OutSystems CEO谈企业如何成功采用氛围编程技术

每个人都在构建AI智能体。但那些真正将智能体部署到生产环境的企业正在认识到，单独的智能体很少是完整的解决方案。

低代码AI开发平台OutSystems的CEO Woodson Martin向The New Stack表示，"智能体很少能讲述完整的故事。"

"你真正需要的实际上是智能体、数据、工作流程、API和应用程序的融合——为人类提供用户体验，"Martin在The New Stack智能体播客的最新一期中说道。

经常被引用的"95%的智能体试点项目失败"这一统计数据已成为该技术讨论的主要内容。但Martin认为这错过了要点。在他看来，现在实验智能体已经变得如此容易，以至于很多这些"失败"最初只是低承诺的试验。

"我们看到更多智能体进入生产环境，"Martin说。"其中一些正在产生真正的投资回报，一些在边缘提供帮助。这取决于你运营的业务模式以及毛利率结构等因素，你能在流程中增加多少价值，并通过自动化实现投资回报。大多数情况因行业而异，但每个人都在取得进展。"

他说，更有趣的教训在于这些成功部署的样子。它们不是做出自主决策的独立智能体。它们是将AI提示和模型调用与传统数据结构、API、现有业务逻辑和人工监督相结合的系统。

"我们大多数客户都处于希望人类参与其中的阶段，观察，也许确认智能体提出的建议，将这些转化为人类做出的决策，至少在开始时如此，直到他们感到舒适，"Martin说。

他的客户今天使用智能体有一些常见模式：文档处理，大语言模型擅长从混乱输入中提取结构化数据；决策支持，智能体提出人类批准的建议；以及个性化，AI根据客户上下文定制输出。他认为，结合这些的企业正在看到有意义的生产力提升。

荷兰旅游公司Travel Essence是OutSystem的参考客户之一，在其平台上构建了一个智能体系统，将每客户两小时的规划过程压缩到三分钟。例如，结果是旅行顾问现在花更多时间销售，减少后台管理工作时间，这帮助公司将营收增长加速了20%。

并非每个人都对AI智能体感到兴奋，对这项技术也存在一些真正的焦虑。这种焦虑围绕一个指标：推动二十年SaaS增长的按座位定价模式。

论点是，如果智能体做更多工作，公司需要更少的座位。Martin不赞同这个论题的最戏剧性版本。他反驳他所说的"人类劳动末日"，但他确实认为按座位溢价正在解体。

"我确实认为对于纯粹基于座位的许多SaaS业务，存在真正的风险，"Martin说。风险不是所有这些座位一夜之间消失。而是投资者将开始询问基于座位的业务是否值得他们一直享有的增长溢价。

另一个焦虑源实际上可能对OutSystem有利。如果企业能够更容易地编写完全适合自己需求的定制软件，他们将购买更少的SaaS许可证。

他认为，这一趋势只会加速，Martin相信我们将在未来五年内看到比过去五年更多的定制软件构建——当然，这是OutSystems希望利用的。

氛围编程在个人开发者中爆炸性流行已不是秘密，但企业IT领导者正在紧张地观察。但这对OutSystems这样的公司来说也是一个机会。这些企业希望行动更快，但虽然他们需要智能体编程的创造性速度，他们也需要受管理平台的护栏：模型无关性、生命周期管理、评估、基于角色的数据访问和合规控制。

这就是OutSystems这样采用全栈方法的公司显然可以帮助的地方。但Martin也清楚地认识到，不是每个企业都会转向其解决方案。

"我们大多数客户都有Salesforce。我认为我们所有客户也都有Microsoft的Power Apps。我认为100%的客户也手工编写代码，并且一直如此，"他说。"我们是每个人软件开发基础设施和系统的一部分。当然，如果你昨天或一年前手工编写代码，今天你在使用Cursor，你在使用Claude，你在使用所有这些——一些人只是在使用聊天。我们的工作是在那里，成为你最好的合作伙伴，并明确为什么你想要用OutSystems做这些。"

他认为，问题不是企业应该使用智能体编程还是OutSystems。"问题是，我如何最好地进行氛围编程并利用OutSystems这样平台的所有力量来保持我的企业安全、有组织、可管理、可监控和合规。"

Q&A

Q1：什么是氛围编程？它与传统编程有什么区别？

A：氛围编程是一种利用AI智能体辅助的编程方式，开发者可以更直观、快速地编写代码。与传统手工编写代码不同，氛围编程通过AI工具如Cursor、Claude等来提高开发效率和创造性速度。

Q2：为什么95%的AI智能体试点项目会失败？

A：OutSystems CEO认为这个统计数据误导了人们。实际上，现在实验智能体变得非常容易，很多所谓的"失败"最初只是低承诺的试验。真正成功的智能体部署是将AI与数据、工作流程、API和人工监督相结合的系统。

Q3：企业如何成功部署AI智能体？

A：成功的企业不会使用独立的自主智能体，而是构建融合智能体、数据、工作流程、API和应用程序的系统。常见应用包括文档处理、决策支持和个性化服务，同时保持人类监督和确认机制。