天牛宝 独家对话纷享销客罗旭：SaaS死没死不重要，谁会被AI折叠是关键
出品 | 科技《态度AGI》
作者 | 袁宁
编辑 | 杨霞清 丁广胜
SaaS的淘汰赛，已经开始了。
过去十几年，中国企业软件公司一直运行在一个相对确定的叙事里：从本地部署到云化，从项目制到订阅制，从信息化到数字化。CRM、ERP、HR、协同办公等产品，各自沿着自己的边界生长。厂商卖软件，客户买系统，实施顾问进场，销售培训员工填表，老板通过报表看经营。
这个行业并不性感，甚至有些慢，但它相信时间，相信沉淀，也相信流程和数据最终会形成壁垒。
直到 AI 出现，这套逻辑突然被改写。“SaaS 已死”的说法，也开始在行业里蔓延。
但在纷享销客 CEO 罗旭看来，“SaaS 是不是死，不重要”。他真正关心的是：企业需求还在不在？当 AI 开始进入企业软件，哪些软件公司还拥有继续存在的价值？
罗旭的判断很直接：企业需求不会消失，但供给会被重新筛选。那些标准化、通用化、缺少业务数据、又没有深入业务流程的软件，很可能会被大模型折叠。因为在 AI 时代，功能本身不再是最硬的壁垒，数据、Know-How 和流程深度，才是智能真正发生的地方。
于是，软件行业最根本的问题变了。
过去，客户买软件，是买功能、买流程、买管理工具；现在，客户真正要问的是：这套系统能不能懂我的业务？能不能帮我的员工工作？能不能随着我的组织一起进化？
这也是纷享销客转向 Agentic CRM 的核心原因。
7 月 2 日，纷享销客发布蜂巢智能体平台 ShareHive AgentOS 和 ShareAgent 产品家族，将自身定位为 Agentic CRM。罗旭在发布中反复强调一个概念：“真原生，非外挂。”
在他看来，企业智能的价值不在聊天框里，也不在传统软件界面上多几个 AI 按钮，而在业务流程深处。未来软件公司的分水岭，不再是谁拥有更多功能，而是谁能够让智能体真正理解业务、参与工作，并随着企业一起持续进化。
“如果一个软件买来之后不会进化，它就是一个不断贬值的资产；如果一个软件会持续进化，它就是一个不断增值的投资。”罗旭说。
这次对话，我们和罗旭聊了 AI 对 SaaS 行业的冲击，聊了为什么纷享销客不做“CRM + AI”，而要做 Agentic CRM；也聊了蜂巢智能体平台背后的三层架构，以及“懂业务、能工作、会进化”到底意味着什么。
在罗旭的叙述里，AI 给软件行业带来的不是一次温和升级，而是一场残酷的再分层：有人会被折叠，有人会被重新定价；有的软件会变成过时资产，有的软件则可能成为企业里持续增值的“数字员工”。
1、AI 不是给软件加功能，而是在重写软件本身
网易科技：现在大家都在说 AI 正在改变软件行业，但这个说法其实很大。不同人理解的“改变”完全不一样。您感受到的变化正在怎么发生？
罗旭：我觉得可以从几个维度来看。
先从用户侧来看。
首先软件工程能力更强了，效率更高，成本也更低了，软件可以做得更细。过去有很多事情不是企业不想做，而是投入产出比不够，不值得做。现在不一样了，很多过去不能做、或者性价比不合适的场景，今天都可以做。
比如录音卡。过去你会觉得，录音这件事有什么意义？但有了 AI 以后，你可以把一天的沟通实时录下来，到晚上结束时，让 AI 对你这一天的工作和思考进行分析总结。人就像一个产品一样，可以每天被迭代。以前没有人会觉得录音卡是一个强需求，但智能化能力让需求颗粒度变得更细了。
第二，场景的边界和深度也发生了变化。过去开一次会，最多就是做一个会议纪要。现在可以不一样。你可以把会议目的、参会角色、每个人的发言预期先放进去，也可以把公司的使命、愿景、价值观、管理理念放进去。会议结束后，AI 可以评价一个人讲得好不好，是否贴合主题，是否符合公司的组织要求。以前这些事也能做，但管理成本和工程成本太高。今天因为 AI，场景的边界可以被大幅拓深。
所以从用户侧看，需求的多样性、密度和细度都在几何级增长。这个行业会迎来一个非常好的需求爆发期。我觉得这有点像寒武纪大爆发。氧气浓度、DNA、真核细胞这些条件同时出现，生物形态就突然爆发了。AI 对软件需求的影响也类似。
再从软件行业自身来看。
最直接的是编码成本大幅降低，编码效率大幅提升。对软件厂商来说，供给能力在提升；对用户来说，需求也在提升。需求和供给同时提升，这就是行业爆发的前奏。如果只有需求提升，供给跟不上，也实现不了；如果只有供给提升，需求不变，则是过剩。现在是双向提升。
其次，软件的交互形态也发生了巨大变化。
过去软件主要是 GUI，是给人用的图形界面，要拖拉拽、点击、填表。人在面对复杂软件时，往往只会使用少数几个常用功能。比如 Office，一辈子可能只用到 5% 的功能。软件功能呈过载状，但实际使用渗透率很低。
今天软件具备了理解意图的能力。通过自然语言交互，它可以快速理解人的意图。更重要的是，它还具备行动能力。它理解你的意图之后，可以自己去调用功能、调用工具，完成过去人拖拉拽、点选、填表的工作，最终把结果呈现给人。这样一来，人机交互友好度和软件功能使用渗透率都会大幅提升。
当然，软件的定义也变了。软件过去是工具、平台，现在开始进化成智能体，或者说进化成智能化员工。它在组织里面不再只是一个工具，而是一个数字化智能员工。组织也会变成由人和数字化智能体组成的群体，通过基于角色与权限的数据共享、全新的人机交互流程智能编排，高效协同，提交更高阶的工作成果。
最后，还有一个变化是生态。过去软件厂商最怕个性化需求，因为个性化意味着成本高、交付重。软件厂商希望需求越标准越好，这样边际效益最大化。但今天不一样了，平台本身具备了更强的个性化生成能力，生态伙伴也具备了更强的代码生成能力。所以今天的软件公司不但不怕个性化需求，反而会喜欢个性化需求。因为个性化需求意味着客户有真实需求，也意味着客户有预算。
以前是不经济，现在经济性变好了，平台效率和生态伙伴能力也上来了。个性化需求不再是枷锁，而可能成为行业繁荣的另一个福音。
网易科技：你是什么时候意识到，这个变化真的来了？有没有一个具体的节点？
罗旭：具体的节点是今年的OpenClaw的出现，就是小龙虾的出现。
我们看到了智能体能够操作一部电脑，能够学习各种各样的skill，能够有心跳，能够有预定的任务，能够去执行自我学习，能够去执行特定的任务，能理解意图，执行特定任务，学习特定技能，交互（交付）相应的结果，能够不断地进化。
这是一个里程碑，也是个新的阶段。
所以从那一刻开始，我们做了一个非常明确的决定：要把软件彻底重构，不再做传统 CRM 加几个 AI 功能按钮，或者旁边放一个 Copilot、一个智能助手的模式。
网易科技：您刚才其实已经部分解释了，为什么纷享销客不是做一个 Copilot，而是做 Agentic CRM。那从个人能力增强到组织能力增强，中间的转变会给企业带来什么影响？
罗旭：AI 会驱动一件事，就是让组织自身也变成一个智能体，或者说让组织变成一个具备群体智能的群体。这里面必须有东西把组织链接起来。
第一个是信息的深度共享。在组织里，很多知识与信息都在每个人脑子里，很难共享。过去我们靠开会、沟通和协作，但这些方式效率有限。
第二个是工作流共享。人的协作需要工作流把它串起来，就像蜂群有工蜂、兵蜂和蜂王，各自有分工。如果没有良好的分工，很难形成协作。
但过去的工作流是固化协作。第一步、第二步、第三步、第四步都被固化下来，流程是固化的人与人的协作，人只是工作流程里的螺丝钉，是被管控的对象，不是创造的主体。所以那种协作只能产生确定性结果，很难产生创造性结果。
今天 AI 可以让知识共享。你把所有知识、定义和 Know-How 沉淀到平台上，它就支持共享。当然共享必须有权限控制，安全可控。
同时，工作流也不再只是与人人的工作流的固化。在工作过程中，会出现人机智能编排。人和 AI 不断交互，AI 根据信息、场景、角色、意图、结果要求和历史最佳实践，对过程进行智能化增值。这个过程不只是执行过程，也是创造过程。它不仅能提供确定性结果，更重要的是能提供创造性的确定性结果。
第三，整个过程会沉淀下来。以前企业做完一件事，很多信息散落在个体和组织里，变成碎片，知识与经验积累在人脑中。今天结构化数据和非结构化数据沉淀在平台上供AI调用、赋能业务，并形成自我进化。
我们今天讲“记忆”，其实有三类。第一是角色记忆，你是谁，你有什么偏好，你在组织中的角色是什么。第二是交互记忆，也就是沟通记忆。我们之间长期沟通，会形成上下文，增进彼此理解。第三是业务记忆。一个真实业务在发生过程中，它的前因后果，成功经验和失败经验，都会成为业务记忆。
当业务记忆、角色记忆、交互记忆，再和知识、语义定义、底层数据融合在一起，AI 的理解能力、行动能力和智能能力都会产生前所未有的变化。这就是群体智能产生的路径：信息共享、流程编排、记忆沉淀、记忆共享和持续进化。
网易科技：这对企业的数据积累要求也很高。那些之前数据沉淀做得好的企业，可能很容易过渡到这一波 AI 转型。但如果企业过去数据基础并不好，应该怎么办？
罗旭：这也是纷享销客在 AI 转型过程中，对自身价值的重新定位。
第一个维度，是帮助客户提升认知。我们是科技企业，也是先进的科技企业。我们对 AI Native、人工智能、未来营销自动化的理解，应该比很多客户更通透。所以面对客户时，我们首先要帮助他们打开眼界，提升认知，让他们真正理解在 AI Native 时代，组织会怎么变化，人会怎么变化，群体智能会怎么产生。
第二个维度，是帮助企业打好 AI 智能化的基础地基。这个基础地基首先是基础信息化。没有信息化，就没有智能化，这是基本常识。很多企业自己的信息化基础很脆弱，上来就想实现人工智能，但没有完备、全面的数据，AI 进来之后只能空转，只能提供一些通用的、带有幻觉的提示，很难精准定义和行动。
第三，是帮助企业完成知识治理。我们现在已经不只是一个软件公司，更像一家最佳实践的轻咨询公司。我们进入客户那里，不是在卖劳动力，也不只是卖方案，而是帮助客户做知识梳理和企业诊断。
以前企业做诊断，找咨询公司可能动辄上百万，周期三到六个月。现在我们有大量数据和最佳实践，利用 AI 平台帮企业做诊断，效率会非常高。前段时间我们签了几个咨询项目，费用十几万、二十几万。类似项目以前找咨询公司可能要两三百万，做三到六个月。我们现在两周就能做完。因为我们沉淀了大量领域数据、行业数据和行业最佳实践，再结合客户自己的意图、基础数据和元数据，用 AI 一跑，业务诊断就能出来。
第四，是真正帮助企业实现组织智能化和营销业务智能化转型。我们要把客户的意图转化成蓝图，再把蓝图设计成具体场景和能力，最后融入我们的产品里，带领客户从单点或局部突破，让他们真正感受到 AI Native 的自动化和智能化方式，如何提升业务能力、效率和结果质量。
过去那种“客户来了，告诉我你要什么，我安排工程师给你做”的时代已经过去了。我们不是一个纯粹卖软件的公司，也不是劳动力外包公司。我们是帮助企业实现业务和组织智能化转型的 AI 服务公司。
网易科技：您之前提到，AI 带来的不只是功能上的增加，而是软件价值层面的改变。新的价值体现在哪里？
罗旭：主要体现在几个方面。
首先，我们提供的软件形态发生了变化。它不再只是一个工具，而是一个智能体平台，是一套能够深入理解客户业务的智能化数字员工。这和过去完全不一样。
第二，我们在平台里沉淀了大量行业和领域知识，也提供了一种“智力能力”。很多公司有自己的方法论，但往往有局限性。我们服务了大量企业，在保护隐私、合规脱敏的情况下，可以把这些经验变成公共平台能力。
这件事很重要。它不一定能提升组织里最强的那个人的能力，但可以大幅提升普通员工的能力下限。把一个人的能力提升一点，价值有限；但把所有人的能力从 60 分提升到 70 分，这是不得了的。这是我们给企业提供的第二层智力贡献。
第三，我们在提供智能体平台的同时，也是在协助企业数字化转型。企业里大家最关注的，往往是和挣钱相关的部门，也就是营销、销售和服务。销售组织和销售体系的智能化，本身就是企业智能化的一个引擎。我们可以用这个引擎，去驱动和牵引企业整体向智能化转型。
2、Agentic CRM 的底层选择：原生融合数据，外挂连接界面
网易科技：这次发布会里提到很多底层能力，比如数据管理和三层架构。您能具体讲一下，纷享销客在技术和产品架构上做了哪些事情吗？
罗旭：我们要把自己变成一个 Agentic CRM 平台，开创 Agentic CRM 的新阶段，就必须重新思考产品架构。它基本由三层组成：第一层是数据层，第二层是智能体平台层，第三层是多渠道 Agent 操作层。
第一层数据层，首先包括基础业务数据。比如 CRM 里的大量客户、商机、订单、合同等业务数据，都沉淀在这里。
第二是语义层。这个非常重要。你要对各种名词做定义。比如“客户”这个词，在不同层面定义是不一样的。站在 CRM 领域，每个企业都有客户；到了垂直行业，客户定义可能不同；到了具体企业，定义又不一样。医院行业的客户可能是科室，也可能是医疗伙伴；快消行业的客户可能是经销商或门店；软件公司的客户又可能是另一套定义。
即使大家都叫“大客户”，每家企业对大客户、中客户、小客户的标准也不同。只有把这些定义规范好，AI 才能正确识别你的业务意图，否则就会出问题。
第三，数据层还包括底层能力。AI 不只是调用数据，还要调用工具。过去软件是给人用的，现在软件也给 AI 用。所以过去软件里的流程编排、对象、字段、权限、规则等能力，也变成了底层能力的一部分。
有了这一层，上面才是 AI 智能体平台层。智能体平台主要做意图理解、流程编排、行动推进，也要理解数据，并接受规则约束。
底层数据和 Know-How 很有意思，它一方面增强了 AI 对业务的理解，另一方面也约束和规范了 AI 行动的确定性。因为它理解了数据，同时又有大量规则和权限约束，所以动作会在组织要求的范围内发生，准确性和安全性才可控。
最后一层是人机交互层。过去人通过拖拉拽、点击、填表单来使用软件。现在可以通过自然语言讲出意图，让 AI 理解之后调动各种 Agent，编排流程，调用数据，采取行动，再把结果呈现出来。而且它不是单一 Agent，一件事情或一个场景可以通过多个 Agent 与人协作完成。
前端的交互层是多渠道的。自然语言交互是优先选择，但也不是说 GUI 就没有用了。有些交互通过自然语言最好，有些还是可以通过传统界面快速点击更高效。此外，今天企业还面临多平台问题，比如飞书、钉钉、企业微信等，所以智能体还必须能在不同渠道被高效调用。
纷享销客独特的三层平台融合，让市场智能CRM产生两条发展路径：一种是原生路径，一种是调用路径。我们走的是原生路径。我们把底层数据层、Agent 平台层和多渠道交互层做成一个整体。它的好处是，权限和业务一致，数据、Know-How 和记忆一致，安全和可控性也更强。当然，工程投入与技术要求也更大更高。
相对依靠一个通用智能体平台加接口调用Headless的SaaS数据的AI模式，纷享销客真原生的智能体平台，具备更精确的CRM语义理解能力，更聚焦和持续的业务记忆系统，以及和SaaS业务完全一体化的数据安全和体验融合，这些都是真正的AI原生智能体平台能更准确高效的开展AI业务的显著优势。
每家公司都会选择不同路径，没有绝对对错。但我们认为，在企业级场景里，用户体验、精准度和安全性是最重要的。所以我们选择了更难的路。就像爬山，南坡可能缓一点、路长一点，北坡更陡、更难，但爬上去的体验更好。我们选择走北坡，因为我们更追求极致体验、性能、安全和合规。
网易科技：你们总结了三个关键词：懂业务、能工作、会进化。先说“懂业务”，为什么 Agentic CRM 必须懂业务？
罗旭：我们先看过去 CRM 的三个特点。
第一，数据在 CRM 里，但业务理解不在，理解在人脑里。所以大家经常把 CRM 数据导出来，开会做商机分析、丢单分析。CRM 只是一个存储工具。
第二，流程在 CRM 里，但决策和行动不在。流程只是固化动作的链条。审批时到底该不该批，还是人来做判断。行动也是人来完成。
第三，进化不在系统里，而在组织里。系统本身不会进化，组织靠什么进化？靠变革，靠运动式变革，靠咨询公司。
所以我最近在想一句话：如果一个软件买来之后不会进化，它就是一个会不断贬值的资产；如果一个软件会不断进化，它就是一个不断增值的投资。
过去的软件，智能不在软件里，进化能力也不在软件里。今天我们希望改变这件事。理解业务的能力要在软件里，工作和行动能力要在软件里，进化能力也要在软件里。
为什么要懂业务？因为过去是人懂业务，人懂流程，人定义目标和结果，人做行动，软件只是固化这些东西。今天变了。人要做的是定义底层数据、结构化数据、非结构化数据、业务规则、权限和 Know-How，然后交给智能体去理解和执行。
我们把知识分成领域 Know-How、行业 Know-How 和企业自己的 Know-How。再加上企业规则和权限，交给 Agent 去理解。这样软件和 AI 第一次真正具备深度理解业务的基础。
而且我一直强调，懂业务既是理解，也是约束。AI 需要约束。一个没有马具、没有马鞍的马，就是野马；它必须被驾驭，才能拉车，才能干活。数据、语义、规则和权限，既让 AI 理解业务，也规范它的行为。
网易科技：再说“能工作”。现在很多 Agent 都说自己能干活。对企业来说，到底怎么样才算能干活？
罗旭：对组织来说，一个 AI 能不能干活，不能狭义地看它是否帮个体提供了一些信息，或者帮人写了一个文档。很多时候，个体效率提升了，不等于组织提效。
这里说的能干活，指的是组织能力提升，组织协同工作能力提升。
首先，它要共享各种语义、数据和上下文。如果底层语义没有共享，底层数据在权限和规则上没有共享，各自和 AI 沟通的上下文也没有共享，那就很难协作。
第二，它需要权限共识和规则约束。我们都在一个场景里面对一项工作时，哪些数据你可以看，哪些数据我可以看，哪些动作你可以做，哪些动作我可以做，这些必须清楚。如果都靠人协调，就很难高效。
第三，它要能进行多 Agent 协同和流程编排。一个业务场景往往不是一个 Agent 完成的。比如首次拜访客户，你可能需要一个情报 Agent，先帮你做客户 360 度分析；还需要一个方案 Agent，根据客户特征和过往经验生成拜访方案；拜访过程中，还需要会议 Agent，实时聆听客户诉求，洞察客户需求，提醒销售怎么沟通；拜访回来后，还需要复盘 Agent，总结得失、风险和下一步行动。
从情报 Agent，到方案 Agent，到会议 Agent，再到复盘 Agent，几个 Agent 围绕“首次拜访”这个场景协作，这才叫能工作。
AI 帮我写一个文档，或者我问 AI 一个问题，它回答我，这叫 AI 增强，不叫 AI 工作。真正的 Agentic 工作，是组织协作性的工作，是组织效率的提升。
网易科技：最后是“会进化”。这个说法很吸引人，但也有人会担心，它会不会越用越偏，甚至越用越糟？
罗旭：进化分两部分。
第一，它和底层数据沉淀有很大关系。很多企业的数据和知识是碎片化的，散落在各个角落。所以首先要把企业基础业务数据治理好、沉淀好。第二，要做知识沉淀，包括语义定义、Know-How 沉淀等。
但光有数据和知识沉淀还不够，还要有一套自进化引擎。它通常有三个维度：第一，初始定义要准确；第二，要有检验和优化手段；第三，要有进化机制。
因为结构化数据和非结构化数据在使用过程中会变化。有些信息今天是对的，明天可能就过期了。所以从数据治理，到数据优化，再到数据运营，这套机制非常重要。
只有完成基础数据沉淀、基础定义，同时形成有效的数据运营机制，AI 在实际使用过程中才能形成正向循环。这是它能进化的关键。
3、安全、边界与ROI:企业要怎么真正用起来？
网易科技：Agent 自主性变强后，企业会担心风险。你们怎么管控这些风险？
罗旭：首先，有风险是正常的。但如果把风险作为决策的首要依据，社会就不会进步了。
你不能因为飞机可能掉下来就不坐飞机，不能因为电器可能漏电就不用电，也不能因为出门可能有车祸就不出门。关键是识别风险之后，如何控制风险，在风险可控的情况下利用好工具能力。
对智能体平台来说，风险控制主要有几层。
第一层是大模型底座的数据安全风险。我们调用大模型能力时，企业的数据、规则和逻辑不能被模型留存，否则企业机密就会有风险。所以我们会和模型方签零留存协议，确保数据不会留存在大模型上，保障数据在私域中的安全。
第二层是定义数据边界。AI 是不是什么数据都可以访问？什么动作都可以做？当然不是。组织天然有角色和权限。我们做数据层、AI 层和 App 操作层三层一体化，就是为了确保角色和权限一致。一个普通员工使用 AI，它就只能获得普通员工权限内的数据和能力。这一点非常重要。
第三层是过程记录。企业级平台必须有日志，所有操作都可以追溯、查询。当出现错误时，可以追根溯源。如果你只是用一个普通大模型聊了半天，出现数据泄露或者错误结果，你很难查到风险源头。
第四层是合规机制。全球对数据治理和合规都有很多要求，不管是欧洲 GDPR，还是美国、中国的相关数据合规规则，我们都要按照规范做治理、审计和第三方认证，包括毒性测试、合规管理等。
最后还有一层，是 AI 行为约束。我们帮助企业做数据治理、规则治理时，也是在让 Agent 遵循企业的数据边界和行为规则行动。就像一个社会人要受到法律、道德和规范约束，AI 也一样。没有约束的 AI，不是合格的“社会人”。
网易科技：企业现在也会关心成本。Agentic CRM 在产生价值的同时，也会带来模型调用、算力、实施和运维成本。这笔账应该怎么算？
罗旭：看一件事情有没有价值，关键是看它是否创造价值，以及投入产出是否合算。
企业看 AI 软件，不能简单看成本，而要看产出。产出主要看两个维度：效率和效果。
效率是什么？比如以前做一个标书，可能需要一周，现在通过 AI 两天就能完成。这意味着销售人员还有更多时间做其他工作。
效果是什么？以前一个销售一个人可能只能跟三个客户，做出 100 万业绩。现在他一个人可以跟五个客户，做出 150 万业绩，这就是效果变化。
还有一种情况，市场吞吐量是有限的。以前一件事需要 20 个人做，现在通过智能体可能只需要 10 个人，另外 10 个人的劳动力就释放出来了。一个人一年 20 万，10 个人就是 200 万。过去买软件可能只是几十万、上百万，但你很少真正思考，它到底让你的产出、效率和劳动力投入发生了什么变化。
所以不能简单看 Token 成本，也不能只看 AI 成本，关键是看效率和效果。过去买软件时，效率和效果很难量化；今天虽然还不一定完全精准量化，但显性化已经非常明确。我们自己用 AI，团队用 AI，已经能深刻感知到效率提升和效果改善。
网易科技：外挂式产品可能拉过来就能用，看起来更轻量。你们这种原生一体化路径，会不会导致客户迁移成本更高？
罗旭：迁移成本确实会很高。因为它是三层一体化，大量结构化数据、非结构化数据和记忆都会沉淀在里面。平台会越来越聪明，最后会对用户形成极强加持。
但换个角度，如果它是一个超级智能助手，你为什么要离开它？
过去用软件，有时候是不用难受，用也难受，是一种无奈。今天如果软件给你带来的是便利和赋能，你不会觉得它是负担。
粘性可以分两种，一种是绑架性的粘性，一种是赋能性的粘性。过去软件更多是约束和管控，今天我们希望它成为真正的赋能。销售、管理者、老板都会受益。我们希望不久之后，甚至一年之后，销售人员会主动跟老板说，要把纷享销客充分用好，因为没有它就不会工作了。
就像今天很多人不用 AI 也能工作，但会觉得别扭，觉得效率不高，不是自己真实状态下的最佳工作方式。
网易科技：过去老板买 CRM，很多时候是为了管销售。但您的演示让我感觉，AI 可能会让销售自己也愿意用这个系统。您怎么看 AI 对一线员工的赋能？
罗旭：企业用软件的目的其实没有变，都是为了提高效率、增长收入、获得更多收益。但过去的手段和定位不一样。
过去企业软件背后有一个默认假设：人是不值得信赖的，人需要被管控。所以 CRM 更多是为组织服务、为老板服务。一线员工更多是被约束和被管控的对象，不是受益者。当然我不说他是受害者，但他只是录入数据、留存信息的操作者。
所以他不爱用。员工不爱用，企业最后得到的信息也很有限，CRM 的目的也很难达到。很少有销售会觉得，买了一套 CRM 之后，自己的业绩就倍增了。
今天不一样。销售变成了真正的受益者。
第一，他身边多了一个智能化平台，他做的每一件事、说的每一句话，都有平台帮他加持。第二，他想做的很多事情，平台可以帮他去做。所以他的效率会提升，结果质量也会提高。这样他就会爱用。
一旦销售爱用，数据就会充分沉淀下来。决策数据、业务数据、沟通数据都会沉淀，再加上规则和 AI 能力，平台的智能化能力就会涌现，企业的决策、分析和行动能力都会大幅提升。
过去我们说一个软件要有用、能用、易用。今天 AI 智能化时代，CRM 才真正可能变成有用、能用、易用、爱用的智能体。
而且技术进步也让使用摩擦变小了。过去销售最痛苦的是录入和记录。现在智能输入法、语音输入、会议录音、自动记录，都能让信息录入的摩擦降到很低。更何况这些信息沉淀下来之后还能反过来赋能销售，感觉就完全不一样。
网易科技：ShareAgent 是一个产品家族，面向很多不同场景。你们最早落地的这些场景，是怎么选出来的？
罗旭：我们的产品有几个特点：真原生、非外挂、三层架构一体化。中间我们预设了很多场景化 Agent，这些场景主要来自几个维度。
第一，是围绕客户全生命周期。客户是企业最宝贵的资产，但客户不是从天上掉下来的。企业要通过 Market 去吸引客户，通过 Sales 获得客户，通过 Service 持续服务客户，这形成了完整价值链。所以我们围绕营销、销售、服务三段中的关键业务场景，设计 Agent。
比如市场阶段，会涉及客户 360 度洞察、首次拜访、方案生成等。销售过程中，会涉及会议 Agent、分析 Agent、报价 Agent、现场管理 Agent。服务环节，会涉及服务 Agent、投诉 Agent、现场服务 Agent 等。
第二，是围绕角色。企业里有普通销售、销售管理者、VP、老板，不同角色关注点不同。普通销售可能更关注客户洞察和商机推进；销售总监可能更关注商机健康度、丢单分析、赢单原因。所以我们会根据不同角色设计不同 Agent。
第三，是围绕行为状态。一个销售人员或销售团队做事情，大致包括感知、思考、行动和复盘。感知包括客户动态；思考包括风险诊断、机会识别、策略生成；行动包括方案生成、信息回填、派单和流程触发；复盘包括会议复盘、经验沉淀和持续进化机制。
第四，是围绕行业特征。每个行业的作业形态和名词定义都不一样。比如快消行业讲营销自动化，更多是反向消费促销、动销、库存、费控、访销排线；传统软件行业讲营销自动化，则更多是线索到商机的转换。我们在不同行业里会做更具体的 Agent，比如快消里的智能排线、库存预警、费控 Agent 等。
简单说，就是围绕客户生命周期、角色、思考链和行业特征来设计 Agent。客户需要做的是，根据自己的业务重新做业务编排，在业务编排中调用这些 Agent，并给每个 Agent 赋予企业自己的业务逻辑和规范。
企业要的不是站在企业外面的聪明人。你再聪明，跟企业没关系，也只是会讲大道理。企业需要的是懂业务的聪明人。真正企业级 Agent 能否工作，要看它进入数据的深度和进入业务流程的深度。离你的数据越深，离你的流程越深，越能和它们耦合，才是真正懂业务、能工作。
网易科技：蜂巢智能体平台在整个产品结构里承担什么作用？
罗旭：蜂巢智能体平台，简单讲就是一个智能体操作平台。所有 Agent 的构建、调度、协同、管理和治理，都在这个平台里发生，而不是各个智能功能各自为政。
第二，它也是对底层数据、底层功能和底层规则进行调用和理解的执行平台。底层有很多数据、语义定义和 PaaS 能力，Agent 要通过这个平台读取和理解它们。
理解之后，它还要受这些定义和规则的约束，在可治理、可控的行为范围内行动。最终，多个 Agent 之间协作，理解语义，精准行动，提交有效结果。
我们内部曾经想把它叫作“业务和智慧沉淀，并提供结果的智能生成平台”，但这个名字太长了。简单讲，它就是 AI 智能体的操作平台。
网易科技：很多企业现在会觉得 AI 什么都能干。那纷享销客产品的边界在哪里？
罗旭：产品边界取决于几个维度。
第一，是战略定位。每家公司都要有清晰的战略定位。我们是一家做营销、销售、服务一体化的公司，所以我们的边界就在营销服这个领域。
第二，是数据边界。我们积累的数据主要是营销管理数据，我们手里没有 ERP 数据，也没有 HR 数据。所以在营销服领域，我们有非常厚的壁垒；但这也决定了我们的边界。
第三，是人才边界。我们不仅卖软件，也是在卖知识，也像轻咨询公司。我们的定位是营销服，数据在营销服，人也专注在营销服。我们的人到客户那里，不是从头学习，而是以专家身份帮助客户做梳理和轻咨询。
这三个边界加起来，就是一句话：专注才能专业。
客户现在要的不是一个泛泛而谈、70 分的东西，而是一个 95 分的专业产品。我们希望在自己的范围内，给客户提供更专业、更直接、领先同行的能力。
我经常打一个比方：一把刀如果什么功能都有，它不是工具，是玩具。瑞士军刀有很多功能，但你真要打架，要么拿大砍刀，要么拿匕首。功能少，但专业，这才是工具。我们不希望生产玩具，也希望企业不要抱着“一个工具什么都能干”的想法去做 AI 转型。那样很可能花了很多钱，最后做出一个花里胡哨的玩具。
当然，专注不等于封闭。我们是一家积极开放的公司，会和第三方系统保持开放性，比如飞书、钉钉、企业微信都可以打通。企业也要有开放性，不要希望一个软件掌握一切。最好是把各领域最强的能力接起来，强强融合。社会进步的本质就是分工和交换。
4、SaaS死不死不是焦虑点，企业客户智能化需求爆发才是机会核心
网易科技：SaaS 行业这几年每隔一段时间都会有“SaaS 已死”的说法。您怎么看这个观点？
罗旭：SaaS 是不是死，不重要。重要的是企业需求在不在。
企业需求存在，不代表所有企业软件公司都能存在。只有符合需求，并且能提供有效性价比和更佳服务模式的供给，才能真正存在。
哪些公司会死？第一，标准化、通用化的软件，被大模型折叠的挑战最大。第二，没有数据理解壁垒的软件公司挑战会非常大，因为数据深度才是智能，独有的知识和 Know-How 才是智能的价值所在。第三，没有专属分发渠道的公司会死。第四，AI能力没有深入业务流程深处的公司也会很危险。
Google DeepMind 的创始人 Demis Hassabis 说过一句话，大意是：Agent 只是开始，真正的企业智能在流程深处。为什么这么讲呢？因为AI原生下的流程变革的是人机协作和智能编排，是生产关系的重构。
经济学里有两个关键要素，一个是生产力，一个是生产关系。如果生产力提升了，但生产关系没有变化，生产力就很难释放出来。只有生产力提升，同时生产关系也发生改变，生产力才会真正变成社会价值。
如果一个企业用了 AI，但公司所有工作流程还是过去的流程，还是人在干活，AI 只是帮人把材料做得更好，那生产关系没有变。
所以 SaaS 会不会死，取决于你的价值和能力是否足够深入，是否真正匹配企业业务需求。你对业务数据的理解、对流程编排的贡献，是否真正让企业发生变化。如果能做到这一点，我认为不仅能活下去，而且会活得更好。
网易科技：抛开纷享销客 CEO 的身份，作为一个企业管理者，AI 给您自己的工作带来了什么改变？
罗旭：我对 AI 是很兴奋的。
首先，我多了几个无所不能的老师和不休息的助手。人的知识面是有限的，因为人的时间有限。你能看多少书，涉猎多少知识？但有了 AI 以后，当你有问题时，可以和它深度交流。不同模型可能像不同类型的专家，有的像科学家，有的像工程师，有的像哲学家。它会给你很多启发，让你的知识面更广，思考更深，寻找正确答案的效率也更高。
第二，它改变了我的工作方式和思维方式。以前即使像我们这样比较理性的人，也容易凭经验做判断。特别是做公司管理者，有权力、有经验，就容易主观地做决策。
现在不一样。我遇到棘手的事情，会先和 AI 聊很久。AI 对我已经比较了解，有大量上下文和记忆，知道我是谁，知道公司是什么情况，也知道我经常怎么处理事情。它会反复和我探讨，问我很多问题。这个过程之后，我再去面对难题时，反而会更平静、更坚定地做正确的事。
第三，它让我变得更有趣。我兴趣爱好比较广，喜欢画画、弹琴、运动。以前想学一个新东西，要么没时间，要么没老师。现在你不能再说没有老师、没有方法。比如我最近在学编程，我告诉 AI，我是一个文科生，是新手，但在 AI 公司，我想从零学着写一个网页、写一个 App。它可以教我。这相当于打开了一扇新的窗，让你的求知欲、好奇心和看世界的能力被打开。
所以我不焦虑 AI 会不会替代人。人是上帝，AI 是工具。关键是你要学会驾驭 AI，为我所用，要会和 AI 对话，把 AI 的知识能力转化成你的知识能力。
网易科技：但人也某种程度正在被工具化，企业开始把个人 Know-How 给skills化，进而沉淀到系统里，您怎么看这件事？
罗旭：这其实是一个时代对人提出的新要求。
到了汽车时代，不是汽车替代了人，而是汽车替代了不会开车的人。同样，AI 不是替代人，而是会用 AI 的人替代不会用 AI 的人。
AI 让人产生新的分工。人去定义目标，设定规则，做过程检查，做最终结果定义。人变成目标定义者、检查者和结果确认者，而不是二传手，不是重复工作的执行者。重复性工作、自动化工作会交给智能体。
如果你还是每天收集文档、整理信息、做传统分析，这些工作很容易被 AI 折叠掉。今天这个时代，我们必须重新定义人的定位。如果你不重新定义，还用旧思维工作，被替代就是难免的。
我们自己招人也能感觉到变化。我们需要的是有 AI Native 思维的人。他来了之后，有工程能力，有理解能力，能把业务重新流程编排，让工作效率提升三倍、五倍、十倍。这种人非常难得，年薪过百万也难找。
但很多人还是循规蹈矩地完成任务，写一个文档，工作产出和形态没有变化。我们也在培训、提要求。但肉眼可见，如果一段时间内不发生变化，他们的工作会被自然替代。
网易科技：进一步聊，在 AI 时代，人怎么才能不被取代，真正让 AI 成为自己的工具？
罗旭：这个问题更深一点。到一定阶段，人要思考生命的意义。人的终局都是一样的，不管活到 90 岁、100 岁还是 150 岁，最后都会结束。生命的意义不是结果，而是过程体验。
当然，过程体验需要基础物质保障。但有了基础保障之后，物质不是全部。你要思考怎样活得自在，怎样做自己喜欢的事情，怎样让这件事还有一点意义。
我和孩子们也经常聊这个。未来 AI 可能无所不能，所以选择专业时，首先要选择自己喜欢的事。因为只有喜欢的事，AI 才替代不了你。你不能只想什么好找工作、什么挣钱。三年之后这些可能都变了。你觉得好找工作的专业，未来可能很难找工作。
所以我会跟小朋友讲两点。第一，做自己喜欢的事情。第二，把身体搞好。因为我们可能正面对整个人类社会的一次巨大变化，像站在大航海时代前夜。你千万不要还没看到新大陆，自己先挂了。所以要保障身心健康，让自己的待机时间足够长。
我不是说人不努力，而是要全力以赴做自己喜欢的事情。为自己喜欢的事努力，是最完美的。你既做了喜欢的事，又挣到钱，又获得了自由，这才是更好的状态。
网易科技：这次发布会对纷享销客本身意味着什么？
罗旭：我觉得这也是我们对公司定义的一次转变。
过去我们从传统软件公司，转向 PaaS 公司、SaaS 公司，是一套传统软件价值路径的演化。甚至两年前我们说自己是一个智能化 CRM，其实还是 CRM 加 AI 的模式。今天我们说自己是 Agentic CRM，是智能体 CRM，则是完全不同的定义。我们彻底转型为一家AssS公司，agent as a service
这次我们在 CRM 领域提出“真原生，非外挂”三层一体化逻辑，把底层业务数据、智能体平台和交互层一体化。这也是我们坚定做一家AI原生CRM公司的开始。
这是公司新的定位与旅程，与此同时，也意味着我们给客户提供服务的方式发生变化。过去我们更多是满足客户数字化需求，今天我们更像是在引领客户进行智能化转型。
网易科技：未来三年，您对纷享销客的期待是什么？
罗旭：第一，我希望未来三年，纷享销客成为中国营销领域 AI 原生 CRM 的引领厂商。这个我们是非常有信心的。
第二，我希望我们成为一家参与全球竞争的国际化 AI 原生厂商。AI 的出现带来了技术平权，也拉平了我们和国际厂商之间的一部分距离，大家重新回到同一起跑线。
过去国际厂商积累了几十年能力，但在 AI 这波浪潮面前，大家基本都有新的机会。中国企业的优势是软件工程能力、工程师红利，以及中国企业走出去的能力。你现在走到哪里都有中国企业，华为、阿里云、腾讯云、中国制造业都在全球化。这些都会帮助我们成为国际化公司。
我们已经在美国、新加坡、香港有布局，未来也可能在欧洲进行适当布局。过去这是不可想象的事情。现在只要你有这个想法，就有条件走向全球。中国企业的机会非常大。
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