未来展望：当每个 SaaS 都内置 Agent，人类员工该做什么？

关键词：SaaS内置Agent、AI数字员工、人机协作范式、工作能力升级、重复劳动解放、创意价值释放、组织效率革命
摘要：本文从当前SaaS行业普遍接入AI能力的趋势出发，用通俗易懂的比喻拆解「SaaS内置Agent」的核心概念，通过真实工作场景对比、能力维度评分、数学模型推演、实战代码演示等方式，清晰回答了「Agent会不会取代人类员工」的普遍焦虑，明确给出了Agent时代人类员工的4个核心定位、3项能力升级路径、以及未来10年的职业发展新机会，帮助所有职场人提前适配AI时代的工作范式，抓住技术变革带来的红利而非被淘汰。

---

背景介绍

目的和范围

2023年以来，几乎所有主流SaaS产品都完成了第一波AI升级：Notion推出了能写文档做表格的Notion AI、飞书上线了能自动整理会议纪要、拉取数据报表的智能伙伴、Salesforce的Einstein GPT已经能自动给销售生成客户跟进话术、HR SaaS产品Moka的AI助手能自动筛简历约面试。而2024年开始，SaaS的AI升级已经从「被动问答助手」进入「主动执行Agent」阶段：Agent不需要你点按钮、输指令，就能主动感知你的工作需求，自动调用SaaS的所有功能完成任务。
本文的核心目的就是帮所有职场人搞懂三个问题：① 内置Agent的SaaS到底会把我们的工作变成什么样？② 哪些工作会被Agent接手，哪些永远是人类的主场？③ 我们现在要做什么准备，才能在Agent时代拿到更高的收入、更稳的职业安全感？
本文覆盖所有使用SaaS工具的职场人群，不管你是销售、运营、HR、产品经理还是程序员，都能从本文找到适配自己的职业升级路径。

预期读者

• 所有在职场工作、日常需要用到SaaS工具的普通员工
• 企业管理者、团队负责人，想了解如何用Agent提升团队效率
• AI产品经理、SaaS开发者，想了解Agent原生SaaS的设计方向
• 在校大学生、求职者，想提前了解未来职场的能力要求

文档结构概述

本文先从一个真实的销售日常故事引入，拆解SaaS和Agent的核心概念，然后通过能力对比表、架构图、数学模型推导Agent和人类的优劣势，再给出人类员工的4个核心定位，接着附上手把手的Agent实战代码演示，最后给出能力升级路径、未来趋势和常见问题解答。

术语表

核心术语定义

• SaaS：软件即服务，就是云端部署、打开网页就能用的软件，比如你用的飞书、钉钉、企业微信、Salesforce、Notion、金蝶云都属于SaaS
• Agent（智能代理）：能主动感知环境、自主决策、自动执行任务、能从反馈中学习的AI程序，你可以把它理解为你的24小时不休息的数字实习生
• 内置Agent的SaaS：把Agent能力直接集成在SaaS产品里，不需要你额外开发，打开就能用的新一代SaaS产品
• 人机协作范式：人类和AI一起工作的分工模式和工作流程

相关概念解释

• Prompt工程：给AI下清晰准确的指令的能力，是指挥Agent工作的基础能力
• RAG（检索增强生成）：让Agent能调用企业内部私有数据的技术，确保Agent输出的内容符合企业的规则和业务场景
• Agent幻觉：Agent生成的内容看起来很合理，但实际是错误的、不符合事实的情况，是Agent目前最大的短板

缩略词列表

• SaaS：Software as a Service 软件即服务
• AI：Artificial Intelligence 人工智能
• RAG：Retrieval Augmented Generation 检索增强生成
• LLM：Large Language Model 大语言模型

---

核心概念与联系

故事引入

我们先来看一个销售张磊的日常变化：

2022年，张磊是To B软件公司的销售，每天的工作流程是这样的：
早上9点到公司，先开30分钟晨会，然后打开CRM系统，花1小时录入昨天见的3个客户的拜访记录、更新客户跟进状态；然后花40分钟给12个待跟进客户写个性化的跟进邮件、一个个发出去；接下来拉取上周的销售数据，花1.5小时做上周的业绩报表、标注异常数据给领导；一上午就过去了，真正用来见客户、和客户通电话的时间只有下午的2个小时。月底复盘的时候，张磊发现自己一个月真正花在和客户沟通上的时间不到20%，剩下的80%时间都在做录入数据、发邮件、做报表这些杂活。
2024年，公司换了内置Agent的新版CRM，张磊的工作变成了这样：
早上9点到公司，打开CRM，Agent已经把昨天和客户通话的录音自动转成了结构化的拜访记录、更新好了客户的跟进状态、甚至自动给每个客户打了意向分；Agent已经给12个待跟进客户发了个性化的跟进邮件，还把3个已经回复的客户的邮件内容提炼成了3条重点需求放在首页；Agent已经做好了上周的业绩报表，标注了3个可能流失的高价值客户、给出了跟进建议；张磊只花了10分钟检查完这些内容，剩下的7个半小时全部用来和高意向客户通电话、见客户，当月的业绩直接翻了3倍，下班还比以前早了1个小时。

这就是SaaS内置Agent带来的最直观的变化：Agent把你从80%的低价值重复劳动里解放出来，让你把所有时间都花在真正能创造价值的高价值工作上。

核心概念解释（像给小学生讲故事一样）

我们用生活里的比喻来把这几个核心概念讲透：

核心概念一：什么是SaaS？

SaaS就像你家小区门口的快餐店：以前你要吃饭得自己买菜、洗菜、炒菜、洗碗，花1小时才能吃上饭；现在你去快餐店，花10分钟点单就能吃到现成的，不用自己准备食材、不用洗碗，性价比还高。SaaS就是云端的「软件快餐店」，以前你要用软件得自己买服务器、装系统、找运维维护，现在你打开网页登个账号就能用，成本只有原来的十分之一。

核心概念二：什么是Agent？

Agent就像你雇的一个实习生：这个实习生不怕苦不怕累，24小时不休息，你教过的事它能做得又快又好，还能从你给的反馈里不断学习，下次做得更好。但它也有缺点：脑子不太灵活，没教过的事不会做，有时候会犯低级错误，做错事了也不会承担责任，你得检查它的工作成果。

核心概念三：什么是内置Agent的SaaS？

以前的SaaS就像快餐店的点餐机，你得自己选菜、付钱、取餐，它不会主动给你推荐你爱吃的菜，也不会帮你送到座位上；内置Agent的SaaS就像快餐店的专属服务员，它知道你爱吃什么、忌什么口，你一进门它就把你爱吃的菜做好端过来，你吃完了它主动帮你结账，你说要打包它主动给你装好送出门，全程不用你动手。

核心概念之间的关系（用小学生能理解的比喻）

我们把SaaS、Agent、人类员工的关系比作餐馆的运营团队：

• SaaS是餐馆的厨房：有各种厨具、食材，能做出各种菜
• Agent是厨房的厨师和服务员：能按照要求做菜、端菜、收拾桌子，干所有体力活和重复活
• 人类员工是餐馆的老板：不用自己炒菜端盘子，只需要定菜单、定价格、选食材供应商、接待重要的客人、处理客人的投诉，决定餐馆的发展方向

SaaS和Agent的关系

SaaS是Agent的「手脚」：Agent本身没有执行具体操作的能力，它要发邮件就得调用SaaS的邮件功能，要录入数据就得调用SaaS的表单功能，要做报表就得调用SaaS的数据分析功能。Agent是SaaS的「大脑」：以前的SaaS没有大脑，你让它干啥它才干啥，现在有了Agent的SaaS能自己思考该干啥，主动把活干了。

Agent和人类员工的关系

Agent是人类员工的「执行者」：所有重复的、规则明确的、不需要动脑子的活都交给Agent干；人类员工是Agent的「管理者」：给Agent定目标、定规则、检查它的工作成果、给它反馈让它做得更好，人类不需要干具体的活，只需要管好自己的数字实习生就行。

SaaS和人类员工的关系

以前人类是SaaS的「操作者」：你得一个个点按钮、输数据才能让SaaS干活；现在人类是SaaS的「使用者」：你只需要告诉Agent你要什么结果，SaaS就会自动把结果给你，不需要你自己操作。

核心概念原理和架构的文本示意图

[人类员工] → 下达目标/校准规则/审核结果 → [Agent调度层]
                                                  ↓
[Agent调度层] → 任务拆解/工具调用/结果校验 → [SaaS功能模块层]
                                                  ↓
[SaaS功能模块层] → 数据读取/操作执行/结果返回 → [企业数据层]
                                                  ↓
[企业数据层] → 私有数据/业务规则/历史记录 → [Agent调度层]（供Agent学习优化）

Mermaid 架构图

人类员工与Agent能力维度对比表

我们从7个核心维度对比人类和Agent的能力，满分10分，得分越高能力越强：

能力维度	人类员工得分	Agent得分	备注
规则性重复劳动	3	10	Agent24小时不休息，不会累不会出错
信息整理与统计	5	10	Agent能几秒内处理几十万条数据，比人类快1000倍
情感共情能力	10	1	Agent没有真实情感，只能模仿人类的语气，无法产生共情
创新与创意能力	10	2	Agent只能基于已有的内容生成，无法产生真正的创新
跨域决策能力	9	3	Agent只能在给定的规则内决策，无法处理跨领域的复杂问题
风险承担能力	10	0	Agent做错事不承担责任，所有责任都由人类承担
人际协调能力	9	2	Agent无法协调不同部门、不同人的利益冲突

从这个表我们能看得非常清楚：Agent的优势全在「执行层」，人类的优势全在「决策层、创意层、社交层」，两者是完全互补的关系，不是替代关系。

---

核心算法原理 & 具体操作步骤

内置Agent的SaaS核心是Agent的调度算法，我们用Python来实现一个最简单的CRM Agent，帮大家理解Agent的工作原理。

Agent核心工作流程

Agent的工作逻辑可以拆解为5步：

1. 感知：读取用户的需求、SaaS里的业务数据、企业的规则
2. 拆解：把大目标拆成多个可执行的小任务
3. 执行：调用SaaS的API完成每个小任务
4. 校验：检查执行结果是否符合要求，不符合就修正重跑
5. 反馈：把结果返回给用户，同时记录用户的反馈优化自己的执行逻辑

核心实现代码（Python）

我们用飞书多维表格作为SaaS载体，接入通义千问大模型实现一个销售线索自动跟进Agent：

import requests
import json
from http import HTTPStatus

# 配置参数
FEISHU_APP_ID = "你的飞书应用ID"
FEISHU_APP_SECRET = "你的飞书应用密钥"
DASHBOARD_APP_TOKEN = "你的多维表格AppToken"
LEADS_TABLE_ID = "线索表ID"
TONGYI_API_KEY = "你的通义千问APIKey"

# 1. 获取飞书访问凭证
def get_feishu_access_token():
    url = "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal"
    headers = {"Content-Type": "application/json; charset=utf-8"}
    payload = {"app_id": FEISHU_APP_ID, "app_secret": FEISHU_APP_SECRET}
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
    return response.json()["tenant_access_token"]

# 2. 读取所有待跟进的销售线索
def get_pending_leads(access_token):
    url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{DASHBOARD_APP_TOKEN}/tables/{LEADS_TABLE_ID}/records"
    headers = {"Authorization": f"Bearer {access_token}"}
    params = {"filter": "跟进状态 = '待跟进'"}
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    return response.json()["data"]["items"]

# 3. 调用大模型生成个性化跟进邮件内容
def generate_follow_up_email(lead_info):
    url = "https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/text-generation/generation"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {TONGYI_API_KEY}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    prompt = f"""
    你是资深销售助理，需要给以下客户写一封个性化的跟进邮件：
    客户姓名：{lead_info['fields']['客户姓名']}
    客户公司：{lead_info['fields']['客户公司']}
    客户职位：{lead_info['fields']['客户职位']}
    上次沟通内容：{lead_info['fields']['上次沟通内容']}
    要求：语气专业友好，提到上次沟通的内容，邀请客户下周安排Demo演示，字数150字左右。
    """
    payload = {
        "model": "qwen-plus",
        "input": {"messages": [{"role": "user", "content": prompt}]},
        "parameters": {"temperature": 0.7}
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
    return response.json()["output"]["choices"][0]["message"]["content"]

# 4. 调用飞书邮件接口发送跟进邮件
def send_follow_up_email(access_token, lead_info, email_content):
    url = "https://open.feishu.cn/open-apis/mail/v1/messages/send"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {access_token}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    payload = {
        "to_list": [{"address": lead_info['fields']['客户邮箱']}],
        "subject": f"跟进：{lead_info['fields']['客户公司']}合作事宜",
        "body": {"content_type": "text", "content": email_content}
    }
    response = requests.post(url, headers=headers, json=payload)
    return response.status_code == HTTPStatus.OK

# 5. 更新线索的跟进状态为已跟进
def update_lead_status(access_token, lead_record_id):
    url = f"https://open.feishu.cn/open-apis/bitable/v1/apps/{DASHBOARD_APP_TOKEN}/tables/{LEADS_TABLE_ID}/records/{lead_record_id}"
    headers = {
        "Authorization": f"Bearer {access_token}",
        "Content-Type": "application/json"
    }
    payload = {"fields": {"跟进状态": "已跟进", "跟进时间": int(time.time() * 1000)}}
    response = requests.put(url, headers=headers, json=payload)
    return response.status_code == HTTPStatus.OK

# 主函数：Agent自动执行流程
def main():
    access_token = get_feishu_access_token()
    pending_leads = get_pending_leads(access_token)
    for lead in pending_leads:
        # 生成邮件内容
        email_content = generate_follow_up_email(lead)
        # 发送邮件
        send_success = send_follow_up_email(access_token, lead, email_content)
        if send_success:
            # 更新状态
            update_lead_status(access_token, lead["record_id"])
            print(f"已成功跟进客户：{lead['fields']['客户姓名']}")
        else:
            print(f"跟进客户失败：{lead['fields']['客户姓名']}")

if __name__ == "__main__":
    main()

代码解读

这个Agent的运行逻辑非常简单，你把它部署在服务器上设置每天早上9点自动运行，它就能每天自动帮你跟进所有待跟进的客户，不需要你做任何操作。如果加上RAG能力，把公司的产品资料、跟进规则都喂给Agent，它生成的邮件会更准确，甚至能自动判断客户的意向等级，给高意向客户优先安排销售对接。

---

数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

我们用数学模型来计算Agent带来的效率提升，以及人类员工的价值变化：

1. 传统无SaaS时代的工作效率模型

$$E_1=H\times P_h$$
其中：

• $E_1$ 是员工的总产出
• $H$ 是员工的总工作时间
• $P_h$ 是人类单位时间的产出效率
  比如一个销售一个月工作160小时，每小时能创造100元的价值，总产出就是 $160\times 100=16000$ 元。

2. 普通SaaS时代的工作效率模型

$$E_2=H\times P_h\times S$$
其中：

• $S$ 是SaaS的效率乘数，一般在2-5之间，因为SaaS能帮你把重复劳动的效率提升好几倍
  比如用了普通CRM的销售，效率提升3倍，总产出就是 $160\times 100\times 3=48000$ 元。

3. 内置Agent的SaaS时代的工作效率模型

$$E_3=(H\times P_{h-high}+T_a\times P_a)\times S\times M$$
其中：

• $P_{h-high}$ 是人类做高价值工作的单位时间产出，一般是普通工作的5-10倍，因为高价值工作（比如谈客户、做策略）的产出远高于重复劳动
• $T_a$ 是Agent的工作时间，Agent24小时运行，一个月的工作时间是720小时，是人类的4.5倍
• $P_a$ 是Agent单位时间的产出效率，一般是人类的2-3倍
• $M$ 是人机协作的协同乘数，一般在1.5-2之间，因为Agent把人类从重复劳动里解放出来，人类能更专注做高价值工作，产生协同效应
  我们来算一下：假设人类做高价值工作的单位时间产出是500元（是原来的5倍），Agent的工作时间是720小时，Agent的单位产出是200元（是人类的2倍），协同乘数是1.5，那么总产出就是：
  $$(160\times 500+720\times 200)\times 3\times 1.5=(80000+144000)\times 4.5=224000\times 4.5=1,008,000元$$
  你看，用了内置Agent的SaaS之后，一个销售的月产出从1.6万变成了100.8万，提升了63倍！这就是Agent带来的效率革命。

4. 人类员工的价值占比模型

$$V_h=\frac{H\times P_{h-high}}{H\times P_{h-high}+T_a\times P_a}$$
代入上面的数值，人类的价值占比是：
$$V_h=\frac{160\times 500}{160\times 500+720\times 200}=\frac{80000}{224000}\approx 35.7\%$$
虽然Agent干了更多的活，但人类的价值占比仍然超过三分之一，而且人类的绝对收入会大幅提升：以前你创造1.6万的价值，可能拿8000元的工资；现在你创造100万的价值，就算只拿10%的提成，也有10万的月薪，是以前的12.5倍。

---

核心问题解决：人类员工该做什么？

从上面的能力对比和数学模型我们可以得出结论：Agent不是来取代人类的，是来帮人类干杂活的，人类要做的就是把自己的时间从重复劳动里抽出来，专注做4件Agent永远干不了的事：

定位一：做Agent的「指挥家」，给Agent定目标、定规则、做校准

Agent是没有主动性的，它不知道什么是重要的，什么是对的，你必须给它清晰的目标和规则。比如你是运营，你不能只跟Agent说「给我做一个上个月的运营报表」，你要告诉它：「这个报表要包含新用户数、留存率、转化率三个核心指标，要按渠道拆分，异常值要标红，超过10%的波动要给出原因分析」，这样Agent做出来的报表才是你要的。
你还要不断给Agent反馈：这次的报表哪里做得不好，下次要怎么调整，Agent会根据你的反馈不断优化，越来越懂你的需求。指挥Agent的能力会成为未来职场的基础能力，就像现在你必须会用电脑、会用Office一样。

定位二：做业务的「创意家」，做需要创新、需要洞察的高价值工作

Agent只能基于已有的内容生成内容，它永远产生不了真正的创新和洞察。比如你是产品经理，Agent能帮你整理用户反馈、生成需求文档初稿，但它无法从几万条用户反馈里洞察到用户真正的潜在需求，也无法判断哪个需求优先级更高、更符合公司的战略；你是市场人员，Agent能帮你写文案、做海报，但它无法想出一个能引爆全网的创意营销方案，也无法判断哪个创意更能打动你的目标用户。
你的行业洞察力、创意能力、对用户需求的理解，是你最核心的竞争力，是Agent永远学不会的。

定位三：做风险的「把关人」，审核Agent的输出，把控业务风险

Agent会产生幻觉，会犯错，而且它不会承担责任，所有的责任都要由人类来承担。比如Agent给客户发的邮件里报错了价格，客户投诉了，承担责任的是你不是Agent；Agent生成的合同里有错误的条款，公司赔钱了，承担责任的是你不是Agent。
所以你必须做Agent的把关人：所有Agent输出的内容、做的决策，你都要审核，尤其是涉及到钱、涉及到客户、涉及到公司机密的内容，必须经过人类的确认才能发出去。风险把控能力会成为未来职场的核心能力，能把控风险的员工会比只会干活的员工值钱10倍。

定位四：做协作的「连接者」，做跨部门协调、人际沟通、客户共情的工作

Agent只能在单个SaaS里干活，无法处理跨部门、跨人的协作问题，也无法和人产生情感共鸣。比如客户投诉了，你让Agent去回复，客户只会更生气，因为Agent没有共情能力，无法理解客户的情绪；你要协调市场、销售、产品三个部门一起做一个活动，Agent无法协调三个部门的利益冲突，也无法说服各个部门配合你的工作；你要给团队做绩效沟通，Agent无法理解员工的情绪，也无法激励员工。
你的沟通能力、协调能力、共情能力、领导力，是你永远的护城河，是Agent永远无法替代的。

---

实际应用场景

我们来看几个不同行业的实际应用场景，大家可以对照自己的工作看看哪些活可以交给Agent，哪些是自己要重点做的：

1. 销售行业（CRM内置Agent）

• Agent干的活：录入客户信息、整理拜访记录、发跟进邮件、做销售报表、给客户打意向分、提醒销售跟进客户
• 人类干的活：和客户沟通需求、谈商务条款、维护客户关系、制定销售策略、拿下大客户

2. HR行业（招聘SaaS内置Agent）

• Agent干的活：筛简历、约面试、发offer通知、整理面试记录、做员工花名册、算工资、发工资条
• 人类干的活：面试候选人、做员工关怀、设计组织架构、制定薪酬体系、处理员工矛盾

3. 运营行业（数据分析SaaS内置Agent）

• Agent干的活：拉数据、做报表、标注异常数据、写数据日报、发推送通知、回复用户常见问题
• 人类干的活：制定运营策略、设计活动方案、分析用户需求、优化产品体验、对接外部资源

4. 程序员行业（研发SaaS内置Agent）

• Agent干的活：写基础代码、改Bug、写单元测试、生成接口文档、排查日志、做代码评审
• 人类干的活：做系统架构设计、做技术选型、解决复杂技术问题、和产品沟通需求、带团队

5. 设计师行业（设计SaaS内置Agent）

• Agent干的活：生成初稿、切图、做不同尺寸的适配、整理素材、写设计说明
• 人类干的活：做设计策略、定设计风格、和客户沟通需求、做创意设计、把控设计质量

---

工具和资源推荐

1. 已经内置Agent的SaaS工具推荐

工具名称	适用场景	核心Agent能力
飞书智能伙伴	企业办公	自动整理会议纪要、生成报表、拉取数据、预约会议
Notion AI	文档/知识管理	写文档、做表格、整理笔记、生成PPT
Salesforce Einstein GPT	销售CRM	生成跟进话术、自动更新客户信息、预测客户流失
Moka AI	招聘	自动筛简历、约面试、生成面试评价
GitHub Copilot	编程	自动写代码、改Bug、生成注释
Midjourney API + Figma	设计	生成设计初稿、做图、切图

2. 学习资源推荐

• Prompt工程学习：吴恩达《ChatGPT Prompt Engineering for Developers》课程，免费，适合入门
• Agent开发学习：LangChain官方文档，适合想做Agent开发的技术人员
• 能力升级书籍：《人机共生》、《创造力》、《非暴力沟通》，提升自己的创意能力和沟通能力
• 行业报告：Gartner《2024年AI Agent发展趋势报告》、麦肯锡《AI对未来工作的影响》

---

未来发展趋势与挑战

1. 发展趋势（2024-2030年）

我们整理了Agent在SaaS行业的发展时间线：

时间	发展阶段	核心特征	人类角色变化
2024年	单SaaS Agent普及	60%的主流SaaS内置基础Agent，能完成单个SaaS内的80%重复操作	人类开始学习指挥Agent，从操作者变成指挥者
2026年	跨SaaS Agent协同	Agent能跨多个SaaS完成复杂任务，比如自动把CRM里的客户订单同步到ERP，再同步到财务系统	人类只需要做跨系统的规则制定和结果审核
2028年	企业级Agent矩阵	每个企业都有自己的Agent集群，不同的Agent负责不同的岗位，和人类员工的比例达到1:1	人类专注做创意、决策、沟通类工作，重复劳动完全交给Agent
2030年	自主Agent普及	Agent能自主学习业务规则，自主优化工作流程，不需要人类做太多校准	人类的工作重点变成创新、战略、文化建设等完全需要人类的工作

2. 面临的挑战

• 数据安全挑战：Agent需要访问企业的所有数据，容易造成数据泄露，需要完善的数据权限管控体系
• 可靠性挑战：Agent的幻觉问题目前还没有完全解决，可能会给企业造成损失，需要完善的审核机制
• 法律责任挑战：Agent做错事了谁来承担责任？目前法律还没有明确的规定，需要完善的法律法规
• 员工适配挑战：很多员工还不会用Agent，甚至对Agent有抵触情绪，需要企业做培训，帮助员工升级能力

---

总结：学到了什么？

核心概念回顾

1. SaaS内置Agent：就是给SaaS装了一个智能大脑，能主动帮你完成所有重复劳动，不需要你自己操作
2. Agent的定位：是你的数字实习生，能干所有重复的、规则明确的活，但需要你指挥、需要你审核结果
3. 人类的核心优势：创造力、共情能力、决策能力、协调能力，这些是Agent永远学不会的

概念关系回顾

• SaaS是Agent的手脚，Agent是SaaS的大脑，人类是Agent的管理者，三者是互补的关系，不是替代关系
• Agent帮人类干80%的低价值活，让人类能把100%的时间投入到20%的高价值工作上，产出能提升几十倍
• 人类的收入不会因为Agent的出现而降低，反而会因为产出的大幅提升而大幅增长

---

思考题：动动小脑筋

思考题一

你现在的工作里，哪些内容是重复的、规则明确的，可以交给Agent来做？算一下如果这些活交给Agent，你每天能省出多少时间？

思考题二

你自己的核心竞争力是什么？哪些能力是Agent替代不了的？你打算怎么提升这些能力？

思考题三

如果你的团队现在要引入内置Agent的SaaS，你会先从哪个岗位开始试点？你会怎么制定人机协作的工作流程？

---

附录：常见问题与解答

Q1：我现在的工作全是重复劳动，会不会被Agent取代？

A：不会。首先，Agent需要人来指挥、来审核，你可以先从指挥Agent干你现在的重复活开始，把自己从重复劳动里解放出来，然后利用省出来的时间学习高价值的能力，比如创意、沟通、决策，慢慢升级自己的岗位。退一步说，就算你现在的岗位被取代了，也会有更多新的岗位出现，比如Agent训练师、Agent审核师，这些岗位的收入比你现在的岗位高得多。

Q2：我不会用Agent，会不会被淘汰？

A：不会。就像20年前不会用电脑的人现在也学会用了一样，Agent的使用门槛会越来越低，未来的Agent会越来越智能，你只要用自然语言跟它说话就能指挥它干活，不需要你懂技术、懂编程，只要你愿意学习，最多1个月就能熟练使用Agent。

Q3：Agent会不会越来越聪明，最后真的取代人类？

A：至少在未来20年内不会。Agent本质上是基于统计规律的生成模型，它没有自我意识，没有情感，没有欲望，也不会承担责任，它永远只能是人类的工具，不可能取代人类。真正能取代你的只有那些会用Agent的人，所以你要做的不是担心Agent取代你，而是学会用Agent提升自己的效率，让自己成为不可替代的人。

扩展阅读 & 参考资料

1. OpenAI 《GPT-4 Agent Capabilities Report》2024
2. Gartner 《2024 Strategic Technology Trends: AI Agents》
3. 麦肯锡 《The economic potential of generative AI: The next productivity frontier》
4. 李开复 《AI未来进行时》
5. LangChain 官方文档：https://python.langchain.com/docs/get_started/introduction
6. 飞书开放平台Agent开发文档：https://open.feishu.cn/document/agent/overview/introduction