北京
在被視為“Agent元年”的2025年，涌現出了不少所謂“原生Agent公司”，將智能體的概念帶到了各個傳統行業。一個共識是，大模型競賽的重心已從參數規模轉向應用閉環，技術提供商與產業場景的結合深度，成為決定下一階段格局的關鍵變量。在這一背景下，那些長期依賴個人經驗、難以規模化的知識勞動領域，正成為Agent技術滲透的重點方向。
銷售是其中最具代表性的環節。這一職業古老且高度依賴人際互動，長期被視為"靠人跑"的活兒，卻也是商業鏈條中連接供給與需求的"最后一公里"。當技術試圖進入這個賽道時，一位經歷過完整中國互聯網周期的創業者，做出了自己的選擇。
2024年，韓美創辦百型智能。韓美曾是阿里巴巴支付寶國際部外卡業務負責人，深耕外貿B2B、B2C全鏈路；后來又參與創辦哈啰出行并擔任COO。從PC互聯網到移動互聯網，韓美的職業軌跡恰好與中國數字產業的幾次模式躍遷。如今，她又一頭扎進了AI時代。
百型智能給自己的定位頗為特別：AI時代的知識勞動力制造商。韓美的邏輯也很直接——過去工廠把體力勞動標準化了，但是缺少把頂級銷售的知識和能力標準化的模型。
這個定位背后，是一個更具野心的產業判斷。過去兩百年的工業革命，本質上完成了對體力勞動的標準化和規模化復制——而接下來的AI革命，目標將是知識勞動，尤其是那些長期被鎖定在個人經驗中的高價值判斷力。銷售正是這種知識勞動的典型。一個頂尖銷售對客戶需求的敏銳嗅覺、對談判節奏的精準把控、對全球市場的動態理解，長期以來被視為難以復制的"個人手藝"。
這一邏輯獲得了資本的認可。那一年的秋天，百型智能引發了關注——金沙江創投領投百型智能數千萬人民幣Pre-A輪，老股東源數創投跟投。
以“務實”“看數據”“只賺確定性高的錢”著稱的金沙江董事總經理朱嘯虎稱，他看好這家公司“既能實現低成本定制化交付，又精準解決中小企業出海難題”，是“垂直場景深耕+高效技術落地+強大的商業化”的AI應用優質路線。
“我們希望復制行業TOP級銷售冠軍的判斷力、話術和營銷策略，低成本地把AI銷售冠軍交付給每個企業客戶。”韓美這樣解釋她的賽道選擇。
據了解，百型智能目前已經推出了獲客專家、觸達專家、營銷專家、投流專家、成單專家等AI Agent產品，覆蓋74%的行業門類。
這一產品方向，與當前中小企業面臨的現實困境高度契合。大量中小企業缺少優秀銷售人才，對全球市場了解不足，營銷拿單能力弱，而人工成本的限制又使得海量商機被直接浪費。百型智能試圖用Agent技術將頂尖銷售的能力拆解為可訓練、可部署的數字勞動力。
在今年的廣交會上，百型智能又推出了“AI打單神器”，引發關注。
該公司介紹稱，這是一款展會背調助手，主要功能是幫助外貿企業在獲取客戶名片后快速完成背景調查，以便篩選高意向采購商，能夠解決外貿企業在展會中面臨的線索轉化率低的問題。
“提前發現需求，現場解決問題”，這很符合AI的精神，也很像銷售的風格。據稱，這款產品在展期內吸引了過萬人次關注了解。
不過，傳統認知上，銷售還是“靠人跑”的行業，AI銷售和相關外貿產品的核心競爭力究竟在哪？
韓美給出了兩個關鍵詞：一是無休，二是全局視野。傳統銷售模式下，人是最大的瓶頸，人工經驗局限在局部最優，大量市場處在盲區，海量商機因人力成本限制被直接浪費。
“Agent的效率革命讓原生AI銷售獲得全局視野，極大提升商機帶寬，同時極大節省人的注意力，一人甚至無人銷售部的落地成為可能。”
不過，韓美也同時表示，人類專家不會完全被取代，只是角色定位變了。
“以前人類專家既要制定策略也要負責執行落地，現在Agent可以完全實現策略的執行，人類專家可以更聚焦在策略的制定上。”她稱。
2026年，AI圈早已喊出了“Agent規模化落地元年”的愿景，起步較早的Agent公司也迎來了擴大規模的機遇和更多挑戰。對于這個關鍵之年，韓美稱，當下我們已經見證了很多現實場景中，都有一人甚至無人公司的落地，同時也可以預見，Agent之間的社交也將逐步興起，不同企業之間的AI溝通將直接解決一部分問題。。
在她看來，人們對Agent的想象才剛剛開始，Agent公司的故事，也才剛剛開始。
以下是我們與韓美對話的全文，經編輯：
Q：為什么選擇銷售AI Agent這個賽道？
A：因為很多中小企業缺少優秀的銷售人才，對全球市場的了解不足，營銷拿單能力弱。我們希望復制行業TOP級的銷售冠軍對客戶的判斷力、話術、營銷策略等，低成本地把AI銷售冠軍交付給每個企業客戶，幫助這些企業把產品和服務賣到全球。
Q：百型智能的愿景是什么？
A：我們的愿景是成為AI時代的知識勞動力制造商。
Q：AI銷售的核心競爭力是什么？
A：AI銷售可以7*24小時無休地為公司挖掘線索并進行主動開發，可以極大提升主動開發的效率。更進一步來說，可以直接幫助公司完成跟單閉環。
在前AI銷售時代，人是最大的瓶頸。一方面，人工經驗可能局限在局部最優，有大量市場都處在經驗盲區中；另一方面，因為人工成本的限制，海量商機被直接浪費了。
Agent的效率革命，使得原生AI銷售可以獲得全局視野，極大提升了商機帶寬，同時又極大節省了人的注意力，讓一人甚至無人銷售部的落地成為可能。
Q：如何保障AI決策的準確性和可解釋性？
A：可以把銷售類比成一個NP問題，在全流程的不同環節能夠獲得人類經驗和真實環境的反饋，是一個典型的可以讓Agent自主學習進化的場景。
難點在如何挖掘出真正影響決策的特征，因為銷售是一個正向噪聲很多，但是往往少數負向信號起決定性的決策過程。同時我們的客戶分布于幾十個不同的產業門類，不同公司內部的知識和流程經驗沉淀的標準和程度也不同，不乏有大量客戶的真實know how可能只存在于人類專家腦中的潛空間里，能提供給Agent做初始學習的知識極少。
我們要面臨的恰恰是這么一個巧婦難為無米之炊的場景，這也是我們基于圖神經網絡搭建的產業世界模型解決的問題，圖神經網絡是一種帶有先驗知識的帶mask的Transformer，基于產業鏈的先驗知識和真實世界的產業鏈關系結構，我們能夠過濾大量trivial信號，重點關注起決定性作用的核心特征。從而能夠基于用戶給的極少知識和反饋，實現與人類專家經驗的對齊，同時結合真實環境的成交反饋，用真實效果克服人類經驗偏見陷阱，進一步成長并超越人類銷售專家。
Q：在您看來，企業出海面臨哪些實際痛點？百型智能的AI銷售員工能解決其中哪些問題？
A：主要的痛點是被動等待客戶、營銷成本高且效果差，以及沒有訂單或訂單不穩定、周期長、人才缺乏等。
我們的AI銷售員通過復制行業和公司銷售冠軍的銷售經驗，以無休的高績效模式，幫助企業快速找到足夠多的精準潛在客戶，詢單訂單轉化率高于人類10-100倍，這就能讓企業不再被動等待客戶和訂單。我們還擁有穩定產生訂單的AI自動化決策和執行系統，這個系統的能力每天都在迭代和升級。與此同時，使用AI也能夠釋放人類專家的時間，專注高質量訂單服務轉化。
Q：聊聊咱們在廣交會上新推出的“AI打單神器”？它對用戶的核心吸引力是什么？
A：這款產品可以理解為展會背調助手。它基于AI原生的思考和多渠道數據，實時爬取全網公司新聞，基于對用戶所在公司的理解生成雙向分析后的背調報告，判斷公司是否需要重點跟進，如果跟進的話，面前客戶是適合直接銷售還是請求引薦，并快速生成公司和產品的中英文亮點話術。
對于用戶來說，可以用這款產品實時識別客戶是否匹配，是否優質，更好安排自己的銷售資源，實現更理想的展會成果，沉淀優質客戶，提高展會轉化，實現在目標客戶前的有效曝光。
Q：在公司的核心業務中，目前哪些領域的企業采購意愿最強？您覺得是為什么？
A：我們的AI銷售智能體目前已經覆蓋74%的門類，因為成本足夠低，相當于只要員工社保的錢，所以基本企業老板做出采購的決策都不難。
其中采購意愿最強企業的就是迫切需要發展的，或者迫切需要訂單的企業。他們在傳統方式的投入成本高，所以很快就做出了采購決定。此外，ROI低的企業采購動力也很足。另外就是對AI有認知的，或者用過AI產品的，這些企業也比較容易決策。
Q：在市場拓展方面，公司接下來有哪些重點規劃？未來會考慮從外貿領域向其他行業拓展嗎？
A：我們的銷售智能體是通用銷售智能體，行業不限，目前的重點是中國企業出海，因為我們的供應鏈優勢明顯，產能充足，有勢能。后續我們的智能體可以給全球的賣家和全球的買家使用。
就目前來說，我們的銷售智能體已經與全球160多個國家的500萬+海外采購商KP建立了聯系，獲得了幾十萬的采購詢單，交易潛力10億+，可以做得很廣。
同時，外貿的工作鏈路也很長，也可以做得很深。我們客戶的行業分布很廣，包括機械、工業、建材、汽配、化工、新能源、智能制造、家居、軟件服務、各類消費品等等。
Q：今年AI助理、AI員工頻頻引發熱議，在您看來，外貿領域AI替代人的速度能有多快？
A：在銷售的Outbound環節，我們其實已經實現了AI對人的替代，在傳統的主動開發和投流被動獲客環節，AI的效率遠高于人類。
在Inbound環節，Agent目前還處在陪跑人類的合作模式，但我們覺得，其實瓶頸還是在人和Agent的合作邊界上，這不是一個技術問題，而是管理問題，我們歡迎更多的客戶授予我們的銷售Agent更多權限，來實現AI對于銷售全流程的整體提效。
Q：目前人類員工最難被AI復刻的能力是什么？
A：其實人類專家不會完全被Agent取代，只是角色定位變了。
以前人類專家既要制定策略也要負責執行落地，現在Agent可以完全實現策略的執行，人類專家可以更聚焦在策略的制定上。
這類似于一個二階控制論系統，人類專家不僅僅是Agent運行的監督者，還將在真實環境反饋閉環中輸出自己的主觀策略，而Agent幫助人類專家實現不同策略的快速測試反饋，實現人和Agent的共生飛輪。
Q：最后一個問題，您認為2026年AI Agent最大的變局會是什么？
A：現在來看，很難相信DeepSeek R1是2025年初發的模型，在現在這個節點，我們可能應該更大膽地設想一下。
眼下，我們已經見證了agent能夠實現更多更復雜的長程任務，在很多現實場景中都有一人甚至無人公司的落地，同時可以預見agent之間的社交也將逐步興起，基于我們今年實際的工作體會，我們可能會更聚焦在兩個方面：
首先是如何在銷售領域實際落地更高效更AI原生的人和agent的協作機制，通俗一點理解，可以理解為是人與AI之間怎樣更好的交互；
第二是如何落地企業級別的Agent分身，聚焦銷售場景的A2A生態，打造面向Agent的職業社交網絡，通俗的理解，是讓不同企業的AI員工先自己協同起來，自主解決問題，讓Agent先于人類進行商業溝通，能交易的就直接交易，有需要人類介入的再推給人類解決問題。進一步釋放AI的效率。（文/胡珈萌 編輯/楊林）
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