今年，全球科技圈都在熱議一個(gè)詞： Agent（智能體）。

從 Salesforce 推出的 Agentforce ，誓言要打造“十億數(shù)字員工”，到北美頂級(jí)科技巨頭Magnificent Seven (七巨頭/M7)紛紛推出 Agent 產(chǎn)品，行業(yè)共識(shí)正在發(fā)生劇變：企業(yè)需要的不再是一個(gè)只能陪聊的 Copilot（副駕駛），而是一個(gè)真正能干活、能交付結(jié)果的 Agent（智能員工）。

為什么？因?yàn)樵谡鎸?shí)商業(yè)世界里，Chatbot（聊天機(jī)器人）效果難以實(shí)用。

過去兩年，無數(shù) SaaS 公司試圖在軟件里塞進(jìn)一個(gè)對(duì)話框，告訴老板們：“有什么問題，你就問它。”但現(xiàn)實(shí)是殘酷的，沒有任何一個(gè)忙碌的老板，愿意整天對(duì)著屏幕敲字，去“哄”AI 吐出答案。商業(yè)的本質(zhì)不是閑聊，而是高確定性的交付。

特別是在“中國企業(yè)出海”這個(gè)當(dāng)下最性感的萬億級(jí)賽道中，這種矛盾被無限放大了。誰在招標(biāo)？誰有風(fēng)險(xiǎn)？當(dāng)?shù)卣咴趺醋儯窟@些關(guān)鍵情報(bào)散落在全球數(shù)千個(gè)垂直媒體資訊和商業(yè)數(shù)據(jù)庫里。靠人去搜，成本太高；靠通用 Chatbot 去搜，幻覺太多。

這正是 Specific AI （出海易）這家公司讓我們感到興奮的地方。在Agent和出海這兩個(gè)最熱的十字路口，他們想定義一件真實(shí)有用的商業(yè)交付級(jí)AI產(chǎn)品。

這家由劍橋、牛津、港科大等頂尖學(xué)術(shù)團(tuán)隊(duì)與國際咨詢背景人才共同創(chuàng)立的公司，剛剛宣布完成了百萬美元級(jí)的天使輪融資，估值達(dá)到 8000 萬元人民幣。

Specific AI 的聯(lián)合創(chuàng)始人楊覲光

他們沒有去卷通用的“超級(jí)模型”，而是做了一個(gè)很“反直覺”的決定：在這個(gè)對(duì)話式 AI 泛濫的時(shí)代，他們卻要革了 Chatbot 的命。

Specific AI 的思路非常清奇：老板們并不想和 AI 聊天，他們只想雇傭一個(gè)懂行的“員工”，給我搜集商業(yè)信息，然后幫我輔助做商業(yè)咨詢。

出海最大的痛點(diǎn)是什么？是巨大的信息差。絕大多數(shù)中國企業(yè)可能了解國內(nèi)、本省的信息，但一旦跨國，信息獲取的難度呈指數(shù)級(jí)上升。

他們?cè)邮诌^一個(gè)政府側(cè)的咨詢報(bào)告項(xiàng)目，需要收集全球 20 多個(gè)國家的行業(yè)熱點(diǎn)。傳統(tǒng)咨詢機(jī)構(gòu)因?yàn)槌杀具^高連續(xù)流標(biāo)兩次，而 Specific AI 依靠 Agent 的能力，以極低的成本（可能只有傳統(tǒng)費(fèi)用的 1%-5%）完成了海量信息的采集、篩選和分析。

根據(jù)用戶目標(biāo)的國家和行業(yè)，AI員工全球搜集對(duì)企業(yè)最有價(jià)值商機(jī)

而且，非常產(chǎn)品化的地方在于，他們直接推出了5 位標(biāo)準(zhǔn)化的“AI Agent 員工”——從專門盯著政府標(biāo)訊的“招投標(biāo)員工”，到全天候監(jiān)控合作伙伴財(cái)務(wù)狀況的“風(fēng)險(xiǎn)情報(bào)官”。這些數(shù)字員工不僅僅是提供信息，更是通過獨(dú)創(chuàng)的“四層知識(shí)圖譜”，像刑偵破案一樣構(gòu)建完整的證據(jù)鏈。

當(dāng)然，Agent處理復(fù)雜任務(wù)，理念確實(shí)很好，但當(dāng)一個(gè)任務(wù)被拆解給多個(gè)模型，如果上一步產(chǎn)生了幻覺，下一步就會(huì)基于這個(gè)幻覺繼續(xù)一本正經(jīng)地胡說八道，錯(cuò)誤會(huì)層層放大。對(duì)于 C 端用戶，這可能只是個(gè)笑話；但對(duì)于涉及商業(yè)決策的 B 端客戶，這是不可接受的。

Specific AI 的解決方案非常“硬核”：引入證據(jù)鏈（Evidence Chain）。

允許模型自由發(fā)揮，但證據(jù)必須死磕到底。 從信息搜集到?jīng)Q策輸出，每一條數(shù)據(jù)、每一個(gè)結(jié)論，都必須能追溯到原始的證據(jù)源頭。

所以，基于以上構(gòu)造， Specific 讓AI 不再只是陪你聊天，而是能幫你每月挖掘 500+ 條潛在商機(jī)，或者通過識(shí)別破產(chǎn)前兆幫客戶規(guī)避 2000 萬元的壞賬風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，AI 才真正完成了從“玩具”到“新基建”的蛻變。

帶著對(duì)“出海 + Agent”落地場景的好奇，我們和 Specific AI 的聯(lián)合創(chuàng)始人楊覲光進(jìn)行了一場深度對(duì)話，經(jīng)編輯如下：

雇傭 AI 員工，讓商機(jī)看得見

鯨哥：恭喜 Specific AI 剛剛拿到了天使輪融資，估值也到了 8000 萬。我看咱們團(tuán)隊(duì)的背景非常精英，不僅有來自 Formula Consulting 的戰(zhàn)略咨詢背景，還有像牛津、劍橋、港科大的技術(shù)大牛。這種“咨詢+學(xué)術(shù)”的混搭配置，是基于什么樣的考量？

Specific AI 楊覲光：謝謝。其實(shí)我們和目前主流的 AI 應(yīng)用團(tuán)隊(duì)最大的區(qū)別就是——我們高度業(yè)務(wù)化，同時(shí)技術(shù)又非常專精。

我的合伙人團(tuán)隊(duì)里，有做國際戰(zhàn)略咨詢出身的，非常了解企業(yè)主到底需要什么；而我們的技術(shù)合伙人，比如來自牛津做大模型開發(fā)的張博士、劉碩士，來自劍橋加密資產(chǎn)數(shù)據(jù)的吳老師，以及香港大學(xué)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)分析的劉博士等，他們過往都是做模型研究和高密度數(shù)據(jù)處理的頂級(jí)人才。

我們雖然在純通用大模型上不去卷參數(shù)量，但在“如何從海量資訊中篩選有價(jià)值信息”這一點(diǎn)上，結(jié)合了咨詢的商業(yè)敏感度和金融級(jí)的數(shù)據(jù)處理能力，這讓我們能更精準(zhǔn)地切入痛點(diǎn)。

鯨哥：商業(yè)數(shù)據(jù)和商業(yè)搜索是藍(lán)海市場，你們切入的場景是“出海”。當(dāng)時(shí)是怎么鎖定這個(gè)方向的？

Specific AI 楊覲光：我們當(dāng)時(shí)想找一個(gè)“信息差最大”的領(lǐng)域。

我們發(fā)現(xiàn)，中國企業(yè)在國內(nèi)可能很熟悉環(huán)境，但一旦跨國，信息差就變得巨大。即使海外有大量的公開信息，但國內(nèi)企業(yè)沒有能力、時(shí)間或?qū)I(yè)人士去獲取。

根據(jù)預(yù)測，到 2028 年全球出?？傊祵⑼黄?3 萬億美元。面對(duì)這么大的市場，傳統(tǒng)的方式效率太低了。我們之前接了一個(gè)政府側(cè)的咨詢報(bào)告項(xiàng)目，要搜集全球 20 多個(gè)國家的行業(yè)熱點(diǎn)。這個(gè)項(xiàng)目因?yàn)楣ぷ髁刻蟆⒗麧櫶?，傳統(tǒng)咨詢機(jī)構(gòu)連續(xù)流標(biāo)了兩次。但對(duì)于我們來說，用 AI Agent 去做，成本可能只是他們的百分之幾。

鯨哥：你剛才提到了一個(gè)很有趣的觀點(diǎn)：老板不需要 Chatbot。為什么你們一開始就拒絕了聊天機(jī)器人的形態(tài)？

Specific AI 楊覲光：這是一個(gè)特別反直覺的事。我們一開始就問自己：企業(yè)真的需要在工作流里放一個(gè) Chatbot 嗎？

如果你仔細(xì)觀察真實(shí)的工作場景，你會(huì)發(fā)現(xiàn)大家并不是在漫無目的地聊天。沒有人會(huì)跟同事說“你來問我吧，我什么都知道”。工作的本質(zhì)是匯報(bào)和分工。

所以，我們不提供聊天機(jī)器人，我們提供的是“AI 員工”。

在我們的產(chǎn)品體系里，你可以直接“雇傭”五個(gè)不同的角色。比如你需要做海外政府項(xiàng)目，你就雇傭“AI 招投標(biāo)員工”，它 24 小時(shí)幫你盯著全球的標(biāo)訊；你需要管理供應(yīng)鏈，你就雇傭“AI 合作方風(fēng)險(xiǎn)追蹤情報(bào)官”。它們交付的是深度的研報(bào)、預(yù)警和決策建議，而不是對(duì)話框里的閑聊。

鯨哥：B 端客戶對(duì) AI 最大的顧慮就是“幻覺”。在商業(yè)情報(bào)這個(gè)領(lǐng)域，你們?cè)趺幢ＷC信息的真實(shí)性？

Specific AI 楊覲光：這是一個(gè)非常核心的問題。多智能體（Multi-Agent）雖然強(qiáng)大，但很容易層層引入幻覺。

為了解決這個(gè)問題，我們?cè)诩夹g(shù)架構(gòu)上構(gòu)建了一個(gè)“多層次知識(shí)圖譜”。

我們不僅僅是把數(shù)據(jù)扔給大模型，而是構(gòu)建了四個(gè)層次：行業(yè)術(shù)語層、行業(yè)知識(shí)層、事實(shí)趨勢層、用戶信息層。這就像給 AI 裝了一個(gè)專業(yè)的“大腦回路”。

你可以允許模型在分析時(shí)有一定的自由度，但在核心事實(shí)層面，必須有一條嚴(yán)密的“證據(jù)鏈”貫穿始終。從信息搜集到最終的決策輸出，每一個(gè)結(jié)論都必須能追溯到原始的數(shù)據(jù)源?？蛻粝蝾I(lǐng)導(dǎo)匯報(bào)時(shí)，展示的就是這個(gè)經(jīng)過多層驗(yàn)證的證據(jù)鏈。

鯨哥：聽起來很硬核。那落實(shí)到具體的降本增效上，有沒有什么實(shí)際的案例數(shù)據(jù)？這些 AI 員工到底能幫老板賺多少錢，或者省多少錢？

Specific AI 楊覲光：我們有兩個(gè)最核心的價(jià)值承諾：讓商機(jī)看得見，讓風(fēng)險(xiǎn)控得住。

在抓商機(jī)方面，以前海招商局為例，他們雇傭了我們的“招投標(biāo) AI 員工”和“客戶動(dòng)態(tài)追蹤情報(bào)官”。我們直接對(duì)接官網(wǎng)數(shù)據(jù)和商業(yè)數(shù)據(jù)庫，幫他們每個(gè)月挖掘出 500 多條潛在商機(jī)。還有一個(gè)韓國的無人機(jī)企業(yè)客戶，用我們的系統(tǒng)在歐美市場拓客，效率直接起飛。

AI招投標(biāo)員工每日給用戶推薦10條海外標(biāo)訊

在控風(fēng)險(xiǎn)方面，價(jià)值可能更直觀。我們服務(wù)的一家日本跨國新材料企業(yè)，使用“風(fēng)險(xiǎn)追蹤情報(bào)官”監(jiān)控他們的供應(yīng)鏈企業(yè)。我們的 AI 從海量數(shù)據(jù)中，敏銳地識(shí)別出了他們某家客戶企業(yè)的破產(chǎn)前兆——這不是顯性的新聞，而是通過多維度數(shù)據(jù)推導(dǎo)出來的。

結(jié)果他們及時(shí)采取了行動(dòng)，成功規(guī)避了高達(dá) 2000 萬元人民幣的回款風(fēng)險(xiǎn)。這就是 AI 員工在關(guān)鍵時(shí)刻的價(jià)值。

鯨哥：AI 這么能干，未來的銷售和商務(wù)人員會(huì)被替代嗎？

Specific AI 楊覲光：完全不會(huì)。我們從來沒想過用 AI 去替代那些做商務(wù)的人。

恰恰相反，我們的邏輯是：把那些瑣碎的、需要熬夜處理的信息搜集工作交給 AI，讓人騰出手來去干只有人能干的事。

比如，我們的 AI 幫你把標(biāo)書拆解好了，合規(guī)點(diǎn)總結(jié)好了，甚至中標(biāo)概率都算出來了，那你作為商務(wù)，就可以專注于去搞關(guān)系、去“喝茅臺(tái)”了。我們是讓商務(wù)人員從繁雜的案頭工作中解放出來，去專注于最后的臨門一腳。

鯨哥：聽說你們接下來的動(dòng)作很大，不僅有新一輪融資計(jì)劃，還要進(jìn)軍日美市場？

Specific AI 楊覲光：對(duì)，我們非常看好全球中小企業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型需求。

我們計(jì)劃在未來 2-3 年內(nèi)，把 Specific AI 打造成企業(yè)出海運(yùn)營的“新基建”。目前的規(guī)劃是逐步開拓日本和美國市場，因?yàn)槟抢锏纳虡I(yè)信息付費(fèi)習(xí)慣更好，市場也更成熟。

同時(shí)，我們也計(jì)劃在 2026 年第一季度啟動(dòng)下一輪融資，繼續(xù)加大在多智能體平臺(tái)上的研發(fā)投入。我們不糾結(jié)于是不是要訓(xùn)練一個(gè)超級(jí)大模型，我們只關(guān)心能不能用 AI Agent 這種新形態(tài)，幫中國乃至全球的企業(yè)，把生意的邊界推得更遠(yuǎn)。

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