(tǒng)）

支撐整個(gè)架構(gòu)運(yùn)行的，是企業(yè)級(jí)Context System。它組織的不只是數(shù)據(jù)，而是：歷史決策路徑、品牌資產(chǎn)結(jié)構(gòu)、用戶研究結(jié)果、產(chǎn)品演化邏輯、業(yè)務(wù)反饋循環(huán)，這些結(jié)構(gòu)共同構(gòu)成企業(yè)長期判斷能力的來源。

當(dāng)Context成為統(tǒng)一認(rèn)知基礎(chǔ)之后，智能體才真正具備持續(xù)推理能力。

正是在這一四層結(jié)構(gòu)之上，GEA才不再只是模型調(diào)用接口，而成為能夠圍繞企業(yè)真實(shí)目標(biāo)持續(xù)運(yùn)行的智能體系統(tǒng)。這也是企業(yè)級(jí)Agent與傳統(tǒng)SaaS工具之間最本質(zhì)的差異之一。

從數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)到?jīng)Q策操作系統(tǒng)

類似的結(jié)構(gòu)變化，其實(shí)已經(jīng)在數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域發(fā)生過一次。

以Palantir為代表的數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)，本質(zhì)上并不是分析工具，而是一種能夠參與企業(yè)決策流程運(yùn)行的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施。

它通過組織企業(yè)內(nèi)部的數(shù)據(jù)關(guān)系，使算法能夠圍繞真實(shí)業(yè)務(wù)目標(biāo)持續(xù)工作，而不是圍繞單次查詢響應(yīng)輸入。

如果說上一代數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施解決的是如何組織數(shù)據(jù)，那么新一代企業(yè)級(jí)智能體系統(tǒng)正在解決的，則是如何組織企業(yè)判斷

這一變化意味著企業(yè)軟件正在從數(shù)據(jù)操作系統(tǒng)階段進(jìn)入決策操作系統(tǒng)階段，而企業(yè)級(jí)Agent架構(gòu)正是這一階段的重要基礎(chǔ)設(shè)施形態(tài)之一。

從席位訂閱到?jīng)Q策訂閱：ARR結(jié)構(gòu)正在被重寫

從資本市場視角來看，Agentic AI最重要的變化，并不在模型能力，而在收入結(jié)構(gòu)

傳統(tǒng)SaaS的ARR（年度經(jīng)常性收入）建立在席位訂閱與模塊授權(quán)之上，而企業(yè)級(jí)智能體系統(tǒng)的ARR則開始建立在業(yè)務(wù)參與深度之上。

當(dāng)系統(tǒng)能夠持續(xù)參與產(chǎn)品創(chuàng)新判斷、品牌表達(dá)控制以及增長路徑優(yōu)化時(shí)，企業(yè)采購的就不再只是工具，而是一種可以影響經(jīng)營結(jié)果的能力結(jié)構(gòu)。

軟件訂閱關(guān)系正在從席位訂閱轉(zhuǎn)向決策訂閱，這一變化正在成為資本市場重新評(píng)估企業(yè)級(jí)AI公司價(jià)值的重要依據(jù)。

特贊提出的GEA架構(gòu)，正是圍繞這一變化展開，它使智能體能夠基于企業(yè)Context持續(xù)運(yùn)行，并嵌入真實(shí)業(yè)務(wù)流程，從而形成可積累的智能能力結(jié)構(gòu)。

紅杉合伙人Julien Bek在其文章“Service is the new software”（服務(wù)即新軟件）中提出：

下一個(gè)萬億美元公司，將是“偽裝成服務(wù)商的軟件企業(yè)”，因?yàn)樗鼈儾辉賰H僅提供工具，而是直接參與企業(yè)結(jié)果的產(chǎn)生過程。軟件的價(jià)值，不再體現(xiàn)在功能列表，而體現(xiàn)在是否能夠持續(xù)影響業(yè)務(wù)結(jié)果。

Generative Enterprise Agent，正在成為新的認(rèn)知基礎(chǔ)設(shè)施

從更宏觀的技術(shù)史視角來看，ERP解決資源組織問題，CRM解決客戶理解問題，BI解決數(shù)據(jù)解釋問題，而企業(yè)級(jí)Agent架構(gòu)正在開始解決一個(gè)更深層的問題，即企業(yè)如何形成判斷

特贊提出GEA，是一次企業(yè)軟件架構(gòu)層的轉(zhuǎn)移嘗試。

模型成為公共基礎(chǔ)設(shè)施之后，真正決定企業(yè)差異的，不再是模型規(guī)模，而是上下文結(jié)構(gòu)；不再是生成速度，而是判斷質(zhì)量；不再是單點(diǎn)能力，而是系統(tǒng)如何持續(xù)運(yùn)行

過去十年，企業(yè)采購的是軟件系統(tǒng)；過去三年，企業(yè)嘗試的是模型能力；而正在到來的十年，企業(yè)真正部署的，將是一套能夠參與經(jīng)營判斷的智能系統(tǒng)

企業(yè)級(jí)的智能，由此開始新的篇章。