上下文图谱：万亿美元级人工智能

核心观点：新一代企业价值的核心资产 1.旧范式 上一代企业软件通过成为"记录系统（SystemsofRecord）创造了万亿生态，它们是客户、员工和运营数据的权威来源。 2.新挑战 Al智能体（Agents）的崛起对现有系统提出了更高要求，暴露了其核心缺陷它们只记录“结果”，却丢失了“原因”。 3.新机遇 真正的价值洼地在于捕获"决策轨迹”，构建"上下文图谱”（ContextGraph）一一种全新的、记录“为什么”的系统，这是实现真正自主智能的关键。 4.新王者 具备结构性优势的初創公司将主导这个新兴塞道。现有SaaS巨头和数据平台因其架构限制，难以抓住这一机遇。 过去的辉煌：记录系统（Systems of Record）的万亿生态 “掌握权威数据，就掌握流程，形成锁定效应。" 上一代企业软件通过成为特定领域（客户、员工、运营）的权威数据源，主导了工作流，从而建立了坚不可推的商业护城河。 变革的来临：智能体时代的问 当前的行业争论焦点是：现有记录系统在向智能体时代迁移中能否存活？ 一种普遍观点（引用amin Ball）认为：智能体不会取代记录系统，而是会提高优秀记录系统的标准"。 我们的观点：我们同意这一判断，但这仅仅是故事的一半。真正的变革在于一个被现有系统完全忽视的层面：那些散落在系统之外、驱动企业实际运作的“决策轨迹”。 冰山之下：记录的是“结果”，丢失的是“原因” 现有系统擅长记录“当前状态”（如最终价格），但决策过程中的关键上下文例外、先例、跨系统综合判断一一却从未被当作结构化数据对待。 规则vS.决策轨迹：理解根本差异 AI智能体不仅需要被告知规则，更需要理解这些规则在现实中是如何被应用、变通和打破的。 决策轨迹（DecisionTraces） 规则（Rules） “告诉智能体在通用情况下应该发生什么。” “捕获这个具体案例中实际发生了什么。” “我们依据v3.2版政策的X定义，在获得某位副总裁的例外批准并参考先例乙的基础上这么做了.…” “使用官方ARR进行报告。 决策轨迹的四类“隐形”数据 这些是连接数据与行动的推理过程，但它们从未被当作数据来对待。 例外逻辑（ExceptionLogic） 过往先例（Precedent） 存在于人脑中的部落知识。 无法在系统间自动关联的历史决策。 “我们总是给医疗公司额外10%优惠，因为他们的采购同期非常残酷。 “上季度我们为X公司设计了类似交易——我们应该保持一致。 跨系统综合判断（Cross-SystemSynthesis 一位副总裁在Zoom话中批准了折扣。CRM只记录了最终价格，但扇批链亲和原因都丢失了。 支持主管结合CRM的ARR、Zendesk的工单和Slack的亦失风险信息后，决定升级。 解决方案：上下文图谱（The Context Graph） 核心价值： 核心定义： 它不仅解释"发生了什么”（Whathappened），更重要的是解释"为什么被允许发生”（Why it wasallowed to happen) 。 它不是模型的“思维链"，而是一个跨越实体和时间、由无数决策轨迹拼接而成的、可查询的鲜活记录。 它让先例变得可搜索，让例外情况转化为结构化知识，而不是每个季度都在Slack里重新学习。 从“人机协作”到“自主智能”的复利飞轮 这一切并不要求从第一关就实现完全自主，而是从人机协作开始，价值会不断累积。 捕获(Capture) 暂能体在工作流中执行任务，辅获完整的决策轨迹作为一等数据。 学习(Learn) 决策轨迦成为可拽索的先例，形成一个缩纳化的过往决美与例外的知识库。 增强(Enhance) 每一次新的自动化决策，都为图谱增加一条新的迹，不断增竭图谱的价值和智能水平，使飞轮加遗。 自动化（Automate） 随着相似案例不断重复，越来越多的决策路径可以被系统自信地自动化。 结构性缺陷：为什么现有巨头无法构建上下文图谱？ 核心论点：捕获决策轨迹的本质要求是在决策发生的"当下”，处于跨系统工作流的"执行路径"之中。事后的数据治理或分析无法还原丢失的上下文。 本节预告：我们将分别剖析两类巨头一一运营系统厂商（如Salesforce）和数据仓库厂商（如Snowflake）一一为什么会受限于其自身架构，无法抓住这个机会。 “当前状态”困境一：运营系统厂商被和“系统孤岛”所束缚 以Salesforce为例：尽管它们在推进Agentforce等顶目，但其代理继承了母体的架构局限。 问题1：优先当前状态（PrioritizesCurrentState） 描述：系统只知道机会“现在"的样子，不知追决策“当时”的样子。当折扣批准，支撑该决定的上下文并末被保留。 后果：无法回放、审计决策，也无法将其用作先例。 问题2：继承母体盲区（Inherits Blind Spots) 描述：任何单一incumbent都无法看到跨系统的全貌。 示例：一次支持升级决策，其依绳可能分散在CRM（客户等级）、Zendesk（工单）、PagerDuty（近期故障）和Slack（流失风险）中。Salesforce无法看到这一切。 困境二：数据仓库厂商处在“读取路径”，而非“写入路径 以Snowflake/Databricks为例：它们被定位为“真相登记层”，但其模式存在根本问题。 核心问题：数据仓库通过ETL在决策“事后”接收数据。等到数据落地到Snowflake时，决策上下文已经消失了。事后看到读操作的系统，无法成为决策谱系的记录系统。 创业公司的结构性优势：身处“编排路径”之中 核心优势 代理系统类初创公司天然位于跨系统工作流的“缩排层”(Orchestration Layer)。 工作模式 当一个代理需要做决策时（如处理升级、决定折扣），它会主动从多个系统中拉取上下文，评估规则，解决冲突，然后采取行动。因为身处执行工作流的核心，它能在决策发生的“当下”将完整的上下文（输入、策、例外、原因）作为一等记录持久化下来。 结论 这就是上下文图谱的形成方式它将成为人工智能时代企业最有价值的单一资产。 投资框架：捕捉价值的三条制胜路径 代理系统型创业公司将通过不同的路径来构建和利用上下文图谱，成为新一代的记录系统。我们将探讨三种核心策略，每一种都有其独特的优势和挑战。 路径一：全面替代（ReplaceEntireSystems） 核心概念：从第一天起就围绕代理式执行重构整个核心业务系统（如CRM，ERP），将策略捕获和事件溯源源原生地融入体系架构。 特点：难度极高，因为现有厂商根基深厚，但在技术或市场交替的过渡期可行。若成功，则护城河极深。 案例分析：Regie.ai 定位：打造一个AI原生的销售触达平台，旨在取代为人类设计的传统平台（如Outreach/Salesloft）。 模式：Regie为一个人机混合团队而设计，其中Al代理是一级核心参与者，能执行潜在客户挖掘、跟进、分配等任务。 路径二：模块替代（ReplaceModules） 核心概念：不寻求完全替换现有系统，而是瞄准异常和审批高度集中的特定子工作流（如财务对账），成为这些特定决策的记录系统，同时将最终状态同步回原有系统。 特点：侵入性较低，更容易获得企业客户的采纳，是一种务实的切入策略。 案例分析：Maximor 定位：自动化核心会计工作流，如现金管理和关账管理。 模式：ERP仍然作为总账（GL）存在，但Maximor成为承载对账逻辑的事实真相来源，与ERP共存。 路径三：创造全新系统（CreateNewSystems） 核心概念：以编排层为起点，持久化存储企业从未系统记录过的容一一决策轨迹。随着时间推移，这种可回放的决策沿革本身就成为权威，智能体层从“自动化工具”演变为企业用来回答“我们为什么这么做？”的核心系统。 特点：重新定义市场，创造一个全新的价值类别。 案例分析：PlayerZero 切入点：自动化L2/L3技术支持，这是一个典型的“胶水职能”领域。 核心资产：构建一个关于代码、配置、基础设施和客户行为如何相互作用的上下文图谱。 最终价值：成为回答“为什么会出问题？”以及“这个变更会不会破坏生产环境？”等关键问题的唯一可信来源。 生态基石：智能体的“可观测性"平台 核心论点：随着决策轨迹不断累积、上下文图谱不断增长，企业将迫切需要一套工具来监控、调试和评估智能体行为的质量和表现。 市场类比：正如Datadog成为应用监控的关键基础设施一样，智能体可观测性平台将成为新一代技术栈的必备组件。 案例分析：ArizeAl 定位：为这个新技术栈构建可观测性层。 价值：让团队能够洞察智能体如何进行推理、在何处失败，以及它们的决策随着时间推移表现如何，从而监控和改进智能体的决策质量。 投资信号：如何发现潜在的价值洼地 寻找那些决策逻辑复杂、无法用传统工具自动化，且高度依赖人类经验和上下文的领域。 大量重复性人工(HighHeadcount) 充满例外情况(Exception-Heavy) “胶水”职能(GlueFunctions) 表现：公司有大量人员在手动完成某个工作流（如分派工单、对账数据）。 表现：决策逻辑复杂，先例重要，充满“视情况而定”。 表现：存在RevOps、DevOps、Security Ops等跨系统协调的组织职能。 原因：这些“胶水”角色的存在，本身就说明了没有任何单一软件能够捕提跨职能工作流的上下文。自动化这些角色，就能捕获其决策过程，从而创造新的记录系统。 原因：这类人力之所以存在，是因为决策逻辑过于复杂，传统自动化无法处理。 场景：交易支持台(Deal Desks）、承保、合规审核、升级管理。 重新想象的记录系统：真正的万亿机遇所在 错误答案：在既有的数据之上简单地叠加AI。 正确答案：通过捕捉那些让数据变得可执行的“决策轨迹"来构建。 最终论点：今天正在构建上下文图谱的初创公司，正在为下一个企业软件时代莫定基础。 谢谢