引导型智能体：加速中小企业腾飞的未来支柱

“服务即软件”的世界广阔而激动人心。在其中，有AI助理、协作伙伴、全自动AI工作者等不同角色。这些概念共同应对着劳动经济中正在发生的重大变革，这是NFX持续投资的领域。

在这个生态系统中，一些机会聚集区正逐渐成型。其中之一便是为中小企业（SMBs）量身定制的引导型智能体的应用。

我曾在接受TechCrunch采访时提到，至今为止，小企业在AI革命中基本被忽略。我想在此深入探讨，这一局面即将如何发生改变。

新一代的引导型智能体即将加速中小企业的发展——这些企业雇佣了美国近一半的劳动人口。通过这些智能体，中小企业将能够真正与大型企业一较高下。

从“AI工具”到“引导型智能体”

AI驱动的中小企业发展首先需要一系列思维模式的转变。第一个转变便是从“AI工具”到“引导型智能体”。我们已经拥有这项技术。问题在于更多的人需要理解它的真正含义。

目前，利用AI，我们理论上可以轻松实现自动化覆盖全球经济60%到70%的工作时长。但现实中，我们离这个目标还差得远。原因在于我们仍将现有的大型语言模型（LLM）或其他AI系统视为现有工作流程中的工具。比如，ChatGPT用来撰写文案，DALL-E用来制作图片，等等。

那么，现有的AI工作流程实际上为我们节省了多少时间呢？可能远低于你的预期。这是因为人类依然在执行大部分操作：复制、粘贴、调整内容，或在不同SaaS产品之间迁移数据。虽然AI正在处理大量特定的知识或技能工作，但大部分行动和流程仍需由人来完成。

想想要在行业杂志上发表一篇文章的流程。你需要撰写新闻稿，整理可能感兴趣的记者名单，撰写推介邮件。理论上，你可以为每项任务付费购买一款专用的AI工具。而你——人类——仍需在这些工具之间搬运材料。

这简直就是充当保姆，在旁“照看”这些工具的工作。我们需要放眼更大的蓝图。

AI具备知识和行动双重能力。这种知识与行动的结合是该领域的关键时刻，因为这标志着AI不再仅仅是工具，而是成为了协作伙伴。

这正是引导型智能体概念的由来。

首先，我们要明确AI智能体与引导型智能体的区别。目前，AI智能体会使用大型语言模型（LLM）生成任务清单，并通过与现有软件的整合来执行这些任务。然而，如果这个任务清单是由一个通用LLM创建的，可能并不完全适合某个特定行业或需求。

通用型AI智能体可能对你的领域有基本的理解，但它未必能准确把握你的行业中对于社交媒体语调、发布节奏或客户需求的具体细微差别。

而引导型智能体在LLM生成任务清单时设置了一系列指导原则和预定义步骤。例如，当一个LLM为一家医疗初创公司创建内容时，引导型智能体会确保内容仅基于经过验证的医学资料生成。

引导型智能体将工作流串联起来。理论上，你可以“雇佣”一个引导型智能体来“在行业杂志上刊登文章”，并让AI自主执行整个任务清单，顺畅地从一个任务过渡到下一个，最终完成特定行业和结果所需的工作。就像从一个代理商或自由职业者那里购买服务一样。

几个月前，我们就已经看到一些爱好者朝这个方向迈进。个体用户已经开始使用ChatGPT来创建完整的在线业务，或用它来打造病毒式传播的社交媒体账号。如今，中小企业（SMBs）正在逐步接受这种思维方式。

NFX支持的Enso是首批意识到这一趋势的公司之一。Enso是一个开发行业特定引导型智能体的平台，这些智能体能够以低成本执行完整的工作流程，比如创建营销活动、进行销售推广或执行人力资源任务。这些AI智能体可以被“雇佣”为虚拟自由职业者，专注于完成这些复杂的目标。

从“任务”到“结果”

由于引导型智能体的存在，我们现在可以从“任务导向”转向“结果导向”来思考工作。

如前所述，有了引导型智能体，我们可以抛开传统的任务清单及其间的繁琐监督。引导型智能体会自主完成所有任务。

这意味着：你可以用新的客户数量、已发布的文章、达成的交易来衡量成功——关注结果。所有的工作流程和关键绩效指标（KPIs）被简化为一个简单的“是”或“否”的问题：引导型智能体是否完成了目标？

这种思维模式的转变能够为公司和客户释放巨大的价值。我们在医疗行业中已经见过类似的变化，即从按服务收费（fee-for-service）的医疗模式过渡到以价值为导向的医疗模式。

以价值为基础的医疗专注于为患者创造最佳体验和结果。这种模式减少了长期成本，抑制了不必要的支出，鼓励长期思考，提升患者满意度，并奖励高质量和高效的服务。相比之下，按服务收费的模式虽然能带来即时收入，且提供了多种服务选择，但也容易导致不必要的程序、高昂的医疗费用、碎片化的医疗服务，以及对数量的关注而非质量。

目前，大多数B2B软件领域，甚至是AI领域，都更接近于这种按服务收费的模式。当你为一项服务（或工具）付费时，最终往往会强调数量而非质量。这是一场“拼数量”的游戏，成本可能迅速膨胀。而无论最终结果如何，你都需要付费。例如，在之前提到的场景中，即便新闻稿未能成功发表在杂志上，你仍然需要支付相应费用。

代理机构通常偏好按服务收费的模式，这也是可以理解的，因为他们会在流程本身上投入大量精力。最顶尖的代理机构能实现目标，其他的则未必——但价格始终如一，无论结果如何。

有了引导型智能体，我们可以专注于结果导向。当收费基于价值时，你强调的是质量而非数量。你优先考虑效率，减少在实现最终目标过程中的琐碎步骤上的时间和资金消耗。结果直接转化为价值，因此你获得的成果更佳。回到之前的例子中，只有当你成功将新闻稿刊登在杂志上时，你才真正赚取了大部分报酬。

对于AI智能体而言，按表现付费要容易得多。对于引导型智能体来说，努力本身无法衡量，但表现是可量化的。

我们认为，这种从任务到结果的转变最终将遍及各个行业，适用于各类规模的企业。然而，目前有一个独特的机会可以通过这项技术主要服务于中小企业。将引导型智能体引入中小企业领域，有望赋能这个经常被尖端技术忽视的庞大经济体。正是在中小企业中，我们将看到引导型智能体的概念真正起飞。

引导型智能体将在中小企业中更快落地

引导型智能体的兴起将为中小企业（SMBs）注入强劲动力。我们预计，这一概念将在这些企业类型中比在大型企业中更快普及。

对于本无法负担雇佣专职人员或高端代理机构的小企业来说，AI智能体的概念只有好处。它不是要取代人类员工或重组部门，而是一个增值工具，让中小企业能做那些原本无法实现的事情。

你可以“雇佣”一个会计，管理社交媒体账号，甚至用一支小团队来开设并运营一个网站或在线商店。这拓宽了选择，而非限制它们。这种价值主张能够支持企业快速发展。

因此，我们看到AI在中小企业中的应用迅速扩展：根据小企业委员会的调查，93%的中小企业认为AI正在为其节省成本并提高盈利能力。31%的受访企业表示，他们计划在未来一年内对AI进行“显著”投资。

相比之下，将AI智能体引入大型企业的过程则相对缓慢。虽然许多老牌公司在生成式AI时代积累了大量价值，但它们并未彻底从内部重新构建成AI优先的思维模式。即使有这样的趋势，推进速度也并非尽如人意，因为这个过程比想象中更复杂。

在大型企业中，决策者更难寻找，部门间的流程根深蒂固。此外，大型企业通常存在更多专有流程和数据集。雇佣一个AI“自由职业者”并授予其访问安全CRM或社交账号的权限，很可能会引起不安和争议。

因此，我们看到AI智能体在大型企业中缓慢渗透。虽然企业级的生成式AI市场每年可能创造2.6万亿至4.4万亿美元的价值，但只有当企业能迅速重新构想和转型其生产力链条上的工作方式时，这些价值才能被释放。

简单来说：大型企业在从“任务导向”转变为“结果导向”的过程中会更慢，因为它们的任务清单几乎无穷无尽且极其复杂。此外，使用AI智能体通常需要该智能体在多个复杂的系统上“工作”，这些系统往往是专有的，并需要访问多个内部数据源来完成任务。而这些复杂性在中小企业中并不存在。

这也是为什么对中小企业来说，从第一天起，引导型智能体就是一种增值工具。它填补了空白，而不是拆除现有系统。

专注于中小企业，这一代AI智能体能够迅速进入市场并扩大份额。从社会角度来看，这有望真正提升中小企业的能力，实现其效能的十倍增长，从而为美国经济的庞大部分注入新动力。

为什么引导型智能体将加速中小企业的腾飞

要在经济上实现重大变革，你需要速度和规模。我们已经知道，引导型智能体将在中小企业（SMBs）中迅速推广。但大多数人尚未意识到，这一变化为何如此重要。

首先，中小企业的规模庞大。中小企业占据了美国经济的巨大份额，贡献了44%的国内生产总值（GDP），接近一半的就业岗位，以及3700亿美元的整体技术支出。在全球范围内，中小企业在所有IT服务上的支出甚至更多，达到约7500亿美元。

其次，这些AI工具首次让中小企业能够获得实现规模化发展所需的工具，与大型企业站在同一起跑线上。这意味着中小企业的市场力量将呈指数级增长。

这背后有两个主要推动力。

1. 我们终于能实现规模化的独特性

深入研究中小企业市场，你会发现一个高度多样化的生态系统。美国有580万家中小企业，相比之下，只有17,500家大型企业。企业软件公司通常向几家拥有500名以上员工的企业销售产品。而中小企业软件公司则需要面向许多员工人数不到10人的小型企业销售，每家公司可能都有具体的需求。

这种中小企业的多样性要求在大规模上实现独特性。在AI时代之前，这几乎是不可能的任务。然而现在，对引导型智能体而言，这已不再是难题。它们完全具备在规模化中保持独特性的能力。

Enso已经利用引导型智能体来解决众多中小企业的独特需求。这些智能体使用行业特定的软件、最佳实践和模板来运作。它们不是泛化的工具，而是足够具体以服务于每个中小企业，同时也足够智能，能够在大规模上创造出独特的结果。随着时间的推移，Enso计划让开发者自行创建这些引导型智能体，并在市场中出售其服务。类似于我们在自定义GPT上看到的那样，这种模式让人们能够创建出开箱即用、满足中小企业需求的完整AI智能体。

2. 在后台运行

许多大型SaaS公司，如Hubspot、Wix、Salesforce等，都是从服务中小企业起步，随后扩展到大型企业。然而，对于许多中小企业而言，学习这些复杂流程所需的时间投入是一种难以承受的奢侈，更不用说还要支付订阅费用。

Enso的CEO米奇·哈斯拉夫斯基在成长过程中注意到，他的父母——一位中学管理者和一家音乐制作室的老板——在使用数字工具时总是很挣扎。起初，他以为这是代际差距的问题。他试图通过发送SaaS工具或联系外部代理机构来帮助他们。

但这些方法都无效。代理机构费用太高，SaaS产品对他的父母来说也过于复杂，既需要时间又需要一定技能，还需要持续监控和操作。

如今，引导型智能体在后台运行，不需要中小企业额外投入时间。你甚至无需理解它如何运作——只要结果达成即可。这就像与代理机构合作，但没有代理机构的高成本。而且，这个价格是中小企业能够真正承担的。

下一代中小企业的支柱

随着Enso等公司的推动，将有引导型智能体来应对任何任务——以及实现任何结果——满足中小企业主的想象。这些服务将为中小企业打造新的基础架构支柱。借助这些AI智能体，启动和发展一家小企业将变得前所未有的容易。

过去，只有大型企业才能获得各种所需服务来推动发展。而现在，这种局面已经改变。中小企业终于迎来了它们一直应得的机会。