文章主要介绍了AI Agent在SaaS行业的应用及其市场潜力。随着AI技术的不断发展，AI Agent已经成为AI落地的最佳选择，其市场规模有望超过SaaS。文章还介绍了SaaS行业的现状和未来趋势，以及AI技术如何赋能SaaS企业。此外，文章还介绍了几家在AI Agent方面做得比较好的公司以及他们在垂直领域的应用案例。
随着AI技术的不断进步，AI Agent作为垂直领域的一种新兴B2B软件，其市场规模有望超过SaaS，成为AI落地的最佳选择。通过利用LLM技术，AI Agent可以实现自动化操作，进一步提高效率和降低成本。
SaaS行业正在迅速发展，市场规模不断扩大。然而，市场高度分散，每个垂直领域都需要深入的专业知识和对特定问题的关注。大企业更倾向于专注于少数几个规模庞大的市场，而忽视细分市场。因此，创业者在这个领域有机会通过提供专注于垂直领域的解决方案来获得成功。
AI技术可以赋能SaaS企业，帮助他们实现自动化、提高效率并降低成本。例如，AI Agent可以自动化完成测试和QA工作，从而取代传统的人工操作。此外，AI技术还可以用于客户支持、市场营销等领域，提高客户满意度和效率。
文章中提到了几个在垂直领域AI Agent方面做得比较好的公司，包括Outset、Momentic、Powerhelp和Salient等。这些公司利用AI技术解决了不同垂直领域的问题，提高了效率和准确性。
AI语音呼叫技术近年来发展迅速，随着AI语音合成技术和自然语言处理技术的进步，AI语音呼叫可以用于更复杂的场景。这种技术可以自动化完成呼叫中心的工作，提高客户满意度和效率。
在11月12日的「百度世界2024」上，百度创始人李彦宏重点指出“智能体是AI应用的最主流形态，即将迎来它的爆发点。”大洋彼岸，YC合伙人、资深投资人Jared最新一期深度解读中掷地有声地指出，垂直领域AI Agent有望成为比SaaS大10倍的新兴市场，凭借替代人工操作、提升效率的显著优势，这一领域可能催生出市值超过3000亿美元的科技巨头。在YC最新一期节目《Vertical AI Agents Could Be 10X Bigger Than SaaS》中，YC四位资深投资人 Gary、Jared、Harj和 Diana 从 SaaS 行业的发展历程出发，结合了大量实例和深刻洞察，深度分析了为何垂直领域AI代理将成为下一个创业风口。四位YC资深投资人表示，LLM 技术的进步为 AI Agent 的发展奠定了基础，越来越多的创业公司开始利用 AI Agent 技术来解决各行各业的难题。若将AI与初期的Saas行业对比，YC资深投资人认为，LLM技术的突破犹如2004年浏览器引入XML HTTP请求，开启了全新的计算范式，使得AI Agent能将软件与人工操作深度结合，在效率和成本方面实现质的飞跃。从Momentic的AI自动化测试到Powerhelp的智能客服系统，再到Salient的AI语音催收，垂直领域AI Agent正在各个细分市场展现出强大实力。由于每个领域都需要深入的专业知识，大公司难以快速布局，这为创业者提供了难得的机遇。更重要的是，LLM的应用将改变企业用人模式，未来公司可能只需更少的员工就能实现快速增长。站在当下，似乎，AI Agent已经成为AI落地的最佳选择。1. SaaS行业的成功是垂直领域AI Agent兴起的最佳佐证
Jared认为，垂直领域AI Agent的市场规模将非常巨大，甚至可能诞生市值超过3000亿美元的公司。他认为，SaaS行业的成功是垂直领域AI Agent 兴起的最佳佐证。SaaS（软件即服务）模式的出现彻底改变了软件行业。过去，企业需要购买昂贵的软件许可证，并花费大量时间和资源进行安装和维护。而 SaaS 模式将软件托管在云端，用户只需支付订阅费用即可使用，极大地降低了软件的使用门槛和成本。- 易于使用: 通过网络即可访问，无需复杂的安装和配置。
- 可扩展性强: 可以根据企业的需求灵活调整订阅方案。
- SaaS 行业的繁荣: 过去20年，SaaS行业获得了超过40%的风险投资，并诞生了300多家独角兽企业，例如 Salesforce、Workday、Zoom 等。这充分证明了 B2B 软件市场的巨大潜力。
Jared 认为，垂直领域 AI Agent 作为一种新兴的 B2B 软件，其市场规模有可能超越 SaaS。 因为 AI Agent 不仅可以像 SaaS 一样提供软件服务，还可以通过 AI 技术实现自动化操作，进一步提高效率并降低成本。2. LLM技术为垂直领域AI Agent的爆发奠定了基础
YC的资深投资人们将 LLM 技术的出现比作 2004 年浏览器引入 XML HTTP 请求功能，认为这两者都是新的计算范式，为软件开发带来了根本性的变革。XML HTTP 请求功能催生了 Ajax 技术，使开发者能够构建富互联网应用程序，例如 Google Maps 和 Gmail，这些应用的成功推动了 SaaS 行业的蓬勃发展。- XML HTTP 请求功能: 允许网页在不重新加载整个页面的情况下与服务器交换数据，从而实现更流畅的用户体验。
- Ajax 技术: 利用 XML HTTP 请求功能，实现网页的异步更新，提升用户体验。
LLM（大型语言模型）技术也为软件开发提供了新的可能性，可以将软件与人工操作结合起来，创造出更强大的垂直领域 AI Agent，取代传统的 SaaS 软件和人工操作。- LLM 技术: 能够理解和生成人类语言，可以用于构建聊天机器人、自动生成文本、翻译等应用。
3. 为什么大公司错失了 B2B SaaS？
大公司错失 B2B SaaS 市场的主要原因是 B2B SaaS 市场高度分散，每个垂直领域都需要深入的专业知识和对特定问题的关注。大公司更倾向于专注于少数几个规模庞大的市场，而不是分散精力去应对众多细分领域。例如，Gusto 是一家专注于薪资管理的 SaaS 公司，它之所以能够成功，是因为它深入了解了薪资管理领域的各种细节和法规。而对于 Google 这样的巨头来说，开发一款类似 Gusto 的产品需要投入大量的时间和资源去学习和理解薪资管理领域的知识，这对于他们来说是不划算的。4. AI Agent 将如何影响企业的人员结构？
LLM 的应用将改变初创公司的用人模式，未来公司可能只需要更少的员工就能实现快速增长。过去，初创公司通常会随着业务增长而不断扩大团队规模，但 LLM 可以帮助公司实现自动化，减少对人力的依赖。例如，Triplebyte 是一家利用 AI 技术进行软件工程师招聘的公司，他们开发的软件可以自动筛选简历、进行技术测试和初步面试，从而大大减少了招聘人员的工作量。5. 垂直领域 AI Agent 的市场潜力有多大？
垂直领域 AI Agent 的市场规模将是 SaaS 的十倍，因为它们不仅可以取代现有的 SaaS 软件，还可以取代大量的人工操作。传统的 SaaS 软件仍然需要人工操作来完成许多工作流程，而垂直领域 AI Agent 可以将软件和人工操作结合起来，实现更高的效率和更低的成本。例如，Momentic 是一家利用 AI 技术进行 QA 测试的公司，他们的 AI Agent 可以自动执行测试用例，并生成测试报告，从而完全取代了传统的 QA 团队。6. 垂直领域 AI Agent 的应用案例
讨论中，四位YC资深投资人们列举了多个垂直领域 AI Agent 公司的例子，以下是我们挑选的其中几个比较有代表性的案例：- Outset: 利用 LLM 技术改进调查和问卷调查领域。传统的调查和问卷调查软件需要人工设计问题、收集数据和分析结果，而 Outset 的 AI Agent 可以自动完成这些任务，并且能够根据用户的反馈实时调整问题和答案，从而提高调查的效率和准确性。
- Momentic: 利用 AI 技术进行 QA 测试，取代传统的 QA 团队。传统的 QA 测试需要人工编写测试用例、执行测试和分析结果，而 Momentic 的 AI Agent 可以自动完成这些任务，并且能够根据软件的代码和功能变化自动调整测试用例，从而提高测试的效率和覆盖率。
- Powerhelp: 开发 AI 客户支持代理，可以处理复杂的客户支持工作流程，取代传统的客户支持团队。传统的客户支持需要人工接听电话、回复邮件和解决问题，而 Powerhelp 的 AI Agent 可以自动完成这些任务，并且能够根据用户的提问和历史记录提供个性化的解决方案，从而提高客户满意度和效率。
- Salient: 利用 AI 语音呼叫技术，自动化催收汽车贷款领域的债务。传统的催收工作需要人工拨打电话、与借款人沟通和记录催收结果，而 Salient 的 AI Agent 可以自动完成这些任务，并且能够根据借款人的情况和还款能力调整催收策略，从而提高催收效率和成功率。
7. AI 语音呼叫技术的发展趋势
AI 语音呼叫技术近年来发展迅速，随着 AI 语音合成技术和自然语言处理技术的进步，AI 语音呼叫可以用于更复杂的场景，例如催收债务、客户服务、市场营销等。- AI 语音合成技术: 可以将文本转换为自然流畅的语音，使得 AI Agent 可以像真人一样与用户进行对话。
- 自然语言处理技术: 可以让 AI Agent 理解用户的意图和情感，并根据用户的提问和反馈进行相应的回复。
8. 如何选择适合自己的 AI Agent 创业方向？
Jared 建议，想要创办 AI Agent 公司的创始人应该寻找那些枯燥、重复性高的行政工作。这些工作通常需要大量的人力，并且容易被 AI 技术取代。例如，文章中提到的 Sweet spot 公司，就是看到了政府合同竞标过程中存在大量重复性工作，因此开发了 AI 代理来帮助公司自动化完成这些工作。延伸阅读一：SaaS产业增速达到23.1％ AI将为产业发展带来新机遇
云计算作为数字时代的新型基础设施，是加快形成新质生产力的关键要素和构建现代化产业体系的核心支撑。SaaS（Software as a Service）作为云计算最上层、最接近用户的服务模式，因其轻资产、快速弹性、高效敏捷等特点，成为企业“上云用数赋智”的首选。日前，中国信息通信研究院云计算与大数据研究所发布《中国企业级SaaS产业发展研究报告（2024年）》（以下简称“报告”），报告显示，2023年我国SaaS市场规模达581亿元，增速约为23.1％。在AI技术的持续发展下，SaaS产业正迎来新一轮革新。
报告指出，我国SaaS产业历经20余年发展，目前正处于成长变革阶段。受限于基础设施和技术水平，我国SaaS产业起步较晚。从21世纪初至今经历了概念萌芽、探索转型、高速扩张、成长变革4个阶段。当前，产学研用各方开始挖掘新模式、新业态和新动能，探索SaaS与人工智能、大数据、物联网等交叉领域技术的融合，助力行业企业从“资源上云”到“深度用云”，带动产业新增长。
当前，我国企业级SaaS产业市场规模不断增长，细分赛道龙头显现。据中国信通院统计，2023年我国SaaS市场规模达581亿元，增速约为23.1％。虽然增速有所下降，但整体规模仍稳步增长。随着行业加速出清，中国SaaS的每个细分赛道均显现头部效应，ERP、CRM、办公、人力资源、零售等赛道行业格局逐步稳定，演化为1至2家头部厂商占据绝大部分市场份额的局面。
近年来，AI赋能加之海外市场探索，企业级SaaS产业发展迎来新机遇。报告指出，伴随AIGC带来的“内容生产力”大爆发，SaaS产业也迎来前所未有的发展机遇，AI大模型正在将所有SaaS重写一遍，未来在AI技术的持续发展下，SaaS产业将迎来新一轮革新。同时，随着国内竞争日益激烈，海外市场成为SaaS发展新蓝海，SaaS企业出海与SaaS服务出海两种模式并存，为国内SaaS服务商提供了新的机遇。
报告指出，尽管企业对SaaS认知和接受程度不断加深、市场需求逐渐旺盛，但产业发展仍面临诸多挑战。供给方面，厂商获客成本高，营收增长难，可持续发展堪忧；需求方面，产品和服务繁多，缺乏评估标准，用户产品选型难。
报告提出，未来随着大模型等人工智能技术进入商业落地阶段，仍会有大量中小型创新企业和投资公司涌入SaaS领域，为该领域注入新生力量。从市场分类来看，ERP、CRM、OA协同、财税、人力等通用型SaaS占据大部分市场，占比约为65％，零售电商、医疗、交通物流、餐饮等行业垂直型SaaS占比约为35％，但根据中国信通院数据，零售、金融、物流等行业SaaS服务渗透率高于CRM、ERP、HRM、财务管理等通用型SaaS，平均渗透率超过20％，应用程度较高，未来有巨大发展潜力。
报告指出，为应对SaaS服务范围扩展减缓、产业发展速度降低等挑战，可通过政策扶持的方式改善SaaS产业环境；同时，要引导SaaS服务商积极拥抱AIGC等新一代信息技术，通过技术的交叉融合和深度创新，推动SaaS服务智能化、个性化与高效化转型，简化产品功能设计和交互流程，从而提升服务水平与用户体验。（作者：苏晓）
延伸阅读二：SaaS的AI味，到底是个什么味儿
在全球范围内，SaaS正在经历一场由人工智能（AI）驱动的深刻变革。
近期，金蝶集团董事会主席徐少春先生在其发言中提到，“中国企业软件SaaS服务的黄金十年已经来临”。在金蝶看来，随着AI技术的不断进步与应用，特别是在大模型技术的广泛应用下，SaaS行业不仅AI味十足，更将为业界开启一个充满潜力与活力的新时代。
展开来看，AI技术，尤其是基于大规模预训练模型的大模型技术的迅猛发展，所带来的影响不仅限于改变SaaS产品的形态，使其达到前所未有的智能化水平，涵盖了自然语言处理、图像识别等多种应用，更重要的是，它对市场格局产生了深远的影响。
首先，AI技术的发展为SaaS产品注入了新的生命力。例如，AI驱动的客户服务机器人可以24/7不间断地解答用户问题，不仅提升了客户满意度，还极大地减轻了人工客服的压力，使得企业可以更高效地管理客户关系。这些机器人能够利用自然语言处理技术理解用户的问题，并提供准确且及时的响应。此外，智能数据分析工具能够帮助企业更快地发现业务洞察，优化决策流程，使企业能够根据实时数据做出快速反应，从而在竞争激烈的市场环境中保持优势。
其次，基于AI的个性化推荐系统可以根据用户的实际需求，为其提供更加精准的服务建议。这一技术的应用不仅限于消费互联网，在企业级服务中也同样重要。例如，对于营销自动化平台而言，AI可以分析用户行为模式，并据此推送最有可能引起用户兴趣的内容，提高营销活动的效果。对于供应链管理来说，AI可以帮助预测库存需求，减少浪费并提高运营效率。
再者，AI技术的应用不仅仅局限于前端用户体验的改善，它同样可以深入到企业的后端操作流程中。例如，在人力资源管理方面，AI可以帮助企业筛选简历，评估候选人的适配度，并预测员工的离职风险，从而优化招聘流程，降低人才流失率。在财务管理上，AI可以自动处理发票、账单等财务文档，减少人为错误，加快审批流程。
从整个市场供需来说，当前中国经济正处于“换档”阶段，以AI为代表的新质生产力，将成为未来经济高质量增长的新引擎。AI技术对SaaS行业产生的颠覆性变革，对SaaS企业既是充满挑战的时刻，也蕴藏着巨大的机遇。谁能真正做到以客户为中心进行创新，将AI从概念转化为实用的应用，谁就将获得更大的增长动力。
