每年夏天，科技圈总有几件绕不开的大事，上海的 WAIC 世界人工智能大会无疑是其中分量最重的一个。大会的主题从机器学习、深度学习一路演进到大模型，到了今年，几乎所有人的目光都聚焦在了 Agent 上。
逛了一圈今年的会场，我最大的感受是，C 端的个人 Agent 产品已经遍地开花，场面热闹非凡。这些产品能帮你写邮件、订日程，甚至陪你聊天，像个贴心却偶尔掉链子的实习生。但如果把目光转向真正能创造巨大价值的企业级（B 端）市场，你会发现，这里的故事远没有那么简单，真正跑通落地，难度要高得多。
企业的大部分场景不是生产内容，不是创意聊天，企业需要的是协作、准确、安全和生产力。我十年前从事的工作就是企业级开发平台，从组件化、代码生成、低代码再到可定制的业务平台产品，你需要易用，灵活，还不能出错，现在这部分工作开始由 AI Agent 接管了。这意味着 AI Agent 必须能无缝接入企业内部复杂的系统和数据， 理解独特的业务流程，并且在稳定性、安全性和权限管控上做到万无一失。
有人在 C 端耕耘，就有做企业级应用的，比如 BetterYeah AI，这家公司 7 月宣布获得阿里云亿级别融资的时候我就在小红书介绍过。
如果你在 2025 WAIC 现场，恰好路过一个人气爆棚、观众争相参与的展台，看到有人把写着“我希望 AI 帮我做报表、带团队、写周报”的心愿需求发上弹幕大屏，那多半就是来到了 BetterYeah 的展区。
这家公司解决的，正是我早年间花了八年时间都没能彻底搞定的难题。和那些只会用 PPT 描绘未来的厂商相比，BetterYeah 显得格外“接地气”——你可以在现场直接体验一个真实运行的系统，只需 1 分钟左右，就能配置好角色、知识和工具连接，让 AI 角色立刻上岗；还能看到电商企业用这个平台扛住双 11 客服高峰的真实案例，更别提那些一键生成的“小同事”：销售助手、HR 助理、知识检索专员，通通现场现做，立等可用。
从 2023 年开始，不少企业都尝试把通用大模型引入内部，结果往往是一地鸡毛——演示很好看，落地很麻烦。流程复杂、权限控制难、系统接入难、数据同步难，最后就成了“研发项目”或“原型项目”。
而 BetterYeah 显然是踩过坑、翻过山的那类选手。他们搭建了一个完整的企业 AI 开发底座，支持从业务人员到专业开发者的全链路建设。你可以一句话描述“我需要一个帮我写文案的内容营销助理”，同时上传公司产品介绍文档，1 分钟不到就可以生成一个营销 Agent了；你也可以用流程图、插件、代码脚本构建一个标准化服务流程，它都能帮你跑起来。说白了，它在帮助你构建“数字同事”。
从技术玩具，到数字同事
WAIC 现场，BetterYeah 把展区布置成了“AI 生产力奇妙屋”：
展区 1，是开发平台体验区，观众可以像搭乐高一样创建自己的 AI 数字同事；
展区 2，是预发布的 Nova 系统展示区，强调“数字团队”的能力构建；
展区 3，是实际应用场景演示区，比如「Yeah 客服」，展示 AI 在客服领域如何接单、分流、响应并自动生成服务记录。
企业并不需要一个能聊天的天才，他们需要的是能执行的人、能跟流程协作的角色、能稳定响应的系统。
所以 BetterYeah 提供的，不是「模型服务」，而是“角色定义 + 流程协作 + 数据融合 + 安全管控”的一整套系统能力。
我在体验区看到一位做市场和宣传的朋友，用 BetterYeah 搭了一个“内容运营小助理”：他上传了一份品牌文案，Agent 会自动识别关键词，并结合行业及平台热点，生成多个不同风格的推文，分别针对小红书、今日头条、公众号等平台做了格式调整，还生成了发布时间建议和配图提示。整个流程，他只是点了几下鼠标而已。
我还看到一个案例，有朋友用 BetterYeah AI 做了一个“舆情监测助手”：通过内置的 AI 搜索插件，配置了几个关键词，比如“品牌名 + 投诉”“品牌名 + 翻车”“品牌名 + 点评”，然后输入了几个行业论坛和新闻站点的公开链接作为检索源。这个“数字同事”会自动搜索这些页面内容，并将包含关键词的文本抓取出来，用模型进行情绪判断和内容归类，比如“负面反馈”“产品建议”“媒体报道”等，并生成日报发送给公关团队。重要的评论还会附上来源链接，方便团队进一步追踪。
技术热闹之后，谁在沉下去打磨产品？
2023 年后，AI 的热潮像滚滚洪流冲击着各行各业。一时间，“AI Agent”、“AI Copilot”成了新一代产品经理的标签词。但我们也看到，真正能在企业环境里跑通、跑稳、跑出价值的，凤毛麟角。
BetterYeah 显然不打算当那个“只讲故事”的，它选择的是另一个方向：沉下去打磨产品，让技术真正落地。
BetterYeah 的 Agent 能够无缝集成企业内部的各种系统和工具，无论是钉钉、微信，还是专业的 ERP、CRM。 更让我惊讶的是，他们已经支持多 Agent 自主协作（MCP）和 Agent-to-Agent（A2A）技术。 这意味着你可以让“客服 Agent”和“订单 Agent”自己去沟通，完成“客户咨询-查询订单-修改状态”的整套流程。这才是真正的协同工作，让数字同事们能组团“开挂”。
BetterYeah 能根据企业实际场景做权限细分、数据隔离、流程监管。它在知识处理层面引入自研的多模态 VisionRAG 技术，能处理文本、图片、表格等多模态数据，以及多模态数据的筛选，理解文档间的隐含逻辑，把“知识”变成“能力”。它不仅能学习文档，内化为知识，还能深度理解企业的多模态数据和隐性知识， 比如从一张复杂的流程图中读懂业务逻辑。这使得“数字同事”能迅速获得“老员工”才有的专家级经验。
这些才是企业 CIO 和开发者真正关心的事。
像百丽集团的 IT 团队，已经在平台上构建了 800+ 业务子节点的 AI 应用，包括覆盖货品业务流的“货品助手”和覆盖门店角色的“店铺助手”。
还有电商品牌，在去年双 11 高峰期，用 BetterYeah 平台搭建的客服系统，帮助 300 多位客服人员把应答时间从 3 分钟压缩到 8 秒，真正意义上实现“人机协作”的爆发力。
这些案例告诉我们：不是“AI 到底能做什么”，而是“你敢不敢让它上岗”。
毕竟，C 端 AI 产品偶尔出点错，大家嘲笑一下 AI 的智商就过去了。B 端产品如果输出不稳定，后果可能是灾难性的。BetterYeah AI 平台提供了从开发、调试、版本管理到多环境部署的全链路企业级能力， 结合分层节点设计和多重安全机制，确保了这位“数字同事”总能稳定地输出靠谱的结果。
从“数字同事”到“数字团队”
如果说“数字同事”已经足够吸引人，那么 BetterYeah 即将发布的下一代智能体 Nova Agent，则把想象力拉到了另一个维度——“AI 数字团队”。
现场关于 Nova Agent 的信息还处于预发布状态，我看了他们的视频介绍还是挺兴奋的，Nova 的核心是“协作”与“进化”。 它不再是单个 Agent 的简单叠加，而是基于学习引擎和容器化的智能体架构，让多个 Agent 能够围绕一个复杂任务，自主地进行任务拆解、路径规划、协同执行和持续学习。
这是我想象中企业级 Agent 的终极形态。 比如，你面对“提升第二季度华北区销售额”这样一个复杂的战略目标，单点工具肯定是搞不定的，你需要一个由“数据分析Agent”“市场分析 Agent”、“销售策略 Agent”、“内容创作 Agent”等组成的数字团队。 它们能拆解任务并分工、执行，与人协同，并交付结果。
BetterYeah 的 Agent 开发平台，实现了从 0 到 1 和从 1 到 10 的落地，而 Nova Agent，则开启了从 10 到 100 的新范式。 它让“一人公司”的梦想，在企业级的复杂场景下，变得真正有了实现的可能。
结合前段时间BetterYeah 的融资消息：BetterYeah 完成了超亿元人民币的融资，由阿里云领投，创下国内 Agent 赛道最大单笔融资纪录。不禁感慨，资本不是盲目的，它押注的是“在企业场景里真能跑出结果”的那类选手。
而这笔融资的到来，显然是市场对 BetterYeah 模式的一种确认：真正精细的产品和有落地能力的企业 AI 平台，终于有了标准答案。
我在 WAIC 现场见到了不少朋友，他们问我，未来 AI 会不会取代我们。
我想了想说，不会。AI 会取代那些不用与它协作的人。与其担心，不如想一想，怎么才能和 AI 成为更好的同事吧。
