如果UI消失，软件还剩下什么？

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上个月，Salesforce宣布将开放其API并推出无头产品，本质上是在押注在一个智能体世界中，其价值在于数据层，而不是UI。这是一个聪明的重新定位。（虽然值得注意的是，技术上似乎没有太大变化：Salesforce现在作为"无头产品"营销的API大部分已经存在多年。换句话说，这是一个经典的Salesforce营销发布。）新产品的理念是，智能体可以在不需要与UI交互的情况下访问记录系统中的数据，而UI是为人类跟踪工作流而设计的。

这个发布为一个更有趣的问题提供了一个有用的切入点：如果你剥离了UI并暴露了数据库，你实际剩下什么？这与一个Postgres数据库、一个设计良好的模式和一个API有什么不同？让记录系统持久的经典因素是否仍然存在，还是有一套新的标准？

在SaaS时代，记录系统之所以有防御性，是因为人类生活在界面中。在智能体时代，这种优势在减弱。可防御的层向下移动到数据模型、权限、工作流逻辑和合规性，向上移动到网络、专有数据生成和现实世界执行。

当软件变无头时，可防御性移向哪里？

1、UI曾经就是产品

记录系统是给定业务数据领域的权威事实来源。它是客户关系、员工记录或金融交易的正式版本存在的地方，其他工具从中读取并写回。CRM是收入的记录系统。HRIS是人员的记录系统。ERP是资金的记录系统。使它们强大的不仅仅是存储数据，而是它们成为整个组织运营所依赖的共同现实。

在过去的二十年里，Salesforce销售了一种让销售领导者管理团队的方式。仪表盘、管道视图、预测工具和活动流是人们购买的东西。它的商业模式建立在向用户提供访问这些功能的席位上。底层的数据库很关键，但是次要的。

这意味着UI驱动了粘性。它强制执行数据卫生。它创造了共享词汇：线索、商机、客户。它让成千上万的销售代表输入他们本来不会输入的数据。UI一直是保持数据一致性的机制。这个产品太粘了，以至于很多销售领导者坚持在新工作中带上Salesforce——不是因为UI好，而是因为它是肌肉记忆。

智能体开始颠覆这个模型。智能体不再通过UI交互，而是可以直接读写底层数据，这催生了一波绕过界面的新工具和变通方法（Salesforce不是唯一的例子：我们最近写过SAP周围如何涌现了一个完整的AI友好生态系统）。计算机使用智能体也使传统的人类级别因素（如偏好、培训、未记录的上下文）随时间推移变得过时。换句话说，成为持久记录系统的要求正在演变。

2、历史记分卡

在问智能体世界中什么会改变之前，值得精确了解是什么首先驱动了记录系统的粘性。前几个真正关注的是人类如何与软件交互以及他们的偏好。软件之所以粘，很大程度上是因为UI、习惯、人类工作流和嵌入流程。

访问频率如何？ CRM每天被GTM团队及其他部门使用。这种频率使其成为关键基础设施，而建立在上面的人类层——如仪式、肌肉记忆、多年来建立的管理节奏——往往是最难迁移的，因为它甚至没有被认定为需要迁移的东西。

是只写的还是读写的？ 粘性记录系统是读写记录系统。例如，CRM不是只写的存档；它在被不断读取。每一条通话记录、每一个阶段更新、每一个创建的任务都是某个人（他大概在乎自己在做什么）输入的。这种双向流动意味着任何替代品都必须处理实时运营数据，而不仅仅是历史导出。没有一个安全的切换时刻，这意味着企业在上线后倾向于坚持使用一个供应商。另一方面，申请人跟踪系统（ATS）往往是只写的，在完成招聘后很少有理由返回数据。

有多少未记录的标准操作流程（SOP）？ 关键业务上下文不存在于任何wiki中；它被编码在管理员和系统集成商多年来构建的工作流规则中。在销售的例子中，未记录的上下文是超过10万美元的企业交易需要VP批准、EMEA交易需要隐私审查、战略品牌折扣只能在季度末绕过财务审批。这种上下文往往决定了事情是否能及时完成（或不违反某些重要实践），还是根本不发生。迁移意味着逆向工程每一个自动化，或者完全丢失机构记忆。

是否有大量内部或外部依赖？ 核心问题是这个记录系统有多少内部系统、团队流程或外部利益相关者依赖。内部连接是指下游的其他软件或工作流。外部连接是指需要直接访问数据的审计师、会计师或监管者等外部方，比如ERP。两个维度上的连接性越高，迁移期间需要理清的东西就越多。

数据从合规角度来看有多关键？ 这里的核心问题很简单：这个系统是否合规关键？合规关键系统如薪资、ERP和HR数据需要一个法律上可辩护的事实来源、严格的管理员访问控制，以及审计师和监管者在任何迁移中的直接参与。这使得它们明显更粘。销售数据和Zendesk等客户支持工具处于另一端：你关心连续性和上下文，但如果数据移动或有人获得访问，没有监管风险。

并非所有记录系统都承载了相同的转换成本。用同样的维度对比CRM和ATS，差距是明显的。ATS是一个有界流程——招聘——的工作流工具。一旦候选人被录用或拒绝，该记录基本是只写一次的。集成更窄。用户群小而集中。

ERP处于另一个极端：账本是审计轨迹，你的会计师、审计师和监管者成为任何迁移中的直接利益相关者。替换你的ATS很痛苦但可以存活。替换你的CRM是开心脏手术。替换你的ERP是在病人跑马拉松的同时进行开心脏手术。

传统上，记录系统并没有利用专有数据或网络效应等护城河创造者；工作流通常创造了足够的护城河。如果说有什么的话，消费者业务将工具和网络结合在一起；历史上记录系统没有。

专有数据 — 虽然许多记录系统收集了客户数据，但它们并没有对这些数据做太多事情（而且通常在合同上不能做）。所以虽然CRM有丰富的数据集，可以跨客户聚合来生成跨客户洞察，但它从未以有意义的方式这样做过（尽管有一些尝试比如Salesforce的Einstein）。

网络效应 — 圣杯将是网络效应。CRM变得更值因为软件卖家可以找到买家。与数据一样，历史上记录系统的网络效应充其量是微弱的。

3、那么如果UI消失了，还剩下什么？

智能体不需要浏览器。它需要API、上下文、指令和行动能力。两件事使这在大规模上成为可能：LLM变得足够有推理能力。因此，智能体现在大多数任务中可以读取上下文、制定计划、选择工具、执行行动和审查输出，而不需要人类介入。而MCP标准化了工具访问，给了智能体一个调用外部功能的通用接口。拥有MCP平台访问权限的智能体可以在毫秒内以规模化方式完成人类用户所做的事情，无需浏览器。有了正确的上下文，计算机使用智能体甚至不需要API就能导航现有软件界面。

简单来看，软件买家现在有三条路径：

1. 现有系统+智能体。 使用现有平台的CLI和API——通过其原生智能体产品（Salesforce的Agentforce、SAP的Joule），或者在此基础上构建自己的智能体。（暂且相信API是完整可用的，无头化操作并不像看起来那么简单。）
2. 完全自建记录系统。 从头构建自己的数据模型、运营逻辑，以及权限、审计跟踪、集成等，并从头构建自己的智能体（可能利用第三方智能体构建和数据库工具）。
3. 购买AI原生替代品。 购买为智能体时代从头构建的新一代软件，设计为机器可读，以智能体编排为一等公民功能而非附加功能。这可能是无头的。

那么，旧记分卡中什么保留了下来？由人类行为和偏好驱动的因素会像访问频率或读写比例那样与人类肌肉记忆相关联而逐渐消失。智能体可能终结肌肉记忆作为护城河，但它们不会终结运营逻辑和上下文作为护城河。如果有什么的话，它们使这种逻辑更加重要，因为智能体需要明确的规则、权限和流程定义才能安全地行动。

未记录的SOP在短期内仍然重要。 编码在你工作流规则中的机构逻辑正是智能体代表你正确操作所需要的东西。这也是最难重建的。它还不能干净地导出，尤其当流程的某些部分仍有人类参与时。然而，捕获上下文正变得越来越容易，随着智能体取代更多劳动力，这变得不那么相关了。

连接性仍然难以解开，并且延伸得更远。 连接因素发生了转变。它不太关乎跟上人类，而更多关乎维护跨传统孤立的职能和软件的连接性。CRM智能体需要在销售、计费和客户成功之间缝合数据和上下文。如果你的平台也是多个外部组织的智能体进行买家、卖家、合作伙伴交易的中心节点，依赖关系就进一步加深。拥有智能体的现有厂商在使用各种底层软件的原语时会更加困难，而自建数据库和智能体集也是如此。

合规关键数据仍然重要。 需要监管者或具有监管或法律风险的数据需要一个单一可信的数据来源。客户不太可能在不信任其现有产品的情况下切换。以薪资和会计数据为例——智能体可能想要访问这些数据，但你不太可能自建和维护它。在完全智能体的世界中，一个最难解决的未决问题是：哪些智能体被授权做什么，代表谁，具有什么可审计性？成为智能体与智能体交互的身份和权限层的记录系统具有结构性的角色，这种角色真正难以被取代——不是因为它持有的数据，而是因为它执行的信任架构。

展望未来，一组越来越相关的因素变得对驱动AI原生初创公司的可防御性很重要：

重建记录系统有多难？ — 数据将在几个方面变得更加重要。首先，在短期内，提取和重建记录系统底层数据的便利性。AI正通过大量工具让用户可以轻松做到这一点。短期内，现有厂商可以并且将会通过让重建变得更困难——让API变得痛苦、受限、不完整或经济上不具吸引力，如果甚至提供API的话。但随着提取工具变得更好，特别是随着计算机使用智能体的改进，它们会变得更加容易。同时，当然，新公司正在从电子邮件、电话和语音智能体以及内部文档中重建更丰富的数据集。AI降低了重建记录系统前80%的成本。剩下的20%——即异常、审批、合规要求和边缘用例——仍然是区分一个有用的切入点和真正的替代品的东西。

是否有有意义的专有数据？ — 其次，数据本身变得更加有趣。可防御的数据不是你导入的数据；而是你的产品独特促使其存在的数据。我们谈论数据围墙花园——专有的、受监管的或需要不断更新的数据。一个投资于收集权威和完整数据的软件提供商相对于通用提供商或没有这些数据的竞争对手具有优势。数据方面的另一个向量是当数据依赖于内部生成的操作时。最好的业务不会只是存储在其他地方输入的数据。它们将通过参与循环来生成新的数据副产品，包括观察到的行为、响应率、时间模式、流程结果、基准、异常模式和智能体性能轨迹。这里的关键是数据现在是上下文。

它是否拥有行动层？ — 在旧世界，存储记录就够了。在新世界中，智能体采取行动，可防御性可能转向那些可以在闭环中操作的产品——从采取行动到捕获结果，到使用反馈来改进未来决策。对于ERP来说，这可能是审批支出、触发薪资、对账发票、发送通知等。闭环的产品更具防御性，因为它们坐在执行内部，而不仅仅是观察：它们生成独特数据，随着使用而改进，并且在不破坏工作流的情况下更难被移除。当然，这里的价值随着收集更多上下文和处理更多边缘情况而增加。

是否有现实世界执行要素？ — 拥有连接到不会被完全自动化的现实世界运营的商业模式具有不同类型的防御性。明显的例子是建立了运营网络的公司，如DoorDash，它们在历史上不是记录系统，但在这里很有启发意义。更广泛地说，任何将闭环延伸到服务、履约、物流、现场运营或支付的软件业务比纯SaaS具有不同的防御性。这些公司不仅存储记录或推荐行动；它们调度人员、移动货物或完成服务。

对于构建者来说，这暗示着在软件可以越来越多地决策和智能体可以越来越多地协调、但最后一英里仍然需要现实世界执行的市场中存在机会。例如，与现场服务绑定的垂直软件。

是否有网络效应？ — 历史上，网络效应在大多数记录系统中很弱，因为软件主要是内部的。但在智能体世界中，如果系统嵌入在多党工作流中，网络效应可能会变得更加重要。如果系统在多方之间（如买卖双方、雇主和员工、公司和审计师、供应商和客户、付款方和提供商）调解反复的交互，那么每个额外的参与者可以使网络对下一个更有用。

一种方式是通过共享工作流协调：产品成为流程双方进行交易、交换上下文和解决异常的地方。另一种是通过基准和智能：系统可以基于网络上观察到的模式呈现规范、异常和建议，这与上面的数据点配合使用。第三种是通过信任和标准化：一旦交易对手开始依赖相同的审批、交接、合规或支付轨道，产品就更难被取代，因为它不再只是一个数据库，而是市场本身的协调基础设施的一部分。

买家的技术能力如何？ — 在理论上任何人都可以构建自己的智能体的世界中，买家实际构建能力的范围仍然很广。特别是在垂直终端市场和历史上没有强大内部工程资源的职能买家来说，他们自己构建、维护和持续改进自己的数据库、工作流逻辑、智能体栈和治理层的可能性仍然很低。成本在这里也很重要：DIY理论上可能减少软件许可，但往往将支出转移到实施、维护和内部复杂性上。这意味着在买家的运营操作复杂但在技术上服务不足的类别中存在真正的机会——这在制造业、建筑后台、工业和现场服务工作流或会计等领域是真实的。

还有其他几个重要因素，也将成为软件的基本要求。例如，本体需要不同。"DIY数据库"思维低估了对象模型本身中存在多少价值。现有软件是为仪表盘、报告和人类、捕获工作流而构建的。这将是机会、工单、候选人等。智能体模式需要捕获推理、行动、状态跟踪、异常处理、委派和跨系统协调。原生对象模型可能变成任务、意图、线程、策略或结果。

类似地，权限管理需要更新为管理智能体，而不仅仅是人类。这包括：谁可以通过哪个智能体做什么，在什么策略下，需要什么批准，有什么审计跟踪，以及什么回滚/异常处理。

当然，所有这些都是在一个成本背景下（例如，构建和维护智能体/数据库的成本，API访问的成本），这又回到了诸如重建数据的难度和依赖数量之类的事情上。

4、那么我们处于什么位置？

随着现有厂商走向无头化，他们正在做一个隐性押注：数据层将继续是价值的来源。在某些类别中，特别是那些深深受合规约束的类别如金融服务，这个押注可能会维持一段时间，而走向无头化可能更遥远。对于软件构建者来说，随着现有厂商走向无头化，竞争并构建持久软件的机会发生了变化。下一代记录系统已经开始看起来不同：不仅仅是记录人类工作的数据存储库，而且是智能化的——捕获上下文、启动工作和记录数据副产品。更重要的是，最有趣的企业将延伸到现实世界的执行中，协调现场工作人员、物流提供商、服务团队和物理资产，或坐在多方之间。它们将混合旧世界的商业模式，而传统记录系统的核心——数据——将坐在后台。

原文链接：Is Software Losing Its Head?

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