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文：王智远 | ID:Z201440
昨天有条融资新闻，不知道你有没有刷到。
企业级 AI Agent 平台 BetterYeah 又拿了一轮超亿级投资，这次由阿里云领投，资金会用来打造更智能的企业“数字同事”。
看完这条消息，我第一反应是：这可能是 Agent 赛道上最值得关注的一笔。因为更像阿里云在做一次战略补位，想重新定义企业用 AI 提升效率的方式。
01
我们知道，阿里在大模型和开发者工具上的布局很早，像通义千问、通义灵码、钉钉AI助手这些产品，都是AI+的代表。
但问题是，这些产品虽然能力强，却覆盖不了所有企业的需求。还有很多企业，并不在阿里生态里。
我了解的大多数公司，他们都有很多各类企业系统，像ERP、CRM、OA这些，业务流程早就嵌进去了。
现在大家都在讲 AI 转型，他们也想试试。可系统本身没有 AI 能力，怎么加？有些企业试过自己做，结果发现没那么简单。
不是找个大模型接进去就行的，要微调模型、定制场景、建知识库，把几千份合同、上万条客户记录整理成 AI 能理解的数据结构。这不仅技术门槛高，还需要人、需要时间、也需要经验。
很多公司试了一圈下来，效果不好，或者根本跑不起来，总不能把这些系统全推倒重来；这时，就要一个AI平台，深入到业务流、工作流，让 AI 真正落地干活。
从 SaaS 的角度看，BetterYeah 做的就是这件事。
它不只是给企业加个 AI 插件，而是从企业业务场景的AI化为起点，结合知识库、数据库，连接 CRM、ERP、OA 这些常用系统，构建出能执行任务的智能体。
比如，销售 Agent 可以自动跟进客户，客服 Agent 能处理常见问题，货品 Agent 还能联动供应链安排补货……
所以，它解决了传统 SaaS 工具「有数据、无智能」的问题，也让渴望拥抱AI企业，第一次真正拥有“AI Workforce”。
如果从阿里的角度看，这件事的意义更清楚了。
阿里需要一个能把 AI 落到真实业务场景里的解决方案，BetterYeah价值在于它做的不仅是简单地“AI + 工具”，而是“AI + 企业”。它把AI作为底层逻辑出发点，把 AI 当作一种新的生产力来看待。
这次融资释放的信号也很明显，AI 已经从“能不能用”的阶段，进入了“怎么用”的阶段。
而阿里再次选择的投资对象，也有一定的“阿里基因”。
BetterYeah 的创始人兼 CEO 张毅（花名：陶钧），是钉钉创始团队成员，曾任钉钉副总裁；联合创始人 COO 黄雯（花名：木源）、CTO 黄种堃（花名：空子）也都来自钉钉的核心团队。
这支队伍全是老兵，不仅懂技术，更懂企业服务、懂 SaaS、也懂如何把复杂的产品做到用户心里去。
所以我说，这笔投资更像是一个信号：阿里云想快速补全它在企业级 AI 领域最缺的那一块拼图，而 BetterYeah，刚好在该赛道All-in了足够的时间。
02
看到这儿，你也许会问：Agent 平台不是挺多？为什么BetterYeah能被阿里看中？它到底有什么不同？
智远认为，每个平台都有自己的定位和擅长的场景。
字节的Coze主打标准化 Bot 开发，它的使用门槛低、上手快，能满足轻量化的智能交互需求。
对 C 端用户或小型项目来说是非常友好的选择，且与字节生态工具有天然适配性，对于依赖该生态的用户而言集成成本更低。
从产品定位的底层差异来看，coze的设计逻辑更侧重「快速搭建单一场景Bot」，在应对企业级核心诉求时存在天然差异。
企业级对平台的系统扩展深度、多角色协同、系统稳定性、开发流程规范化方面，则要求更高。
再来看BetterYeah，定位在专注企业级场景，既可以作为专业技术团队的开发平台，也直接提供开箱即用的行业模板和插件。
尤其在跨系统集成、复杂流程编排与企业级安全合规体系的深度融合上，更能匹配规模化组织对智能 Agent 平台的核心诉求。
举个例子：
如果你是销售经理，只需要选一个销售 Agent 模板，打通 CRM 系统，就能生成一个能自动跟进客户、生成报价单的数字员工。
这种「模板化+业务嵌入」的模式，正好解决了传统 SaaS 工具“有数据、无智能”的痛点。
还有一点，BetterYeah 有自己的 NeuroFlow 框架 和 Multi-Agent 协同引擎，为企业提供完整的 AI Infra 基础设施。
我查了一下这几个关键词的意思，说白了就是：
它能实现多角色协作和跨系统任务流；可以解析合同、发票、视频等非结构化数据，生成结构化知识库。
通过动态调优降低大规模调用成本；同时确保数据加密、访问控制、运行监控等环节万无一失。
更直接点说：它已经把「厨房」建好，厨师配齐，菜谱备全，你只要点火开灶就行；所以，这些能力刚好和 Coze、Dify 形成差异化路线。
一个很典型的案例是百丽集团。
他们通过 BetterYeah 的Agent平台，陆续实现了800+业务子节点的AI应用上线，包括，覆盖货品业务流250+子节点的「货品AI助理」，覆盖终端门店5类角色350+业务子节点的「店铺AI助理」等。
这充分说明，BetterYeah 在真实业务中跑出了效率。
所以，BetterYeah 在做的，不仅是「AI + 工具」，而是「AI + 企业」；它不仅提供一整套企业级能力，还真正理解企业业务流程，把 AI 当作一种新的生产力来构建。
03
智远观察认为，企业对 AI需求很大，目前存在问题也很明显。
一方面，容易落地的 AI 场景很有限，大部分还没打开。
我们现在看到比较多的 AI 应用，主要集中在两个地方：一个是客服端，AI 客服机器人；另一个是研发端，代码生成工具。
这些场景之所以能先跑出来，因为它们相对标准化、边界清晰、数据好获取、反馈周期短。
但除此之外呢？销售怎么做决策？供应链怎么优化？一线员工如何提升效率？这些问题也都存在，很多企业都在尝试，但真正能跑通的并不多。
另一方面，很多人还在追求那种「全能型AI助手」。这是不对的，因为企业的业务流程本质上是一套高度分工、讲究专业性的系统。
你不能指望一个「万金油」式 Agent，在每个岗位上都带来实质帮助，真正能推动业务的，是深入垂直场景、贴近具体岗位、解决实际问题的小而精Agent。
举个例子就明白了。
假设你在一家汽车公司，想给维修师傅打造一个 AI 智能体来辅助工作；那最好的做法是从哪里开始？
一种方式，让 IT 团队去整理公司内部的历史资料、维修记录、老员工的经验，然后，训练出一个专门服务于维修岗位的知识模型。
另一种更直接的方式是从维修部门入手，构建一个“维修助手”级别的 Agent，把维修手册、常见故障处理方法、老技师的经验都整合进去。
这个「维修助手」上线之后，不仅能帮助新手快速上手，还能统一操作标准、降低错误率。每一次新的维修会让Agent不断进化、更新能力。
这才是 AI Agent 在企业中真正生长的方式：从一个个具体岗位出发，逐步连接成网，最终形成“数字员工体系”。
前几天，我看到 IBM 的 CEO Arvind Krishna 提出了一个很有意思的观点：企业在部署 B2B AI时，要从四个层次来看：
基础设施：底层的计算资源、云服务；集成能力：能不能把 AI 和现有系统打通，比如 ERP、CRM、OA；
数据质量：有没有结构化的、可用的数据来支撑 AI 决策；智能体应用：也就是我们说的 Agent，才是最终面向用户的那一层。
如果你前面三步没做好，直接谈智能体，很难，这也解释了为什么有些企业试过 AI 工具后觉得「没啥用」；不是 AI 不行，是他们跳过前面的准备阶段，直接想要「结果」。
ERP 系统里的数据相对规范、完整，围绕 ERP 构建的 Agent 更容易落地；如果 OA 或者 HR 系统的数据不够干净，这时，做出来 Agent 就容易“乱说话”。
因此，真正智能体建设，必须从业务流程梳理做起、从数据开始、从岗位需求出发做起。
现在企业越来越务实，大家不再满足于“画大饼”式的 AI 解决方案，也不只想要一个简单的 AI 工具；他们想知道的：Agent 到底能不能帮我完成一项任务？能不能让我团队的效率提升 30%？
这时，我们就不能再靠「通用模型 + 想象力」来做产品了。 而要回到最根本的问题：Agent 为谁设计？它要解决什么问题？知识从哪来？执行路径是什么？
BetterYeah 在这条路上已经走过几年；它不追求「大而全」，而是从一个个具体的岗位、流程、场景出发，训练出能真正上岗的数字员工。
智远认为，或许这才是企业级 AI Agent 正确的打开方式。
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