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在被视为“Agent元年”的2025年,涌现出了不少所谓“原生Agent公司”,将智能体的概念带到了各个传统行业。一个共识是,大模型竞赛的重心已从参数规模转向应用闭环,技术提供商与产业场景的结合深度,成为决定下一阶段格局的关键变量。在这一背景下,那些长期依赖个人经验、难以规模化的知识劳动领域,正成为Agent技术渗透的重点方向。
销售是其中最具代表性的环节。这一职业古老且高度依赖人际互动,长期被视为"靠人跑"的活儿,却也是商业链条中连接供给与需求的"最后一公里"。当技术试图进入这个赛道时,一位经历过完整中国互联网周期的创业者,做出了自己的选择。
2024年,韩美创办百型智能。韩美曾是阿里巴巴支付宝国际部外卡业务负责人,深耕外贸B2B、B2C全链路;后来又参与创办哈啰出行并担任COO。从PC互联网到移动互联网,韩美的职业轨迹恰好与中国数字产业的几次模式跃迁。如今,她又一头扎进了AI时代。
百型智能给自己的定位颇为特别:AI时代的知识劳动力制造商。韩美的逻辑也很直接——过去工厂把体力劳动标准化了,但是缺少把顶级销售的知识和能力标准化的模型。
这个定位背后,是一个更具野心的产业判断。过去两百年的工业革命,本质上完成了对体力劳动的标准化和规模化复制——而接下来的AI革命,目标将是知识劳动,尤其是那些长期被锁定在个人经验中的高价值判断力。销售正是这种知识劳动的典型。一个顶尖销售对客户需求的敏锐嗅觉、对谈判节奏的精准把控、对全球市场的动态理解,长期以来被视为难以复制的"个人手艺"。
这一逻辑获得了资本的认可。那一年的秋天,百型智能引发了关注——金沙江创投领投百型智能数千万人民币Pre-A轮,老股东源数创投跟投。
以“务实”“看数据”“只赚确定性高的钱”著称的金沙江董事总经理朱啸虎称,他看好这家公司“既能实现低成本定制化交付,又精准解决中小企业出海难题”,是“垂直场景深耕+高效技术落地+强大的商业化”的AI应用优质路线。
“我们希望复制行业TOP级销售冠军的判断力、话术和营销策略,低成本地把AI销售冠军交付给每个企业客户。”韩美这样解释她的赛道选择。
据了解,百型智能目前已经推出了获客专家、触达专家、营销专家、投流专家、成单专家等AI Agent产品,覆盖74%的行业门类。
这一产品方向,与当前中小企业面临的现实困境高度契合。大量中小企业缺少优秀销售人才,对全球市场了解不足,营销拿单能力弱,而人工成本的限制又使得海量商机被直接浪费。百型智能试图用Agent技术将顶尖销售的能力拆解为可训练、可部署的数字劳动力。
在今年的广交会上,百型智能又推出了“AI打单神器”,引发关注。
该公司介绍称,这是一款展会背调助手,主要功能是帮助外贸企业在获取客户名片后快速完成背景调查,以便筛选高意向采购商,能够解决外贸企业在展会中面临的线索转化率低的问题。
“提前发现需求,现场解决问题”,这很符合AI的精神,也很像销售的风格。据称,这款产品在展期内吸引了过万人次关注了解。
不过,传统认知上,销售还是“靠人跑”的行业,AI销售和相关外贸产品的核心竞争力究竟在哪?
韩美给出了两个关键词:一是无休,二是全局视野。传统销售模式下,人是最大的瓶颈,人工经验局限在局部最优,大量市场处在盲区,海量商机因人力成本限制被直接浪费。
“Agent的效率革命让原生AI销售获得全局视野,极大提升商机带宽,同时极大节省人的注意力,一人甚至无人销售部的落地成为可能。”
不过,韩美也同时表示,人类专家不会完全被取代,只是角色定位变了。
“以前人类专家既要制定策略也要负责执行落地,现在Agent可以完全实现策略的执行,人类专家可以更聚焦在策略的制定上。”她称。
2026年,AI圈早已喊出了“Agent规模化落地元年”的愿景,起步较早的Agent公司也迎来了扩大规模的机遇和更多挑战。对于这个关键之年,韩美称,当下我们已经见证了很多现实场景中,都有一人甚至无人公司的落地,同时也可以预见,Agent之间的社交也将逐步兴起,不同企业之间的AI沟通将直接解决一部分问题。。
在她看来,人们对Agent的想象才刚刚开始,Agent公司的故事,也才刚刚开始。
以下是我们与韩美对话的全文,经编辑:
Q:为什么选择销售AI Agent这个赛道?
A:因为很多中小企业缺少优秀的销售人才,对全球市场的了解不足,营销拿单能力弱。我们希望复制行业TOP级的销售冠军对客户的判断力、话术、营销策略等,低成本地把AI销售冠军交付给每个企业客户,帮助这些企业把产品和服务卖到全球。
Q:百型智能的愿景是什么?
A:我们的愿景是成为AI时代的知识劳动力制造商。
Q:AI销售的核心竞争力是什么?
A:AI销售可以7*24小时无休地为公司挖掘线索并进行主动开发,可以极大提升主动开发的效率。更进一步来说,可以直接帮助公司完成跟单闭环。
在前AI销售时代,人是最大的瓶颈。一方面,人工经验可能局限在局部最优,有大量市场都处在经验盲区中;另一方面,因为人工成本的限制,海量商机被直接浪费了。
Agent的效率革命,使得原生AI销售可以获得全局视野,极大提升了商机带宽,同时又极大节省了人的注意力,让一人甚至无人销售部的落地成为可能。
Q:如何保障AI决策的准确性和可解释性?
A:可以把销售类比成一个NP问题,在全流程的不同环节能够获得人类经验和真实环境的反馈,是一个典型的可以让Agent自主学习进化的场景。
难点在如何挖掘出真正影响决策的特征,因为销售是一个正向噪声很多,但是往往少数负向信号起决定性的决策过程。同时我们的客户分布于几十个不同的产业门类,不同公司内部的知识和流程经验沉淀的标准和程度也不同,不乏有大量客户的真实know how可能只存在于人类专家脑中的潜空间里,能提供给Agent做初始学习的知识极少。
我们要面临的恰恰是这么一个巧妇难为无米之炊的场景,这也是我们基于图神经网络搭建的产业世界模型解决的问题,图神经网络是一种带有先验知识的带mask的Transformer,基于产业链的先验知识和真实世界的产业链关系结构,我们能够过滤大量trivial信号,重点关注起决定性作用的核心特征。从而能够基于用户给的极少知识和反馈,实现与人类专家经验的对齐,同时结合真实环境的成交反馈,用真实效果克服人类经验偏见陷阱,进一步成长并超越人类销售专家。
Q:在您看来,企业出海面临哪些实际痛点?百型智能的AI销售员工能解决其中哪些问题?
A:主要的痛点是被动等待客户、营销成本高且效果差,以及没有订单或订单不稳定、周期长、人才缺乏等。
我们的AI销售员通过复制行业和公司销售冠军的销售经验,以无休的高绩效模式,帮助企业快速找到足够多的精准潜在客户,询单订单转化率高于人类10-100倍,这就能让企业不再被动等待客户和订单。我们还拥有稳定产生订单的AI自动化决策和执行系统,这个系统的能力每天都在迭代和升级。与此同时,使用AI也能够释放人类专家的时间,专注高质量订单服务转化。
Q:聊聊咱们在广交会上新推出的“AI打单神器”?它对用户的核心吸引力是什么?
A:这款产品可以理解为展会背调助手。它基于AI原生的思考和多渠道数据,实时爬取全网公司新闻,基于对用户所在公司的理解生成双向分析后的背调报告,判断公司是否需要重点跟进,如果跟进的话,面前客户是适合直接销售还是请求引荐,并快速生成公司和产品的中英文亮点话术。
对于用户来说,可以用这款产品实时识别客户是否匹配,是否优质,更好安排自己的销售资源,实现更理想的展会成果,沉淀优质客户,提高展会转化,实现在目标客户前的有效曝光。
Q:在公司的核心业务中,目前哪些领域的企业采购意愿最强?您觉得是为什么?
A:我们的AI销售智能体目前已经覆盖74%的门类,因为成本足够低,相当于只要员工社保的钱,所以基本企业老板做出采购的决策都不难。
其中采购意愿最强企业的就是迫切需要发展的,或者迫切需要订单的企业。他们在传统方式的投入成本高,所以很快就做出了采购决定。此外,ROI低的企业采购动力也很足。另外就是对AI有认知的,或者用过AI产品的,这些企业也比较容易决策。
Q:在市场拓展方面,公司接下来有哪些重点规划?未来会考虑从外贸领域向其他行业拓展吗?
A:我们的销售智能体是通用销售智能体,行业不限,目前的重点是中国企业出海,因为我们的供应链优势明显,产能充足,有势能。后续我们的智能体可以给全球的卖家和全球的买家使用。
就目前来说,我们的销售智能体已经与全球160多个国家的500万+海外采购商KP建立了联系,获得了几十万的采购询单,交易潜力10亿+,可以做得很广。
同时,外贸的工作链路也很长,也可以做得很深。我们客户的行业分布很广,包括机械、工业、建材、汽配、化工、新能源、智能制造、家居、软件服务、各类消费品等等。
Q:今年AI助理、AI员工频频引发热议,在您看来,外贸领域AI替代人的速度能有多快?
A:在销售的Outbound环节,我们其实已经实现了AI对人的替代,在传统的主动开发和投流被动获客环节,AI的效率远高于人类。
在Inbound环节,Agent目前还处在陪跑人类的合作模式,但我们觉得,其实瓶颈还是在人和Agent的合作边界上,这不是一个技术问题,而是管理问题,我们欢迎更多的客户授予我们的销售Agent更多权限,来实现AI对于销售全流程的整体提效。
Q:目前人类员工最难被AI复刻的能力是什么?
A:其实人类专家不会完全被Agent取代,只是角色定位变了。
以前人类专家既要制定策略也要负责执行落地,现在Agent可以完全实现策略的执行,人类专家可以更聚焦在策略的制定上。
这类似于一个二阶控制论系统,人类专家不仅仅是Agent运行的监督者,还将在真实环境反馈闭环中输出自己的主观策略,而Agent帮助人类专家实现不同策略的快速测试反馈,实现人和Agent的共生飞轮。
Q:最后一个问题,您认为2026年AI Agent最大的变局会是什么?
A:现在来看,很难相信DeepSeek R1是2025年初发的模型,在现在这个节点,我们可能应该更大胆地设想一下。
眼下,我们已经见证了agent能够实现更多更复杂的长程任务,在很多现实场景中都有一人甚至无人公司的落地,同时可以预见agent之间的社交也将逐步兴起,基于我们今年实际的工作体会,我们可能会更聚焦在两个方面:
首先是如何在销售领域实际落地更高效更AI原生的人和agent的协作机制,通俗一点理解,可以理解为是人与AI之间怎样更好的交互;
第二是如何落地企业级别的Agent分身,聚焦销售场景的A2A生态,打造面向Agent的职业社交网络,通俗的理解,是让不同企业的AI员工先自己协同起来,自主解决问题,让Agent先于人类进行商业沟通,能交易的就直接交易,有需要人类介入的再推给人类解决问题。进一步释放AI的效率。(文/胡珈萌 编辑/杨林)
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