摘要：本文探讨了在AI Agent时代，企业软件的下一个万亿级机会在于捕捉和利用“决策轨迹”形成的“上下文图谱”，而非仅仅增强现有记录系统。核心观点认为，传统系统（如CRM、ERP）擅长记录标准化数据（“发生了什么”），但无法捕捉驱动业务决策的隐性上下文和推理过程（“为什么发生”）。初创公司若能在AI Agent执行工作流的“编排层”捕获这些跨系统的决策轨迹，并将其结构化为可查询、可学习的上下文图谱，将构建起新的竞争壁垒和平台价值。文中以折扣审批、客服升级等场景为例，并列举了Regie、Maximor、PlayerZero等公司的不同实践路径。
线索：
* 投资机会：专注于特定垂直领域或工作流、以AI Agent为核心构建“决策记录系统”的初创公司。其结构性优势在于身处决策执行的“编排路径”，能实时捕获全链路上下文。机会存在于高人力投入、高意外率、以及依赖“胶水职能”（如RevOps、DevOps）的复杂业务流程中。基础设施层如“Agent可观测性”工具（如Arize）也伴随产生新需求。
* 主要风险：现有软件巨头（如Salesforce、SAP）虽在捕捉决策轨迹上存在架构劣势，但可能通过收购、锁定API、建立自有Agent生态等方式进行反击。初创公司面临市场教育、替代现有系统的迁移成本以及技术复杂性的挑战。其成功依赖于能否形成决策数据的“反馈循环”和网络效应。
正文：
关于人工智能体（Agent）是否会取代传统企业软件（SaaS）的争论正在持续。一种观点认为，Agent的强大依赖于底层数据的准确性，因此作为数据权威来源的传统记录系统（Systems of Record）地位将更加巩固。然而，另一种观点指出，传统系统的关键盲点并非数据本身，而是缺乏“上下文”。
企业真实的运营逻辑往往不体现在CRM或ERP的标准化字段中，而是存在于特批、临时调整、跨部门的即时通讯等“决策轨迹”里。当这些关于如何及为何做出决策的轨迹被持续记录，并在不同的业务实体与时间点之间关联起来，便形成了一种新的数据结构——“上下文图谱”。这不仅是数据的集合，更是对企业推理过程的复刻。因此，下一个重要的平台机遇可能在于捕捉数据与具体行动之间的“灰色地带”。
上下文图谱：潜在的“第二资产”
上一代企业软件通过成为记录系统（如Salesforce管理客户数据）创造了巨大价值。在Agent时代，争论在于这些系统是否会被取代。有分析指出，Agent作为跨系统的行动界面，实际上提升了对底层记录系统的要求。但这基于一个假设：Agent所需的所有数据都已存在于某处。而另一半缺失的图景，是驱动企业运行的“决策轨迹”，它们目前散落在各种沟通工具和员工的头脑中。
关键区别在于：规则（Rules）指导Agent在一般情况下应如何行动；而决策轨迹（Decision Traces）记录了在具体案例中实际发生了什么、规则如何被例外执行、以及批准的缘由。Agent需要访问这些轨迹来理解复杂的现实情况。因此，处于工作流执行路径上的“Agent系统”类初创公司具备优势，它们能在决策发生时看到全貌。如果将这些轨迹持久化保存，企业就获得了一份关于决策如何做出的可查询记录，即上下文图谱。这将成为自动化真正的事实来源，因为它解释了“为什么会发生”。
传统记录系统未能捕捉的内容
当Agent被部署到合同审查、报价到现金等实际工作流时，常遇到的障碍不是缺乏数据，而是缺乏决策轨迹。具体包括：1. 存在于员工头脑中的例外逻辑（如针对特定行业的特殊折扣）；2. 过去决策的先例；3. 基于跨系统信息综合做出的判断；4. 发生在系统之外的审批链。问题的核心在于，连接数据与行动的推理过程本身，从未被当作有价值的数据资产对待。
持久化记录“决策现场”
通过在Agent编排层进行部署，并让每次运行都生成决策轨迹，企业可以获得一段结构化的、可回放的历史，记录上下文如何转化为行动。例如，一个续约Agent在提议超政策折扣时，会拉取相关的服务事故记录、客户投诉历史以及过往类似特批的先例，并将这些作为决策依据提交审批。最终，CRM可能只记录“批准20%折扣”的结果，但决策轨迹系统会完整保存“为什么”批准。
这些记录随着时间积累，自然形成上下文图谱，将账户、工单、政策、审批人等实体通过决策事件连接起来。这使得企业能够审计和调试自动化过程，并将例外情况转化为可重复使用的案例。一个关键的复利效应在于反馈循环：捕捉到的轨迹成为可搜索的先例，新的自动化决策又不断丰富图谱。这一过程可以从“人机协同”开始，随着案例积累，逐步提高自动化程度。
现有巨头面临的架构挑战
有观点认为现有软件巨头能够通过为其数据资产添加AI能力而平滑过渡。但这面临一个根本性挑战：它们的底层架构是为记录“当前状态”设计的，而非回放“决策发生时的世界状态”。例如，Salesforce可以记录折扣批准的结果，但批准那一刻所依据的、来自其他系统（如运维监控、客服工单）的实时上下文信息在写入时便已丢失。数据仓库（如Snowflake, Databricks）虽然拥有历史快照，但通常处于数据的“读路径”，在决策发生后通过ETL管道接收数据，同样错过了决策时的完整上下文。
相比之下，Agent系统类初创公司身处“编排路径”或“执行路径”，在Agent协调多个系统、评估规则并采取行动的过程中，能够于“提交时刻”将所有的输入、逻辑和原因完整地捕获并“冻结”下来。这是构建上下文图谱的结构性优势。
初创公司的潜在路径
致力于此领域的初创公司可能选择以下路径：
1. 重构并取代现有记录系统：围绕Agent执行重新构建CRM或ERP等核心系统，将事件溯源和策略捕捉作为原生功能。例如，Regie公司正在构建AI原生的销售参与平台，旨在取代为人类操作设计的传统销售自动化工具。
2. 取代特定模块而非整个系统：针对审批集中或例外频发的子工作流（如特定财务流程），成为该领域的决策记录系统，同时将最终状态同步回现有巨头系统。Maximor在财务自动化领域的实践即遵循此逻辑。
3. 创建全新的记录系统：从编排层起步，捕捉企业从未系统化存储的决策痕迹，使其成为新的权威资产。例如，PlayerZero为生产工程领域构建上下文图谱，回答“为什么会出问题”及“变更有何影响”等现有系统无法回答的问题。
此外，随着Agent决策变得普遍，对Agent行为进行监控、评估的“可观测性”工具（如Arize）正成为新兴的基础设施需求。
识别市场机会的信号
对于创业者，两个通用信号指示了机会所在：一是存在高人力投入的流程，表明决策逻辑复杂，传统工具难以自动化；二是流程中需要处理大量“视情况而定”的意外情况。此外，一个更指向“新记录系统”诞生的信号是：那些存在于系统交汇处的“胶水职能”，如收入运营（RevOps）、 DevOps、安全运营（SecOps）。这些职能的出现，本身就意味着没有单一系统能拥有跨职能的完整视野。自动化这些角色的Agent，其核心价值在于能将承载上下文的“人肉中间件”实体化，并持久化保存相关的决策与先例。
综上所述，传统的记录系统将会继续存在，但下一个万亿级平台的机会，更可能属于那些能够捕捉并利用“决策轨迹”来构建“上下文图谱”的创新者。
发布时间：2026-01-09 20:38:15
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