從最初的內(nèi)嵌AI助手到構(gòu)建多智能體群，再到All in One平臺，每一步看似技術(shù)升級實(shí)則暴露戰(zhàn)略失焦。本文深度復(fù)盤中小SaaS企業(yè)的AI轉(zhuǎn)型困局，揭示在資源有限情況下如何平衡技術(shù)追逐與商業(yè)本質(zhì)，找到垂直領(lǐng)域與AI結(jié)合的真正破局點(diǎn)。

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2024年4月2日，領(lǐng)導(dǎo)宣布：我們“正式”進(jìn)入全員AI辦公時(shí)代。每人注冊ChatGPT賬號，學(xué)習(xí)AI相關(guān)技能，并在實(shí)際工作中分享案例。

與此同時(shí)，作為一家中小型HR SaaS公司，我們的產(chǎn)品戰(zhàn)略也發(fā)生了“根本性”轉(zhuǎn)向——全面AI化。換句話說，價(jià)值體系從快速響應(yīng)客戶需求，調(diào)整為優(yōu)先確保AI產(chǎn)品落地。

兩年過去了，結(jié)果如下：

• AI辦公：產(chǎn)研伙伴公費(fèi)配備了Trae賬號，非產(chǎn)研伙伴使用豆包（免費(fèi)）。使用情況呈明確的金字塔結(jié)構(gòu)——極少數(shù)人深度使用，絕大多數(shù)仍停留在“代替百度一下”的層面。

• AI產(chǎn)品：從商業(yè)角度看，處于典型的 “戰(zhàn)略性虧損”階段。說得直白些，就是做了不少AI產(chǎn)品探索，真正付費(fèi)的客戶寥寥無幾。

為什么會(huì)這樣？

今天，我們一起來復(fù)盤，試圖找到一個(gè)答案——一個(gè)中小型SaaS企業(yè)在AI時(shí)代，應(yīng)該如何轉(zhuǎn)變產(chǎn)品思路。

我先拋出兩個(gè)觀點(diǎn)：

1. 用戶價(jià)值：AI是工具，是生產(chǎn)力變革級別的工具，但同樣無法違背基本商業(yè)邏輯。商業(yè)的起點(diǎn)是用戶價(jià)值——有了用戶價(jià)值，商業(yè)價(jià)值才有了前提。

2. 長板理論：每個(gè)人、每家企業(yè)都有自己的長板。如果AI使用得當(dāng)，它是buff疊加器；使用不當(dāng)，反而會(huì)進(jìn)一步削弱企業(yè)競爭力。

這兩個(gè)觀點(diǎn)我們先放在這里，稍后再回看。現(xiàn)在，讓我們把視線拉回到時(shí)間軸上，一起梳理這兩年AI產(chǎn)品的落地實(shí)踐。整個(gè)過程可以劃分為六個(gè)階段：

階段一：AI助手階段（2023年4月—2024年4月）

使用角色：招聘HR、績效HR等

核心技術(shù)：提示詞＋AIGC

核心產(chǎn)品：內(nèi)嵌于已有SaaS產(chǎn)品，無獨(dú)立產(chǎn)品形態(tài)

核心場景：招聘環(huán)節(jié)用AI撰寫職位描述、面試問題；績效環(huán)節(jié)用AI撰寫溝通反饋等。例如，招聘HR在發(fā)布職位時(shí)，可直接調(diào)用AI助手生成職位描述，一鍵回填至招聘流程。

產(chǎn)品形態(tài)：AI助手完全嵌入現(xiàn)有SaaS，貼合用戶使用場景，無獨(dú)立入口。

這個(gè)階段屬于 “史前階段” ，發(fā)生在2024年2月之前，采用最原始的AI能力。

階段二：內(nèi)部效率工具（2024年4月—7月）

使用角色：客服、客戶成功、實(shí)施經(jīng)理、銷售經(jīng)理

核心技術(shù)：RAG＋提示詞

核心產(chǎn)品：AI考勤助理、AI績效助理、AI員工助理、AI薪酬助理、AI招聘助理、AI銷售助理等

產(chǎn)品形態(tài)：釘釘AI助理平臺＋釘釘聊天入口

核心動(dòng)作：搭建全新知識庫，涵蓋產(chǎn)品手冊、常見問題、案例實(shí)踐等，作為AI助理的知識支撐。

核心場景：內(nèi)部伙伴對產(chǎn)品操作或規(guī)則不清楚時(shí)，直接在釘釘群或私聊中咨詢對應(yīng)AI助理。例如詢問年假發(fā)放規(guī)則、如何進(jìn)行成本拆分等。

階段三：HR助理（2024年6月—9月）

使用角色：人力專員、員工 核心技術(shù)：RAG＋提示詞

核心產(chǎn)品：HR助理（自建） 產(chǎn)品形態(tài)：自有SaaS平臺＋獨(dú)立入口

核心動(dòng)作：通過自建Agent，為管理員和員工構(gòu)建完整的HR助理閉環(huán)。管理端支持上傳企業(yè)薪酬、考勤、假期規(guī)則、合同等，構(gòu)建私有知識庫；員工端可查詢企業(yè)制度與政策。

核心場景：HR在電腦端維護(hù)知識庫，設(shè)置權(quán)限，讓HR助理學(xué)習(xí)；員工對企業(yè)制度有疑問（如產(chǎn)假規(guī)則）時(shí)，直接咨詢HR助理，由后者基于知識庫作答。

階段四：多智能體群

使用角色：人力專員、人力經(jīng)理、員工、部門負(fù)責(zé)人

核心技術(shù)：提示詞＋Function Call＋Agent

核心產(chǎn)品：數(shù)據(jù)決策Agent、績效管理Agent、假勤管理Agent、成本管理Agent等

產(chǎn)品形態(tài)：自有SaaS平臺＋獨(dú)立入口＋Agent群

核心邏輯：圍繞核心用戶的需求場景，以工程化思維和窮舉思維，像做項(xiàng)目一樣逐步構(gòu)建多個(gè)智能體，每個(gè)智能體獨(dú)立解決某一領(lǐng)域的問題。

核心動(dòng)作：每個(gè)智能體單獨(dú)編寫提示詞，封裝對應(yīng)API接口，打通內(nèi)部數(shù)據(jù)，完整走標(biāo)準(zhǔn)項(xiàng)目流程（立項(xiàng)—研發(fā)—測試—上線）。

核心場景：用戶遇到某個(gè)領(lǐng)域問題（如“如何提升績效”），可在電腦端或手機(jī)端選擇對應(yīng)Agent（如績效管理Agent），通過自然語言完成績效數(shù)據(jù)報(bào)告的生成（數(shù)據(jù)圖表、問題分析、行動(dòng)建議等）。

階段五：All in One智能體

使用角色：人力專員、人力經(jīng)理、員工、部門負(fù)責(zé)人、老板

核心技術(shù)：提示詞＋ReAct＋工具鏈

核心產(chǎn)品：MeAI平臺 產(chǎn)品形態(tài)：自有SaaS平臺＋單一入口＋MeAI

核心邏輯：用戶層面統(tǒng)一入口，無需區(qū)分使用哪個(gè)Agent；產(chǎn)品層面統(tǒng)一調(diào)度，MeAI根據(jù)用戶輸入判斷調(diào)用哪個(gè)工具（數(shù)據(jù)查詢、報(bào)告生成、假勤申請等），自動(dòng)輸出結(jié)果。

核心動(dòng)作：將原先獨(dú)立智能體的能力拆分為原子級工具。例如，數(shù)據(jù)決策Agent原本將數(shù)據(jù)調(diào)取、看板生成、報(bào)告生成封裝在一起，現(xiàn)在拆為三個(gè)獨(dú)立能力。

核心場景：用戶輸入問題（如“如何提升績效”），MeAI自動(dòng)推理并調(diào)用工具（查詢績效、薪酬、考勤數(shù)據(jù)，調(diào)用看板繪制能力等），最終輸出績效報(bào)告。

這一階段發(fā)生了兩個(gè) “小插曲”。

第一個(gè)插曲：抽調(diào)部分資源，圍繞SaaS產(chǎn)品個(gè)性化需求的插件平臺，研發(fā)了一個(gè)內(nèi)部AI編程工具，讓非產(chǎn)研伙伴（客服、客成、實(shí)施等）通過自然語言編寫插件，滿足客戶個(gè)性化需求。

第二個(gè)插曲：MeAI平臺的用戶角色發(fā)生變化。原本聚焦于人力專員、HR等SaaS產(chǎn)品核心角色，中途轉(zhuǎn)向企業(yè)內(nèi)部所有角色（不再局限于HR SaaS產(chǎn)品的用戶，而是包括銷售、運(yùn)營、營銷等），目標(biāo)成為更通用的B端AI產(chǎn)品。

階段六：MeClaw

使用角色：運(yùn)營、銷售等

核心技術(shù)：OpenClaw

核心產(chǎn)品：MeClaw

產(chǎn)品形態(tài)：云部署的Claw 核心邏輯：幫助企業(yè)低成本構(gòu)建自己的Claw，讓每個(gè)角色都能“養(yǎng)”自己的龍蝦，冷啟動(dòng)角色以運(yùn)營為主。

核心動(dòng)作：以角色（如運(yùn)營）的工作流為核心，構(gòu)建對應(yīng)Skills，打通上下游系統(tǒng)。

核心場景：以自媒體運(yùn)營為例，“龍蝦”可自動(dòng)選取主題、生成內(nèi)容，自動(dòng)登錄公眾號（草稿箱）、小紅書等平臺完成分發(fā)。

如果你看完了上面的旅程，可能會(huì)有一個(gè)感受：做了很多事，眼花繚亂，甚至分不清不同階段的區(qū)別。

是的，這正是最關(guān)鍵的問題。

我們像一只被意外裝進(jìn)AI瓶子里的蒼蠅，拼命揮動(dòng)翅膀，到處亂撞，卻忘了自己是一只“蒼蠅”——我們有既定的基因、主業(yè)和邊界。

作為一家創(chuàng)立多年的HR SaaS企業(yè)，我們的基因是互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品基因——“小步快跑，快速迭代”的工程化思維，以快速驗(yàn)證用戶價(jià)值為基礎(chǔ)；是 “定位—聚焦”的價(jià)值體系，聚焦人力資源的入轉(zhuǎn)調(diào)離、招聘、績效、考勤、薪酬、培訓(xùn)等關(guān)鍵場景，提供以HR、HRD、老板為核心角色的訂閱制SaaS產(chǎn)品，助力客戶數(shù)智化轉(zhuǎn)型。

然而，在資源極度有限的情況下，我們服務(wù)的用戶角色一直在飄忽不定：一會(huì)兒想解決內(nèi)部客服效率，一會(huì)兒想解決產(chǎn)研效率，一會(huì)兒想解決HR的問題，一會(huì)兒又想解決HRD的問題，甚至還想解決內(nèi)部銷售效率問題。產(chǎn)品形態(tài)、定位、技術(shù)選型隨之變化，而這些變化與老板的關(guān)注度高度重合。

這些都是表象。深層原因是：“All in AI”的戰(zhàn)略，只是一個(gè)口號，并未真正落地。

戰(zhàn)略層面，我們一直有3—4個(gè)產(chǎn)品方向并行——本地化/SaaS產(chǎn)品迭代、插件化市場、AI、國際化。我們只聽到“今年要聚焦AI”的口號，卻沒有聽到“今年聚焦AI，放棄國際化、放棄插件化、放棄本地化/SaaS產(chǎn)品迭代”的決斷。至少，沒有做到絕對的資源傾斜——80%資源投入AI，其余20%留給其他方向。

產(chǎn)品層面，我們始終沒有找到清晰的產(chǎn)品定位，更談不上完成PMF。某個(gè)客戶的老板心血來潮問一句：“你們有AI產(chǎn)品嗎？”“有預(yù)算嗎？”“有，10萬以內(nèi)可以考慮。”于是我們就做了一個(gè)對應(yīng)的AI產(chǎn)品。等差不多上線時(shí)，對方冷靜下來，嚴(yán)肅地問：“你們的AI助理，跟飛書、釘釘有什么區(qū)別？”我們回答：“我們有上千家客戶的私有數(shù)據(jù)，還有多年積累的行業(yè)Know-How，更能精準(zhǔn)解決你們的問題?！睂Ψ秸f：“開通給我試試？”試用后，就沒有然后了。

技術(shù)層面，我們的人才儲備仍停留在互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品階段，對AI技術(shù)、產(chǎn)品的認(rèn)知全靠自學(xué)，研究深度和學(xué)習(xí)速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)落后于最新技術(shù)1—2年。而AI技術(shù)的升級速度遠(yuǎn)超我們的學(xué)習(xí)速度——我們追RAG，追Function Call，追ReAct，追MCP，追Vibe Coding，追Skills，追OpenClaw，越追越遠(yuǎn)，越遠(yuǎn)越想追。

但有兩個(gè)問題，我們始終沒有回答：

1. AI時(shí)代，HR SaaS的產(chǎn)品形態(tài)可能是什么？

2. 我們做AI產(chǎn)品的獨(dú)特價(jià)值在哪里？

互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代的SaaS產(chǎn)品形態(tài)是GUI——用戶用眼睛看，用鼠標(biāo)點(diǎn)擊，完成操作。這種形態(tài)會(huì)如何演變？

目前，一個(gè)階段性的答案是CLI——用命令行加Skills的交互方式，通過自然語言對話即可完成指令與動(dòng)作。C端產(chǎn)品如通義千問，已能幫用戶點(diǎn)外賣、打車；B端產(chǎn)品如釘釘?shù)奈蚩眨苍趲吐蓭?、HR、店長完成自己的工作流。

如果繼續(xù)推演，最終產(chǎn)品形態(tài)會(huì)是 “SaaS軟件＋AI Agent” ，還是像Claude Code那樣，完全由CLI（或Chat）＋Skills＋工作流編排組成？

以考勤為例。

現(xiàn)有流程：員工通過SaaS的GUI界面完成打卡、請假、加班等操作，管理員從工作臺確認(rèn)與統(tǒng)計(jì)。這是軟件時(shí)代的交互模式。

加上AI Agent后，可能演變?yōu)椋簡T工通過聊天IM的自然語言（含語音）完成操作，AI Agent自動(dòng)確認(rèn)、異常提醒；管理員也可在聊天窗口用自然語言指令，獲取任何形態(tài)的結(jié)果（如Excel或郵件），甚至直接將分析結(jié)果分發(fā)給目標(biāo)用戶。

這個(gè)過程中，原有的GUI界面保留，AI Agent只是另一個(gè)入口。

如果SaaS的GUI界面徹底消失（即所謂 “SaaS已死” ），那么對員工或管理員來說，可能只剩下一個(gè)命令行工作臺或唯一的Chat入口。一切從自然語言描述的需求開始，AI識別意圖后自動(dòng)完成操作（打卡、請假、統(tǒng)計(jì)、分析、優(yōu)化流程等）。當(dāng)需要界面呈現(xiàn)時(shí)，AI直接調(diào)用編碼能力生成相應(yīng)界面——例如，管理員想查看每天有異常的員工，AI就繪制一個(gè)日歷頁面展示異常情況。

但這里存在一個(gè)問題：如果交互形態(tài)變成后者，企業(yè)的管理模式是否也必須變革？現(xiàn)有的管理模式基于固定工作流編排（如請假必有審批流程和審批節(jié)點(diǎn)）。如果模式不變，工作流不變，那么Chat或命令行方式未必符合多數(shù)人的習(xí)慣，也不一定符合邊際經(jīng)濟(jì)收益——實(shí)時(shí)生成編排工作流或界面的成本較高。

如果把人機(jī)交互抽象為 “大腦＋眼睛＋手”的組合——大腦負(fù)責(zé)思考與決策，眼睛負(fù)責(zé)識別與驗(yàn)收，手負(fù)責(zé)執(zhí)行——那么以O(shè)penClaw為代表的新產(chǎn)品形態(tài)，用大模型替代大腦，用Skills替代手，但 “眼睛”這一部分似乎很難被替代，尤其是需要視覺化呈現(xiàn)的內(nèi)容。

因此，無論技術(shù)如何演進(jìn)，可視化頁面的價(jià)值始終存在。只是隨著技術(shù)進(jìn)步，它可能從100%預(yù)編排的模式，演變?yōu)楦`活的編排模式——工作流、規(guī)則被拆解為原子能力，部分預(yù)編排，部分動(dòng)態(tài)編排，甚至根據(jù)需求實(shí)時(shí)生成新的編排能力。

除了產(chǎn)品交互形態(tài)，我們還需要回到另一個(gè)問題：中小型SaaS企業(yè)做AI產(chǎn)品轉(zhuǎn)型的獨(dú)特價(jià)值在哪里？

前面提到，我們的劣勢很清晰：資源不足、人才密度不夠。

優(yōu)勢呢？船小好調(diào)頭、垂直領(lǐng)域的私有化數(shù)據(jù)、垂直領(lǐng)域的行業(yè)Know-How。

但這些優(yōu)勢能成立，前提是戰(zhàn)略必須聚焦。戰(zhàn)略方向上，必須明確唯一的產(chǎn)品方向；用戶客群上，必須明確核心客群，最好與現(xiàn)有客群重合；產(chǎn)品方向上，也必須明確唯一的產(chǎn)品。除非這個(gè)產(chǎn)品確定無法完成PMF，徹底宣告失敗，才可啟動(dòng)另一個(gè)探索。切忌多個(gè)完全不同方向的產(chǎn)品同時(shí)推進(jìn)。

私有化數(shù)據(jù)的挖掘與訓(xùn)練，可能是一筆巨大的投入，甚至需要引入專有高階人才進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練。更現(xiàn)實(shí)的切入點(diǎn)，或許是把領(lǐng)域內(nèi)的Know-How高效轉(zhuǎn)化為對應(yīng)的Skills，確保它們真正成為生產(chǎn)力。

比如制造業(yè)，500人的績效與薪酬管理問題，如何從方法論層面拆解為可落地的解決方案，轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的能力，賦能不同角色拿到結(jié)果？

HRD關(guān)注的是 “方法論＋解決方案＋效果”的工作流組合；HR關(guān)注的是 “工作流編排落地”的Skills。

不同行業(yè)、不同企業(yè)階段、不同管理理念的企業(yè)，各有各的訴求。而你的Know-How，就是將這些訴求私有化并落地執(zhí)行，幫助他們拿到符合預(yù)期、甚至超預(yù)期的結(jié)果。

這套循環(huán)的本質(zhì)是：業(yè)務(wù)方法論 → 專屬解決方案 → 工作流編排Skills → 成果收益。

兩年前，我們喊出“全員AI辦公”時(shí)，多少帶著點(diǎn)興奮和焦慮的混合情緒。

兩年后回頭再看，AI確實(shí)改變了一些東西，但遠(yuǎn)沒有改變所有東西。它沒有讓我們的產(chǎn)品一夜之間脫胎換骨，也沒有讓我們的客戶蜂擁而至。但它確實(shí)逼我們回答了一個(gè)問題：我們到底擅長什么，以及我們到底想去哪里。

對于中小型SaaS企業(yè)而言，AI不是靈丹妙藥，而是一面鏡子。它照出了我們的長板，也毫不留情地暴露了我們的短板。真正的機(jī)會(huì)，不在于跑得最快、追得最猛，而在于清楚自己是誰、手里有什么、能幫誰解決什么問題。

或許，AI時(shí)代正確的姿勢，不是“All in AI”，而是 “All in 我們自己” ——把長板磨得更利，把護(hù)城河挖得更深，然后用AI把這一切放大。

畢竟，工具終究是工具。能跑多遠(yuǎn)，看的從來不是腳下的路，而是趕路的人。

本文來自公眾號：產(chǎn)品方法論集散地 作者：產(chǎn)品方法論集散地

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