为什么说AI Agent的机会在To B？

垂直纵深，or横向发展？

基于AI大模型，可以衍生出的产品形态有开放MaaS平台、以AI Infra为代表的中间层产品等。且在领域蓝海中，也有垂直纵深发展的一支。那么，为什么钉钉选择主推Agent生态，要做一个横向覆盖各行各业的Agent市场呢？

一个洞察或许可以回答这个问题：从长远来看，垂直解决方案获胜的方法之一是横向发展。

深潜于垂直领域仍是一片蓝海市场，最终可能被两大江山来瓜分。一种是横向的切入，另一种是纵向的深入——基于通用大模型，做行业大模型，然后做行业场景的Agent。

很难说后者就一定会被前者碾压，而选择横向切入的前者是很难专门去为每一个垂直领域去做行业大模型的，它通常只能用场景数据临时加持，表现在 Finetune 和 In-context-learning 上，而不大能做基础模型的改变。

最近，企业家和平台经济学家Sangeet Paul Choudary在博客中提出了一个观点，他认为，Agent 创造了一个重新整合场景的可能性，它们使垂直领域的AI玩家能够通过跨多个工作流程进行协调来实现「水平」发展，这将重塑B2B价值链。

同样是拿SaaS作类比，之前垂类SaaS的崛起遵循的是两个逻辑：

一是抓住核心场景实现快速发展；二是围绕核心场景做场景延伸。

比如，Square以支付SaaS为起点，后来逐渐扩展到To B和To C的双生态系统，扩展出了开发者、虚拟终端、销售、电子商务、客户管理、发票、股票投资、分期付款、虚拟货币等不同的产品线，覆盖餐饮、零售、金融、电商等各个行业，成为了一个综合性的SaaS解决方案提供商。

再比如，Toast从为餐厅提供POS机的单点解决方案，扩展到了一个包含软件（餐厅管理、渠道、订购、配送交付、薪酬管理、营销、扫码订购）、硬件（固定式终端、手持式终端、非接触式终端）和配套服务（售后、小额贷款）等的综合性餐饮SaaS平台。

可以看出，Square和Toast这类SaaS巨头都遵循了从垂直到水平扩张的发展策略。

Sangeet认为，大多数对现状的“破坏”（可以理解为创新）都是通过深挖细分场景发生的，但大多数风险投资回报都是通过“整合”实现的。

分拆并不能获取可持续的价值，比如很多VC确实会在一开始关注细分场景的创新者，但是最后大部分利益都被做生态的“整合者”拿走了。

为了大规模获取价值，软件企业需要持续做场景延伸——最终，所有垂直游戏都寻求横向发展。

这一道理或许同样适用于Agent。尽管Agent具备很好的感知、推理和行动的能力，将其应用于垂直领域可以快速、有效地解决痛点，但这并不能构成护城河，反而真正的护城河在于底层数据的打通之后，Agent之间的互动和配合，也就是Agent跨API重新整合工作流，最终带动整个系统的提质增效。

而AI Agent Store，也就是AI助理市场，正是这种「整合」和「大一统」的体现，这也是钉钉推出AI助理背后的战略布局——钉钉要用建立在自己“Hub”上的AI助理市场变革整个To B生态，基于原有的行业和数据积累，实现To B领域最大程度的提质增效。

这一年来，从各个产品线的智能化改造到将AI PaaS开放给生态伙伴和客户，从AI Copilot到AI Agent、再到AI Agent Store，钉钉一步一步趟出了AI规模化落地的一种形态。在目前各行各业都急于寻找大模型落地场景的当下，钉钉提供了一个AI应用落地的样板。

我们认为，Agent在To B领域的应用，其实是将AI应用于加速企业数字化进程的体现。Agent的能力加持，解决的最核心问题是「降本增效」，这种特性也决定了以钉钉为代表的AI助理能在To B领域的蓝海中具有更大的规模化应用推广的空间。

随着AI Agent自主性的进一步加强，Agents 会发展成为更加专业化的代理，平替多数专业工作和技能。从趋势上看，大模型 Agents 取代人类的 90% 的专业工作并非遥不可及，而剩下的10%，也会有CoPilot来加持人类专业人士。

在更远的未来，Agents 有可能进化成为「全能智能体」，完全取代人类工作，并与更多的硬件产品结合（不仅限于具身智能和人形机器人）。彼时的人类文明与AI Agents 会是怎样的关系呢？

一切正在从当下这场To B的Agent必争之地中起步。

而谁，将最先成为这场科技浪潮下的最大受益者？