在被视为“Agent元年”的2025年，涌现出了不少所谓“原生Agent公司”实盘配资网站，将智能体的概念带到了各个传统行业。一个共识是，大模型竞赛的重心已从参数规模转向应用闭环，技术提供商与产业场景的结合深度，成为决定下一阶段格局的关键变量。在这一背景下，那些长期依赖个人经验、难以规模化的知识劳动领域，正成为Agent技术渗透的重点方向。
销售是其中最具代表性的环节。这一职业古老且高度依赖人际互动，长期被视为\"靠人跑\"的活儿，却也是商业链条中连接供给与需求的\"最后一公里\"。当技术试图进入这个赛道时，一位经历过完整中国互联网周期的创业者，做出了自己的选择。
2024年，韩美创办百型智能。韩美曾是巴巴支付宝国际部外卡业务负责人，深耕外贸B2B、B2C全链路；后来又参与创办哈啰出行并担任COO。从PC互联网到移动互联网，韩美的职业轨迹恰好与中国数字产业的几次模式跃迁。如今，她又一头扎进了AI时代。
百型智能给自己的定位颇为特别：AI时代的知识劳动力制造商。韩美的逻辑也很直接——过去工厂把体力劳动标准化了，但是缺少把顶级销售的知识和能力标准化的模型。
这个定位背后，是一个更具野心的产业判断。过去两百年的工业革命，本质上完成了对体力劳动的标准化和规模化复制——而接下来的AI革命，目标将是知识劳动，尤其是那些长期被锁定在个人经验中的高价值判断力。销售正是这种知识劳动的典型。一个顶尖销售对客户需求的敏锐嗅觉、对谈判节奏的精准把控、对全球市场的动态理解，长期以来被视为难以复制的\"个人手艺\"。
这一逻辑获得了资本的认可。那一年的秋天，百型智能引发了关注——金沙江创投领投百型智能数千万人民币Pre-A轮，老股东源数创投跟投。
以“务实”“看数据”“只赚确定性高的钱”著称的金沙江董事总经理朱啸虎称，他看好这家公司“既能实现低成本定制化交付，又精准解决中小企业出海难题”，是“垂直场景深耕+高效技术落地+强大的商业化”的AI应用优质路线。
“我们希望复制行业TOP级销售冠军的判断力、话术和营销策略，低成本地把AI销售冠军交付给每个企业客户。”韩美这样解释她的赛道选择。
据了解，百型智能目前已经推出了获客专家、触达专家、营销专家、投流专家、成单专家等AI Agent产品，覆盖74%的行业门类。
这一产品方向，与当前中小企业面临的现实困境高度契合。大量中小企业缺少优秀销售人才，对全球市场了解不足，营销拿单能力弱，而人工成本的限制又使得海量商机被直接浪费。百型智能试图用Agent技术将顶尖销售的能力拆解为可训练、可部署的数字劳动力。
在今年的广交会上，百型智能又推出了“AI打单神器”，引发关注。
该公司介绍称，这是一款展会背调助手，主要功能是帮助外贸企业在获取客户名片后快速完成背景调查，以便筛选高意向采购商，能够解决外贸企业在展会中面临的线索转化率低的问题。
“提前发现需求，现场解决问题”，这很符合AI的精神，也很像销售的风格。据称，这款产品在展期内吸引了过万人次关注了解。
不过，传统认知上，销售还是“靠人跑”的行业，AI销售和相关外贸产品的核心竞争力究竟在哪？
韩美给出了两个关键词：一是无休，二是全局视野。传统销售模式下，人是最大的瓶颈，人工经验局限在局部最优，大量市场处在盲区，海量商机因人力成本限制被直接浪费。
“Agent的效率革命让原生AI销售获得全局视野，极大提升商机带宽，同时极大节省人的注意力，一人甚至无人销售部的落地成为可能。”
不过，韩美也同时表示，人类专家不会完全被取代，只是角色定位变了。
“以前人类专家既要制定策略也要负责执行落地，现在Agent可以完全实现策略的执行，人类专家可以更聚焦在策略的制定上。”她称。
2026年，AI圈早已喊出了“Agent规模化落地元年”的愿景，起步较早的Agent公司也迎来了扩大规模的机遇和更多挑战。对于这个关键之年，韩美称，当下我们已经见证了很多现实场景中，都有一人甚至无人公司的落地，同时也可以预见，Agent之间的社交也将逐步兴起，不同企业之间的AI沟通将直接解决一部分问题。。
在她看来，人们对Agent的想象才刚刚开始，Agent公司的故事，也才刚刚开始。
以下是我们与韩美对话的全文，经编辑：
Q：为什么选择销售AI Agent这个赛道？
A：因为很多中小企业缺少优秀的销售人才，对全球市场的了解不足，营销拿单能力弱。我们希望复制行业TOP级的销售冠军对客户的判断力、话术、营销策略等，低成本地把AI销售冠军交付给每个企业客户，帮助这些企业把产品和服务卖到全球。
Q：百型智能的愿景是什么？
A：我们的愿景是成为AI时代的知识劳动力制造商。
Q：AI销售的核心竞争力是什么？
A：AI销售可以7*24小时无休地为公司挖掘线索并进行主动开发，可以极大提升主动开发的效率。更进一步来说，可以直接帮助公司完成跟单闭环。
在前AI销售时代，人是最大的瓶颈。一方面，人工经验可能局限在局部最优，有大量市场都处在经验盲区中；另一方面，因为人工成本的限制，海量商机被直接浪费了。
Agent的效率革命，使得原生AI销售可以获得全局视野，极大提升了商机带宽，同时又极大节省了人的注意力，让一人甚至无人销售部的落地成为可能。
Q：如何保障AI决策的准确性和可解释性？
A：可以把销售类比成一个NP问题，在全流程的不同环节能够获得人类经验和真实环境的反馈，是一个典型的可以让Agent自主学习进化的场景。
难点在如何挖掘出真正影响决策的特征，因为销售是一个正向噪声很多，但是往往少数负向信号起决定性的决策过程。同时我们的客户分布于几十个不同的产业门类，不同公司内部的知识和流程经验沉淀的标准和程度也不同，不乏有大量客户的真实know how可能只存在于人类专家脑中的潜空间里，能提供给Agent做初始学习的知识极少。
我们要面临的恰恰是这么一个巧妇难为无米之炊的场景，这也是我们基于图神经网络搭建的产业世界模型解决的问题，图神经网络是一种带有先验知识的带mask的Transformer，基于产业链的先验知识和真实世界的产业链关系结构，我们能够过滤大量trivial信号，重点关注起决定性作用的核心特征。从而能够基于用户给的极少知识和反馈，实现与人类专家经验的对齐，同时结合真实环境的成交反馈，用真实效果克服人类经验偏见陷阱，进一步成长并超越人类销售专家。
Q：在您看来，企业出海面临哪些实际痛点？百型智能的AI销售员工能解决其中哪些问题？
A：主要的痛点是被动等待客户、营销成本高且效果差，以及没有订单或订单不稳定、周期长、人才缺乏等。
我们的AI销售员通过复制行业和公司销售冠军的销售经验，以无休的高绩效模式，帮助企业快速找到足够多的精准潜在客户，询单订单转化率高于人类10-100倍，这就能让企业不再被动等待客户和订单。我们还拥有稳定产生订单的AI自动化决策和执行系统，这个系统的能力每天都在迭代和升级。与此同时，使用AI也能够释放人类专家的时间，专注高质量订单服务转化。
Q：聊聊咱们在广交会上新推出的“AI打单神器”？它对用户的核心吸引力是什么？
A：这款产品可以理解为展会背调助手。它基于AI原生的思考和多渠道数据，实时爬取全网公司新闻，基于对用户所在公司的理解生成双向分析后的背调报告，判断公司是否需要重点跟进，如果跟进的话，面前客户是适合直接销售还是请求引荐，并快速生成公司和产品的中英文亮点话术。
对于用户来说，可以用这款产品实时识别客户是否匹配，是否优质，更好安排自己的销售资源，实现更理想的展会成果，沉淀优质客户，提高展会转化，实现在目标客户前的有效曝光。
Q：在公司的核心业务中，目前哪些领域的企业采购意愿最强？您觉得是为什么？
A：我们的AI销售智能体目前已经覆盖74%的门类，因为成本足够低，相当于只要员工社保的钱，所以基本企业老板做出采购的决策都不难。
其中采购意愿最强企业的就是迫切需要发展的，或者迫切需要订单的企业。他们在传统方式的投入成本高，所以很快就做出了采购决定。此外，ROI低的企业采购动力也很足。另外就是对AI有认知的，或者用过AI产品的，这些企业也比较容易决策。
Q：在市场拓展方面，公司接下来有哪些重点规划？未来会考虑从外贸领域向其他行业拓展吗？
A：我们的销售智能体是通用销售智能体，行业不限，目前的重点是中国企业出海，因为我们的供应链优势明显，产能充足，有势能。后续我们的智能体可以给全球的卖家和全球的买家使用。
就目前来说，我们的销售智能体已经与全球160多个国家的500万+海外采购商KP建立了联系，获得了几十万的采购询单，交易潜力10亿+，可以做得很广。
同时，外贸的工作链路也很长，也可以做得很深。我们客户的行业分布很广，包括机械、工业、建材、汽配、化工、新能源、智能制造、家居、软件服务、各类消费品等等。
Q：今年AI助理、AI员工频频引发热议，在您看来，外贸领域AI替代人的速度能有多快？
A：在销售的Outbound环节，我们其实已经实现了AI对人的替代，在传统的主动开发和投流被动获客环节，AI的效率远高于人类。
在Inbound环节，Agent目前还处在陪跑人类的合作模式，但我们觉得，其实瓶颈还是在人和Agent的合作边界上，这不是一个技术问题，而是管理问题，我们欢迎更多的客户授予我们的销售Agent更多权限，来实现AI对于销售全流程的整体提效。
Q：目前人类员工最难被AI复刻的能力是什么？
A：其实人类专家不会完全被Agent取代，只是角色定位变了。
以前人类专家既要制定策略也要负责执行落地，现在Agent可以完全实现策略的执行，人类专家可以更聚焦在策略的制定上。
这类似于一个二阶控制论系统，人类专家不仅仅是Agent运行的监督者，还将在真实环境反馈闭环中输出自己的主观策略，而Agent帮助人类专家实现不同策略的快速测试反馈，实现人和Agent的共生飞轮。
Q：最后一个问题，您认为2026年AI Agent最大的变局会是什么？
A：现在来看，很难相信DeepSeek R1是2025年初发的模型，在现在这个节点，我们可能应该更大胆地设想一下。
眼下，我们已经见证了agent能够实现更多更复杂的长程任务，在很多现实场景中都有一人甚至无人公司的落地，同时可以预见agent之间的社交也将逐步兴起，基于我们今年实际的工作体会，我们可能会更聚焦在两个方面：
首先是如何在销售领域实际落地更高效更AI原生的人和agent的协作机制，通俗一点理解，可以理解为是人与AI之间怎样更好的交互；
第二是如何落地企业级别的Agent分身，聚焦销售场景的A2A生态，打造面向Agent的职业社交网络，通俗的理解，是让不同企业的AI员工先自己协同起来，自主解决问题，让Agent先于人类进行商业沟通，能交易的就直接交易，有需要人类介入的再推给人类解决问题。进一步释放AI的效率。（文/胡珈萌 编辑/杨林）
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