今天，如果你问任何一位 SaaS 领域的领袖关于 AI 智能体的看法，你听到的将是喜忧参半。无所不能的 AI 仍遥不可及，相反，我们正目睹一个更有意思的现象：一种务实的趋势，即致力于将 AI 智能体融入到实际运营业务的工作流程中。
Albato 近期的一项定性研究——基于 2025 年 8 月至 10 月间对 55 位 SaaS 创始人、产品负责人和首席技术官 ( CTO ) 进行的深度访谈——揭示了市场正在进入一个谨慎乐观的阶段。现在不是追逐炒作的时候，而是要聚焦于交付真实、可衡量的价值。
AI 智能体在 SaaS 领域面临的最大风险在于，我们可能成功地构建出一些引人注目且耗资不菲的系统，但却缺乏真正的市场需求。Dixa 产品管理高级总监 Dragos Andronic 捕捉到一种普遍的情绪，他认为市场现状“目前正在开发的基础设施远超市场所需……这是一个等待着解决之道的问题。”
现实挑战：信任、复杂性与“需求空缺”
正在构建的先进基础设施与实际市场需求之间的巨大鸿沟并非一个微不足道的缺口，而是当前市场阶段的核心挑战。根据我们的研究，这一差距是由几个重大且相互关联的障碍共同造成的。
信任赤字：自主行动前的验证需求
信任是普遍且最严峻的挑战。它并非表现为抽象的恐惧，而是源于非常具体、实际的焦虑。Wrike AI 与分析产品总监 Andras Horvath 指出了用户对 AI 行动“非确定性”的根本担忧。与遵循可预测、编程路径的传统软件不同，AI 智能体可能产生出乎意料的结果。这种恐惧在批量操作中尤为明显：如果 AI 犯了级联错误，修改了数百条客户记录或发送了错误的通信，该怎么办？用户最核心的问题非常实际：“我如何撤销这个‘烂摊子’？”以及“最终的责任由谁承担？”
正如 Horvath 的团队所发现的，解决方案是在允许其自主行动之前，建立起强大的验证机制。“用户希望有一个测试环境……可以一步步演示部署后将发生什么，”他指出。在高风险情境中，推行“试运行”或模拟模式——用户可以在不实际执行的情况下，在样本数据集中预览 AI 预期的操作——已被证明对于建立信心至关重要。
这种逐步建立信任的理念，战略性地延伸到了系统集成。在 Wrike，团队特意限制了他们的 AI 副驾驶采取外部行动 ( 如通过 Gmail 发送电子邮件或在 Jira 中创建工单 )，直到其在自己平台受控环境内的性能和可靠性接近完美。重点并非是为了无谓地在任何地方部署 AI——正如 Horvath 指出的，“没有人关心是否随处可见 AI。他们关心的是：它能为我们节省多少时间和精力？” 通过确保 AI 首先在 Wrike 内部可靠地运行，然后再扩展到外部集成，团队能够展示真正的价值并最大限度地降低风险。这种“围墙花园”式的做法是实现负责任扩展的关键策略。
技术与集成复杂性：悄无声息的项目杀手
除了信任之外，还有技术复杂性这一巨大且经常被低估的挑战。构建一个能智能地回答问题的 AI 智能体，已经是自然语言处理领域的一项艰巨任务。而构建一个能可靠地行动——即能够在众多不同的软件系统组合中执行命令、处理数据和编排流程的智能体，则是一个完全不同量级的问题。
这种“集成混乱”需要大量的工程资源、持续的维护和复杂的安全协议。与外部 API 的每一次连接、每一次数据映射操作以及每一次身份验证流程，都代表着一个潜在的故障点。
正是这种复杂性，决定了 AI 智能体的未来在于协作和开放集成平台。克服这种混乱，并非通过每家公司都构建自己的庞大、包罗万象的智能体来实现，而是通过创建生态系统，让专业化的智能体可以通过标准化协议安全地相互通信和委托任务。最终胜出的解决方案，将是那些能为开发者和终端用户简化这种集成噩梦的方案。
沉默的市场：关键的“需求空缺”
也许最根本和最发人深省的挑战是，公开用户需求的明显不足。正如我们的专家在访谈中一致强调的，大多数终端用户并未主动要求“AI 智能体”。没有来自用户的浪潮式压力迫使产品团队采取行动；相反，主要的推动力来自于自上而下，来自确信其战略必要性的产品负责人和高管。
这造成了一个关键的“需求空缺”——一种危险的局面，即正在为一个用户尚未意识到自己存在的问题构建一个强大但昂贵的解决方案。这种差距迫使产品团队在设计和推广时必须异常巧妙。他们不能简单地构建一个强大的智能体，并期望用户蜂拥而至；他们必须小心翼翼地引入 AI 能力，以一种无缝的方式解决一个预先存在的、被感受到的痛点，通常用户甚至没有意识到自己正在与一个“AI 智能体”进行交互。成功取决于价值是否足够明显且顺畅无碍，从而创造出自己的需求。
超越流行语：AI 智能体正在哪些领域证明自身价值
AI 智能体的轨迹正变得愈发清晰。我们的研究显示，从 Dixa 到 Reachdesk 和 Wrike 的行业领袖们，正在几个提供具体价值的关键领域部署智能体：
客户支持与沟通
自动化服务台查询和日常交互，以提高响应时间并减少人工工作量。正如 Dixa 产品管理高级总监 Dragos Andronic 所确认的，这是一个“简单直接的情景”，相对容易推销，因为它能带来“效率和工作量的即时提升”。
数据分析与报告
利用 AI 进行繁重的数据处理工作，充当商业智能 ( BI ) 分析师，为非技术用户生成洞察。在消费者情报平台上，AI 智能体充当按需数据科学家，允许营销人员提问“我的品牌情绪如何？”，并获得一份带有图表和洞察的精美报告。
工作流自动化
使用智能体通过一个简单的用户请求来自动化跨不同应用的多步骤流程。Reachdesk 首席产品官 ( CPO ) Pedro Amaral 设想了一个智能体，可以通过一个命令编排整个营销活动，自动提取 CRM 中的数据、选择礼物并安排通信。
产品内引导与内容生成
从充当入职助手到生成个性化内容，AI 智能体正在承担传统上需要人工参与的任务。
结论：炒作的终结与务实的道路
AI 的宏伟愿景并非在实验室中，而是在企业的日常工作流程中重塑。研究揭示了一个明确的市场转型：已从投机性的潜力转向对有形价值的规范化关注。关键问题不再是 AI 智能体是否具有变革性，而在于它们能在何处通过解决特定的、高价值的问题，交付可衡量的投资回报率 ( ROI )。
综合数据指向一个单一的、决定性的洞察：AI 智能体的真正价值，并非由其孤立的智能所决定，而是由其在一个值得信赖且集成的系统中可靠运行的能力所决定。早期的兴奋已被用户怀疑、技术复杂性以及普遍缺乏广泛用户需求的严峻现实所冷却。这些并非次要障碍；它们是当前市场的决定性制约因素。
因此，在这个新阶段，获胜的策略将不属于那些追逐最雄心勃勃的 AI 的公司，而是属于那些精通其实际应用的公司。成功将由聚焦于可靠性而非智慧、集成而非孤立、清晰的实用性而非技术的新颖性来定义。
务实的 AI 时代已经开始。它的进步将不会以理论突破来衡量，而是以安静、累积的收益来衡量——在节省无数时间的自动化报告中，在瞬间解决的客户查询中，以及在最终无缝执行的复杂工作流程中。未来属于那些构建出真正能工作、而非仅仅令人印象深刻的 AI 的人。
本文转载编译自https://www.unite.ai/｜原文地址：https://www.unite.ai/from-hype-to-roi-how-ai-agents-are-carving-their-niche-in-saas/｜（编译：Katerina）