从工具到系统,从效率到效果。
在石家庄桥西区的一处客服运营中心,一批客服人员正忙于应对涌来的需求,他们每个人可能都要面对两位数的聊天窗口,同时面对售前咨询、退换货、补发、催发等不同场景。
他们并不需要手动处理每个环节,查看货物状态、提供退款建议、甚至外呼都已实现自动化,只在关键环节需要人工二次确认处理。
这是阿里全资子公司瓴羊已与部分客户测试一年多的客服 Agent 应用,瓴羊官方称,部署 “退换货 Agent” 后,平均 “仅退款” 处理时长缩短 60% 以上,人工整体处理效率提升超过 60%。
7 月 23 日,瓴羊把这套能力正式对外开放,发布了阿里集团首批企业级 Agent 产品——客服、销售与企业服务 Agent。
Agent 是 2025 年 AI 应用探索的主线,模型推理和记忆能力的提升、MCP(模型上下文协议)的出现与完善,让 AI 系统不再只是在一个窗口里回答问题,而是可以更深层次分析、拆解用户的需求、并调度工具试图解决问题。AI 助手开始从 “回答问题、告诉你该怎么做” 向 “解决问题、帮你做”、从一个工具到一个系统进化。
阿里巴巴集团副总裁、瓴羊 CEO 朋新宇总结 To B Agent 和过去的智能工具的几点不同是:以前是工具、现在是伙伴助手;以前是单一执行、现在逐步执行;以前是辅助,现在是智囊。
瓴羊成立于 2021 年 12 月,作为阿里 “经营责任制” 调整后的一次重要探索,阿里数据中台、业务中台、客服系统、供应链管理系统等多个团队,整合为全资子公司瓴羊,由阿里原数据中台负责人朋新宇任 CEO。
阿里在 2015 年就开始尝试将中台运用到各项业务中,10 年的探索试错,也经历了从统一中台到独立中台的变化,这一整套实践得出的方法论,对于外部企业也有参考价值。成立之初,瓴羊的定位是成为阿里数据智能产品和服务对外的统一出口,服务外部企业,帮企业客户实现增长。
从第一天起,瓴羊就是一个支持多平台、多云的企业服务公司——而不只是面向阿里生态的客户。瓴羊承接了阿里云上几十个种子客户的数字化转型需求,截至 2025 年 5 月,瓴羊已服务 5 万余家企业(含宝洁、一汽红旗、星巴克、自然堂等大公司及众多中小企业),覆盖零售、汽车制造、互联网、金融等多个行业。
背靠阿里是瓴羊的优势,它与阿里云、智算中心、大模型以及阿里多年积累的行业 know-how,共同为客户提供差异化的服务。据了解,瓴羊目前年营收在几十亿级别,在中国公布收入的 SaaS 公司中位居前列。
今年 5 月,阿里巴巴集团 CEO 吴泳铭在内网发声,阿里要围绕 “AI 和云” 再创业,聚焦于几大核心战役,由多个业务方参与,发挥各自优势和长项。阿里统筹通义大模型、阿里云、智算中心、夸克、钉钉和瓴羊等集团资源,对内、对外输出 AI 能力。
据我们了解,今年年初,吴泳铭曾提出阿里要加大 To B Agent 投入。在企业 Agent 领域,朋新宇说,做 Agent 技术本身不是最难的,最难的是发掘客户的需求,让客户能用起来,为企业 “解决真问题” 和 “真解决问题”。他总结,瓴羊要做的事情一直没变,就是希望以创业者心态、更高效地通过数据和 AI 服务更多客户,只是中国的企业服务市场过去一直都是曲线解、是 “人肉 Agent”,而 AI Agent 让瓴羊有机会以更高效率服务更多客户。
从工具到系统,从效率到效果
市场调研机构 Gartner 预测,到 2026 年 Agentic AI 软件的市场规模会超过 185 亿美元,是 2024 年的两倍以上,“2024-2025 是 Agent 量产的窗口,建议企业把 Chatbot 预算的 30-40% 切给 Agentic AI”。
面向消费者的通用 Agent 更吸引眼球,符合人们对 “超级助手” 的期待,但它技术、落地、商业闭环挑战都更大。而目前定位于垂直领域、能解决具体问题的 To B Agent,付费意愿、客单价与可验证 ROI(投资回报比)都显著高于 To C,已在各个领域发挥作用。
7 月 23 日,瓴羊发布的首批客服 Agent,就是从使用工具、到完成任务的一次尝试。
客服、销售领域从来不缺少数字化工具的帮助,ERP(企业资源计划)、CRM(客户关系管理)等工具已经帮无数企业提升了效率。但这些工具也面临部署难、上手难、标准不统一、数据孤岛等多种问题,传统 SaaS 市场也像过山车忽高忽低。
客户关心的问题是,Agent 和 SaaS 以及过去所有的智能化工具有什么具体不同?为 Agent 付费,能获得什么?
“To B Agent 和过去的智能工具的几点不同是:以前是工具、现在是伙伴助手;以前是单一执行、现在逐步执行;以前是辅助,现在是智囊。” 朋新宇总结道。
“数字员工” 是关于 Agent 最早的想象,它不只是被调动,而是有自主解决问题的能力,Agent 串联起整个工作流,交付最终的结果。这和瓴羊过去从 To B 服务中总结的思路一致。多年服务大企业,朋新宇的经验是,大部分中国传统企业的老板们想要的只是增长的结果,“他们不关心具体怎么实现,有效果就不会问因果,看到效果他们自己就会买单。” 朋新宇说。
瓴羊的命题一直很清楚,就是希望能帮企业实现数据驱动的增长,为此定义了一个新说法 DaaS(Data as a Service,数据即服务)。朋新宇在 2023 年接受《晚点 LatePost》访谈时曾说,市场上大部分 SaaS 产品是提升单个环节的效率,而瓴羊是把数据能力用到企业经营的方方面面,最终帮企业实现增长。
这个过程会被 Agent 加速,企业客户也能更接近 “为效果付费” 这个目标。过去一年,已经有许多头部企业对于 Agent 有了探索和诉求,这也是为什么瓴羊选择在此时此刻推出 Agent。
另一个经验是,中国的 To B 场景 “没有一招鲜”,很多老板都认为自己企业做的事和别人不一样,一个通用的系统不适配自己的企业,这就让定制化泛滥。Agent 的存在解决了定制化的难题,“你想怎么定制就怎么定制”,朋新宇说。
未来每个企业都会部署无数个 Agent,“这会成为稀松平常的事情,就像现在所有企业都用电脑办公。” 朋新宇说,当 Agent 渗透进每个企业,比拼的就不只是技术,而是如何贴近工作场景。企业服务公司使用的技术在变,但底层要求从来没变,“要比客户更懂行业。”
让客服变成超级客服,让销售变成超级销售
瓴羊此次发布的客服 Agent,包含了 “超级客服专家” 和 “超级电销专家” 等多个子 Agent,朋新宇说,“基于阿里和瓴羊在电商客服、电销和企业服务三个场景打磨多年的实操经验,我们率先推出这一批真正落地、真有效果的超级 Agent 专家。”
结合瓴羊能力、客户需求与落地速度,客服与汽车销售是最合适瓴羊的场景。去年 11 月,李开复在零一万物的沟通会上曾说,客服工作是大模型 To B 应用中最低垂的果实。客服既是一个劳动密集型工种,又需要专业度,要足够了解商品本身和交易流程,同时,企业又倾向于控制客服成本,瓴羊副总裁林永钦说,大企业愿意在客服上投入的成本大概是每年收入的 0.5%。有限成本、提升服务质量、降低流程的复杂度,是一个不可能三角。
客服的工作属性与 Agent 的能力天然契合,它具有一定的重复性(AI 提效明显)、在线客服大部分时间是用在文字与图片回答客户(大模型能力擅长)、已经有相对完整的数据库和数字化工具(Agent 可以调度)、ROI 计算方式简单直接(客户愿意买单)。
脱胎于阿里体系,瓴羊对于电商、物流已经积累了足够的行业 know-how,瓴羊副总裁林永钦说,“电商是我们的优势场景,我们知道这里面有什么坑,我们的做法是将 Agent 产品拆得足够细,售后补发、退换货、催派催发,一件商品从售前咨询到售后各个环节,都有一个对应的 Agent 产品,再互相连通、构成一整套工作流。”
瓴羊超级客服 Agent 应用界面。
比如退换货环节,只要客服和消费者的对话中触发退货、换货、补发等关键词,Agent 就会自动帮客服填好工单,客服只需要最后确认。瓴羊官方称这提升了 60% 的工作效率。
瓴羊 Quick Service 体验运营婉枫曾在阿里客服岗位工作超过 10 年,她总结说,过去的客服工具,是一个个独立的工具,还是依靠人去调度,而 Agent 可以自主编排流程,调度工具。
朋新宇认为,Agent 不光能降低成本,还能解决用钱解决不了的问题。客服工作常需要面对突发的需求高峰,比如每年的购物节,再比如今年东北迎来了有完整气象记录以来最热的一个夏天,异常高温带动空调销量翻了近 10 倍,市场上一 “机” 难求。咨询、下单、催货、安装,各种需求涌进了商家服务后台。
过去,面对这种需求集中的时段,都要临时补充客服人员,而培训一个能上岗的客服需要 1-2 周的时间,如果让 Agent 上岗,只需要 3 小时的部署时间。
当客服的能力边界再扩大,它就从被动的服务响应走到售前的主动服务,瓴羊此次发布的 Agent 另一个场景是汽车销售,面向加盟的 4S 店、新势力的直营店等多类型的车企客户。
如今中国汽车市场的竞争异常激烈,降本(降低营销、销售成本)与增效(获取高价值线索、精准营销)同样重要。
想获得一款高端车型意向客户的线索,成本可能要上千元。一名销售人员,可能每周会被分派到超过 500 个销售线索,从中筛选出值得跟进的潜在客户、了解购车意向、邀请试驾、跟进下单,每一个环节都像是一个漏斗,如此重复若干次,才有可能转化为一个购车订单。销售每天都要花大量时间打电话,很多线索都是无效线索,但这又是必须付出的时间与精力。
瓴羊超级电销专家 Agent。
和客服 Agent 一样,瓴羊的汽车销售 Agent 也是拆分打散到各个环节,线索清洗、销售任务规划、销售策略和到店邀约每个环节都有一个对应的子 Agent,Agent 可以自动分析线索、打电话给消费者沟通需求、邀约试驾、总结报告给销售参考。
瓴羊官方称,汽车销售 Agent 可缩短线索处理时间 50%,基于客户深度分析提升转化率约 20%,总体提升了车企销售团队的工作效率达 40% 以上。
瓴羊内部的销售,已经率先使用了自己的 Agent 产品。瓴羊销售人员外出见客户,是 Agent 分析数据、决定该见谁、分配给销售,见完客户的记录、数据,也是由数据分析 Agent 来处理。“我们自己也是个企业,自己的狗粮自己先吃,我们觉得有效才能去更好服务客户。” 朋新宇说。
Agent 是否会取代人类员工?悲观者认为,AI 会让大批人类下岗;而乐观者认为,AI 会解决掉繁琐、重复的工作,让人类释放精力做更有价值的事情。
“以前都是疲于应对各种重复性工作,现在客服可以停下来去思考,怎么让服务变得更有温度。” 婉枫说,Agent 不是要取代客服,而是让客服能更有时间去提升服务质量。“客服从过去的灭火队,变成了 Agent 管理者和价值创造者”。
告别人肉 Agent,用 AI Agent 规模化
2021 年,瓴羊成立的初衷,是为了回答企业上云之后面临的一个问题:“在数字化转型的大背景下,企业如何全方位、多平台地经营好自己的生意?” 这也是阿里的使命延续——在数字化时代让天下没有难做的生意。
成立一家全资子公司,是阿里与瓴羊认为接近这个目标效率最高的方式。瓴羊要成为一家有竞争力的企业服务公司,不仅要帮企业在阿里做好生意,也需要帮企业整体生意变得更好,也包括在竞对的平台。
成立前,瓴羊曾以 “云上数据中台” 的角色服务了一些大客户,成立时带着大量还未交付完的订单和未梳理过的产品。朋新宇回忆,最早瓴羊有 50 多个产品,还有一堆待交付的 “烂尾楼”,那时的瓴羊就像是一个个 “人肉 Agent”,被需求推着走,“来活儿就接。” 这也是后续 AI Agent 解决的问题,提升了交付效率,瓴羊开始规模化。
项目交付得差不多,瓴羊开始系统性梳理组织与战略,最终围绕 “分析云、营销云、产销云、客服云和开发云” 五个核心,筛选、整合出了 7 款产品。
战略在变,瓴羊要做的事情没变,朋新宇说:“过去是忙不过来,之后是集中精力深耕。”2024 年初,瓴羊设立了独立的 “客户成功部” 销售团队,此前他们的销售体系与阿里云共用。朋新宇说,这也是为了更好地理解和深耕客户的需求,实现真正的效果交付。
销售对于一家 To B 公司来说至关重要,他们洞悉客户的需求、向他们阐释自己公司能提供的方案,匹配双方的能力。
好的 To B 公司创始人,必须自己先是一位好的销售。朋新宇在某种程度上也担任不少销售的工作,他经常和销售一起前往客户的现场,和对方的董事长或者 CEO 一起探讨企业存在的症结和解法。
在朋新宇看来,To B 和 To C 最大的不同是,To C 有爆品、可以教育市场,“一款奶茶火了一个月可能全市场都知道了。” 但 To B,每家企业都在不同的行业、都有不同的需求,企服公司不能去教育市场,反而要适配市场,“把我们的科技产品,变成他们行业的东西。” 客户的真实需求到产品组合之间,需要一个桥梁或翻译,本质上是一个商业和技术的架构师,既懂业务、也懂技术。瓴羊还部分兼任了战略咨询,做 Agent 最重要的就是编排、规划流程,甚至要比客户更懂行业。
除了产品编排、战略梳理以外,如何部署也是 Agent 交付过程中的核心环节。
朋新宇总结说,企业部署 Agent 最难的,一是没有连续的完善的数据,二是没有技术人才,瓴羊是最早帮助企业整理私有数据的公司;瓴羊也会给企业提供尽可能低门槛的方案,“电商客服整个流程有几百步,瓴羊有完整的知识库,我们根据客户的情况先给几个方案,一百步只需要客户修改几步。”
为了适配各行各业,瓴羊除了跟阿里体系内的产品(店小蜜、千牛、生意参谋和淘天物流部等)打通合作,也支持外部系统,理论上任何电商体系、任何平台(企业微信、钉钉等)都能适配,朋新宇说,瓴羊支持多模型、多云、多平台,会根据客户的性价比、效率和性能需求选择适配的平台。当然,阿里生态内的产品、平台适配性还是最优。
背靠阿里是瓴羊得天独厚的优势,这让他们可以调集整个集团的能力、共同服务客户,比如精准位置服务公司千寻位置,通过通义千问模型提供语义理解与多轮对话能力、瓴羊提供客服的智能化能力、后台接入钉钉、阿里云提供底层计算。
和电商业务比,阿里集团过去并没有太多汽车业务的积累,如今,瓴羊也已服务超过 45 家车企。朋新宇说,很多车企是阿里云的客户,从他们刚创业时,就建立了信任和合作关系;在阿里得到锻炼、晋升的员工们,不少离开阿里去往各个行业。“很多公司在很小的时候,我们就合作了、信任很早就开始了,我们陪他们一起变得越来越大”。
SaaS 进入中国已经有近 20 年的时间,这期间也经历了水土不服的时刻,服务商们都在寻找适合中国企业的解法。从最早的办公软件、到云服务、办公平台,再到如今的 AI Agent,阿里与瓴羊经历了这样的变迁,尝试给出了自己的答案。
“To B 是一门苦生意。” 朋新宇说,“一些其他的商业模式可能讲羊毛出在猪身上,但是 To B 羊毛就是出在羊身上,所以做 To B 要绝对的务实,瓴羊做的产品无论是叫 Agent 还是叫智能体,它最核心的都是解决真问题” 和 “真解决问题,聚焦到真正有需求的场景,然后产生效果,超越以往的产品。”
题图瓴羊