一波尚未平息一波又来侵袭,AI Agent的商业落地尚未站稳,业内又在炒Agentic AI了,这体现出来的,可不是技术进步的速度,而是反映出了行业的焦虑感。
这个话题上周珠海周老板来北京,在大吉巷简单聊了一杯咖啡的时间。
而我,恰好前段时间也尝试开发过几个AI Agent应用,也经常使用免费的SaaS软件,而且大家有印象的话,几年前还曾经开发过一级市场项目管理的低代码应用。
所以这三个领域都有过浅尝,也算是稍微有点发言权。这篇小短文从个人角度,粗浅谈谈对比一下当下炸子鸡AI Agent和SaaS、低代码的异同点。
目前AI Agent的商业模式,要么是第三方厂商,把一些常用的功能AI Agent化,提供相应的服务,比如写ppt、OA办公、视频剪辑文案等等,典型的像大模型厂商的应用、Manus等,采用付费订阅的模式;要么是to应用的,用户可以根据自己的工作需求,在AI Agent应用开发平台上,搭建个性化定制的工作流,典型的像字节coze、飞桨、dify等,主要采用按需付费的模式。
AI Agent Vs SaaS
虽然很多人都喜欢把AI Agent和SaaS软件做对比,但周老板的观点是,这是两个逻辑完全不同的领域。一个强调功能的拼接和个性化定制(AI Agent),一个强调功能性和可用性(SaaS),这个观点我是认同的。
AI Agent并非天然是SaaS,但Saas未来必然会AI化。一些通用功能的AI Agent,未来可能会逐步SaaS化,而未来的SaaS模式,也会逐步被AI赋能。
大家喜欢把二者放在一起比较的原因,估计大部分都是从付费模式角度来看的。关于中国用户SaaS付费意愿的问题,未来的AI Agent时代会不会重蹈覆辙,这是个值得大部分创业者深思的问题。
AI Agent Vs 低代码
其实从业务个性化定制角度,把AI Agent和低代码平台做比较可能更合适,我第一次尝试开发AI Agent应用的时候,第一反应也是这个——这不就是增加了AI功能的一个低代码平台嘛?相似的工作流,相似的开发界面,只不过有了AI赋能,能力强大了很多。
AI的介入是二者的最大差别,但有好处也有坏处,好处是能力看上去更强大了——能理解自然语言,能处理多模态,能实现一些以前不敢想的功能……坏处是处理结果的不确定性更大了,更需要人工介入审核。以前的低代码开发的工作流,丁是丁卯是卯,输出结果是确定的,哪怕报错,也是例行公事报错。而AI Agent,因为AI的介入,中间会出现一些意想不到的流程bug,这些都导致结果的不确定性。
另外一个属性也有相似点,就是数据的安全性,低代码平台既可以放在公有云上,也可以私有化部署;AI Agent也是既可以运行在公共平台上,也可以一体机私有化部署。
但低代码坦率来说发展的并不好,所以数据的安全性并不是首要原因。
问题的本质
另外一个问题,虽然看上去是小问题,但实践中却是阻碍商业模式落地的最大障碍,那就是用户得有能力去实现他们的工作流设计开发。
虽然低代码和AI Agent都强调零门槛编程,但用户仍需要自行设计和定制工作流,进而开发出相应的个性化应用,单单这一点,就阻碍了大部分“懒惰”的用户。
这也是低代码、AI Agent与SaaS最本质的区别,SaaS是饺子上桌,并配上了醋,你动筷子吃就行;而低代码、AI Agent虽然简单,还是需要用户捏饺子下锅,哪怕是饺子皮、饺子馅都给准备好了,也阻碍了大部分人的行动力。
那么,在国内SaaS、低代码发展都不及预期的情况下,您认为AI Agent商业落地面临的最大障碍会是什么?用户付费意愿,数据安全性,还是用户的惰性?还是其他因素?