在被視為“Agent元年”的2025年，涌現(xiàn)出了不少所謂“原生Agent公司”，將智能體的概念帶到了各個傳統(tǒng)行業(yè)。一個共識是，大模型競賽的重心已從參數(shù)規(guī)模轉(zhuǎn)向應(yīng)用閉環(huán)，技術(shù)提供商與產(chǎn)業(yè)場景的結(jié)合深度，成為決定下一階段格局的關(guān)鍵變量。在這一背景下，那些長期依賴個人經(jīng)驗、難以規(guī)�；闹R勞動領(lǐng)域，正成為Agent技術(shù)滲透的重點方向。

銷售是其中最具代表性的環(huán)節(jié)。這一職業(yè)古老且高度依賴人際互動，長期被視為"靠人跑"的活兒，卻也是商業(yè)鏈條中連接供給與需求的"最后一公里"。當(dāng)技術(shù)試圖進入這個賽道時，一位經(jīng)歷過完整中國互聯(lián)網(wǎng)周期的創(chuàng)業(yè)者，做出了自己的選擇。

2024年，韓美創(chuàng)辦百型智能。韓美曾是阿里巴巴支付寶國際部外卡業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人，深耕外貿(mào)B2B、B2C全鏈路；后來又參與創(chuàng)辦哈啰出行并擔(dān)任COO。從PC互聯(lián)網(wǎng)到移動互聯(lián)網(wǎng)，韓美的職業(yè)軌跡恰好與中國數(shù)字產(chǎn)業(yè)的幾次模式躍遷。如今，她又一頭扎進了AI時代。

百型智能給自己的定位頗為特別：AI時代的知識勞動力制造商。韓美的邏輯也很直接——過去工廠把體力勞動標(biāo)準(zhǔn)化了，但是缺少把頂級銷售的知識和能力標(biāo)準(zhǔn)化的模型。

這個定位背后，是一個更具野心的產(chǎn)業(yè)判斷。過去兩百年的工業(yè)革命，本質(zhì)上完成了對體力勞動的標(biāo)準(zhǔn)化和規(guī)�；瘡�(fù)制——而接下來的AI革命，目標(biāo)將是知識勞動，尤其是那些長期被鎖定在個人經(jīng)驗中的高價值判斷力。銷售正是這種知識勞動的典型。一個頂尖銷售對客戶需求的敏銳嗅覺、對談判節(jié)奏的精準(zhǔn)把控、對全球市場的動態(tài)理解，長期以來被視為難以復(fù)制的"個人手藝"。

這一邏輯獲得了資本的認(rèn)可。那一年的秋天，百型智能引發(fā)了關(guān)注——金沙江創(chuàng)投領(lǐng)投百型智能數(shù)千萬人民幣Pre-A輪，老股東源數(shù)創(chuàng)投跟投。

以“務(wù)實”“看數(shù)據(jù)”“只賺確定性高的錢”著稱的金沙江董事總經(jīng)理朱嘯虎稱，他看好這家公司“既能實現(xiàn)低成本定制化交付，又精準(zhǔn)解決中小企業(yè)出海難題”，是“垂直場景深耕+高效技術(shù)落地+強大的商業(yè)化”的AI應(yīng)用優(yōu)質(zhì)路線。

“我們希望復(fù)制行業(yè)TOP級銷售冠軍的判斷力、話術(shù)和營銷策略，低成本地把AI銷售冠軍交付給每個企業(yè)客戶。”韓美這樣解釋她的賽道選擇。

據(jù)了解，百型智能目前已經(jīng)推出了獲客專家、觸達專家、營銷專家、投流專家、成單專家等AI Agent產(chǎn)品，覆蓋74%的行業(yè)門類。

這一產(chǎn)品方向，與當(dāng)前中小企業(yè)面臨的現(xiàn)實困境高度契合。大量中小企業(yè)缺少優(yōu)秀銷售人才，對全球市場了解不足，營銷拿單能力弱，而人工成本的限制又使得海量商機被直接浪費。百型智能試圖用Agent技術(shù)將頂尖銷售的能力拆解為可訓(xùn)練、可部署的數(shù)字勞動力。

在今年的廣交會上，百型智能又推出了“AI打單神器”，引發(fā)關(guān)注。

該公司介紹稱，這是一款展會背調(diào)助手，主要功能是幫助外貿(mào)企業(yè)在獲取客戶名片后快速完成背景調(diào)查，以便篩選高意向采購商，能夠解決外貿(mào)企業(yè)在展會中面臨的線索轉(zhuǎn)化率低的問題。

“提前發(fā)現(xiàn)需求，現(xiàn)場解決問題”，這很符合AI的精神，也很像銷售的風(fēng)格。據(jù)稱，這款產(chǎn)品在展期內(nèi)吸引了過萬人次關(guān)注了解。

不過，傳統(tǒng)認(rèn)知上，銷售還是“靠人跑”的行業(yè)，AI銷售和相關(guān)外貿(mào)產(chǎn)品的核心競爭力究竟在哪？

韓美給出了兩個關(guān)鍵詞：一是無休，二是全局視野。傳統(tǒng)銷售模式下，人是最大的瓶頸，人工經(jīng)驗局限在局部最優(yōu)，大量市場處在盲區(qū)，海量商機因人力成本限制被直接浪費。

“Agent的效率革命讓原生AI銷售獲得全局視野，極大提升商機帶寬，同時極大節(jié)省人的注意力，一人甚至無人銷售部的落地成為可能�！�

不過，韓美也同時表示，人類專家不會完全被取代，只是角色定位變了。

“以前人類專家既要制定策略也要負(fù)責(zé)執(zhí)行落地，現(xiàn)在Agent可以完全實現(xiàn)策略的執(zhí)行，人類專家可以更聚焦在策略的制定上�！彼Q。

2026年，AI圈早已喊出了“Agent規(guī)�；涞卦辍钡脑妇�，起步較早的Agent公司也迎來了擴大規(guī)模的機遇和更多挑戰(zhàn)。對于這個關(guān)鍵之年，韓美稱，當(dāng)下我們已經(jīng)見證了很多現(xiàn)實場景中，都有一人甚至無人公司的落地，同時也可以預(yù)見，Agent之間的社交也將逐步興起，不同企業(yè)之間的AI溝通將直接解決一部分問題。。

在她看來，人們對Agent的想象才剛剛開始，Agent公司的故事，也才剛剛開始。

以下是我們與韓美對話的全文，經(jīng)編輯：

Q：為什么選擇銷售AI Agent這個賽道？

A：因為很多中小企業(yè)缺少優(yōu)秀的銷售人才，對全球市場的了解不足，營銷拿單能力弱。我們希望復(fù)制行業(yè)TOP級的銷售冠軍對客戶的判斷力、話術(shù)、營銷策略等，低成本地把AI銷售冠軍交付給每個企業(yè)客戶，幫助這些企業(yè)把產(chǎn)品和服務(wù)賣到全球。

Q：百型智能的愿景是什么？

A：我們的愿景是成為AI時代的知識勞動力制造商。

Q：AI銷售的核心競爭力是什么？

A：AI銷售可以7*24小時無休地為公司挖掘線索并進行主動開發(fā)，可以極大提升主動開發(fā)的效率。更進一步來說，可以直接幫助公司完成跟單閉環(huán)。

在前AI銷售時代，人是最大的瓶頸。一方面，人工經(jīng)驗可能局限在局部最優(yōu)，有大量市場都處在經(jīng)驗盲區(qū)中；另一方面，因為人工成本的限制，海量商機被直接浪費了。

Agent的效率革命，使得原生AI銷售可以獲得全局視野，極大提升了商機帶寬，同時又極大節(jié)省了人的注意力，讓一人甚至無人銷售部的落地成為可能。

Q：如何保障AI決策的準(zhǔn)確性和可解釋性？

A：可以把銷售類比成一個NP問題，在全流程的不同環(huán)節(jié)能夠獲得人類經(jīng)驗和真實環(huán)境的反饋，是一個典型的可以讓Agent自主學(xué)習(xí)進化的場景。

難點在如何挖掘出真正影響決策的特征，因為銷售是一個正向噪聲很多，但是往往少數(shù)負(fù)向信號起決定性的決策過程。同時我們的客戶分布于幾十個不同的產(chǎn)業(yè)門類，不同公司內(nèi)部的知識和流程經(jīng)驗沉淀的標(biāo)準(zhǔn)和程度也不同，不乏有大量客戶的真實know how可能只存在于人類專家腦中的潛空間里，能提供給Agent做初始學(xué)習(xí)的知識極少。

我們要面臨的恰恰是這么一個巧婦難為無米之炊的場景，這也是我們基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建的產(chǎn)業(yè)世界模型解決的問題，圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種帶有先驗知識的帶mask的Transformer，基于產(chǎn)業(yè)鏈的先驗知識和真實世界的產(chǎn)業(yè)鏈關(guān)系結(jié)構(gòu)，我們能夠過濾大量trivial信號，重點關(guān)注起決定性作用的核心特征。從而能夠基于用戶給的極少知識和反饋，實現(xiàn)與人類專家經(jīng)驗的對齊，同時結(jié)合真實環(huán)境的成交反饋，用真實效果克服人類經(jīng)驗偏見陷阱，進一步成長并超越人類銷售專家。

Q：在您看來，企業(yè)出海面臨哪些實際痛點？百型智能的AI銷售員工能解決其中哪些問題？

A：主要的痛點是被動等待客戶、營銷成本高且效果差，以及沒有訂單或訂單不穩(wěn)定、周期長、人才缺乏等。

我們的AI銷售員通過復(fù)制行業(yè)和公司銷售冠軍的銷售經(jīng)驗，以無休的高績效模式，幫助企業(yè)快速找到足夠多的精準(zhǔn)潛在客戶，詢單訂單轉(zhuǎn)化率高于人類10-100倍，這就能讓企業(yè)不再被動等待客戶和訂單。我們還擁有穩(wěn)定產(chǎn)生訂單的AI自動化決策和執(zhí)行系統(tǒng)，這個系統(tǒng)的能力每天都在迭代和升級。與此同時，使用AI也能夠釋放人類專家的時間，專注高質(zhì)量訂單服務(wù)轉(zhuǎn)化。

Q：聊聊咱們在廣交會上新推出的“AI打單神器”？它對用戶的核心吸引力是什么？

A：這款產(chǎn)品可以理解為展會背調(diào)助手。它基于AI原生的思考和多渠道數(shù)據(jù)，實時爬取全網(wǎng)公司新聞，基于對用戶所在公司的理解生成雙向分析后的背調(diào)報告，判斷公司是否需要重點跟進，如果跟進的話，面前客戶是適合直接銷售還是請求引薦，并快速生成公司和產(chǎn)品的中英文亮點話術(shù)。

對于用戶來說，可以用這款產(chǎn)品實時識別客戶是否匹配，是否優(yōu)質(zhì)，更好安排自己的銷售資源，實現(xiàn)更理想的展會成果，沉淀優(yōu)質(zhì)客戶，提高展會轉(zhuǎn)化，實現(xiàn)在目標(biāo)客戶前的有效曝光。

Q：在公司的核心業(yè)務(wù)中，目前哪些領(lǐng)域的企業(yè)采購意愿最強？您覺得是為什么？

A：我們的AI銷售智能體目前已經(jīng)覆蓋74%的門類，因為成本足夠低，相當(dāng)于只要員工社保的錢，所以基本企業(yè)老板做出采購的決策都不難。

其中采購意愿最強企業(yè)的就是迫切需要發(fā)展的，或者迫切需要訂單的企業(yè)。他們在傳統(tǒng)方式的投入成本高，所以很快就做出了采購決定。此外，ROI低的企業(yè)采購動力也很足。另外就是對AI有認(rèn)知的，或者用過AI產(chǎn)品的，這些企業(yè)也比較容易決策。

Q：在市場拓展方面，公司接下來有哪些重點規(guī)劃？未來會考慮從外貿(mào)領(lǐng)域向其他行業(yè)拓展嗎？

A：我們的銷售智能體是通用銷售智能體，行業(yè)不限，目前的重點是中國企業(yè)出海，因為我們的供應(yīng)鏈優(yōu)勢明顯，產(chǎn)能充足，有勢能。后續(xù)我們的智能體可以給全球的賣家和全球的買家使用。

就目前來說，我們的銷售智能體已經(jīng)與全球160多個國家的500萬+海外采購商KP建立了聯(lián)系，獲得了幾十萬的采購詢單，交易潛力10億+，可以做得很廣。

同時，外貿(mào)的工作鏈路也很長，也可以做得很深。我們客戶的行業(yè)分布很廣，包括機械、工業(yè)、建材、汽配、化工、新能源、智能制造、家居、軟件服務(wù)、各類消費品等等。

Q：今年AI助理、AI員工頻頻引發(fā)熱議，在您看來，外貿(mào)領(lǐng)域AI替代人的速度能有多快？

A：在銷售的Outbound環(huán)節(jié)，我們其實已經(jīng)實現(xiàn)了AI對人的替代，在傳統(tǒng)的主動開發(fā)和投流被動獲客環(huán)節(jié)，AI的效率遠高于人類。

在Inbound環(huán)節(jié)，Agent目前還處在陪跑人類的合作模式，但我們覺得，其實瓶頸還是在人和Agent的合作邊界上，這不是一個技術(shù)問題，而是管理問題，我們歡迎更多的客戶授予我們的銷售Agent更多權(quán)限，來實現(xiàn)AI對于銷售全流程的整體提效。

Q：目前人類員工最難被AI復(fù)刻的能力是什么？

A：其實人類專家不會完全被Agent取代，只是角色定位變了。

以前人類專家既要制定策略也要負(fù)責(zé)執(zhí)行落地，現(xiàn)在Agent可以完全實現(xiàn)策略的執(zhí)行，人類專家可以更聚焦在策略的制定上。

這類似于一個二階控制論系統(tǒng)，人類專家不僅僅是Agent運行的監(jiān)督者，還將在真實環(huán)境反饋閉環(huán)中輸出自己的主觀策略，而Agent幫助人類專家實現(xiàn)不同策略的快速測試反饋，實現(xiàn)人和Agent的共生飛輪。

Q：最后一個問題，您認(rèn)為2026年AI Agent最大的變局會是什么？

A：現(xiàn)在來看，很難相信DeepSeek R1是2025年初發(fā)的模型，在現(xiàn)在這個節(jié)點，我們可能應(yīng)該更大膽地設(shè)想一下。

眼下，我們已經(jīng)見證了agent能夠?qū)崿F(xiàn)更多更復(fù)雜的長程任務(wù)，在很多現(xiàn)實場景中都有一人甚至無人公司的落地，同時可以預(yù)見agent之間的社交也將逐步興起，基于我們今年實際的工作體會，我們可能會更聚焦在兩個方面：

首先是如何在銷售領(lǐng)域?qū)嶋H落地更高效更AI原生的人和agent的協(xié)作機制，通俗一點理解，可以理解為是人與AI之間怎樣更好的交互；

第二是如何落地企業(yè)級別的Agent分身，聚焦銷售場景的A2A生態(tài)，打造面向Agent的職業(yè)社交網(wǎng)絡(luò)，通俗的理解，是讓不同企業(yè)的AI員工先自己協(xié)同起來，自主解決問題，讓Agent先于人類進行商業(yè)溝通，能交易的就直接交易，有需要人類介入的再推給人類解決問題。進一步釋放AI的效率。（文/胡珈萌 編輯/楊林）