9 个月 2 轮融资 5200 万美金在线炒股配资平台，Unify 用 AI Agent 把销售流程从“人海战术”变成“数据科学”。本文拆解它如何用 3 层模型堆栈精准找客户、写邮件、推线索，让 Cursor、Perplexity 等明星企业甘愿买单，也揭示了传统销售工具正在面临的系统性崩塌。
你有没有想过，传统的销售模式可能真的完蛋了？我最近一直在思考这个问题。那种疯狂招聘销售人员、购买海量客户数据、发送铺天盖地邮件的增长策略，正在迅速失效。转化率在下降，销售配额越来越难完成，销售团队开始质疑一个根本问题：这套方法还管用吗？
答案是否定的。我相信我们正在见证一个全新增长平台的崛起，而 Unify 刚刚完成的 4000 万美元 B 轮融资，正是这场变革的最佳例证。这家由前 Ramp 增长产品团队负责人 Austin Hughes 和 Scale AI 机器学习研究工程师 Connor Heggie 共同创立的公司，正在彻底改写我们对销售增长的理解。他们不是简单地用 AI 来优化现有流程，而是从根本上重新设计了整个增长系统的运作逻辑。
让我更感兴趣的是，Unify 的客户名单几乎就是当今 AI 领域最炙手可热的公司合集：Cursor、Perplexity、Together AI、Flock Safety、Airwallex。这些公司都在各自领域处于技术前沿，如果连他们都选择 Unify 来解决增长问题，这说明传统销售方法的问题已经严重到了什么程度。更重要的是，这表明 AI-native 的增长平台不仅是理论上的可能，而且已经在实际商业环境中证明了其价值。从 Unify 自身的数据来看，他们在过去一年中实现了 8 倍的收入增长，客户通过平台产生了数亿美元的销售管道，仅在 6 月份就达到了 560 万美元的年化收入，月增长率高达 17%。
传统增长模式的根本性危机过去十年，外向销售（outbound sales）遵循着一套可预测的公式：雇佣更多销售代表，购买更多数据，发送更多邮件，打更多陌生电话。在相当长的时间内，这套方法确实有效。ZoomInfo、Apollo、Outreach 和 Salesloft 等工具通过自动化和规模化帮助市场团队扩大触达范围，取得了巨大成功。但是，随着各个渠道变得越来越饱和，高音量外向销售的回报正在急剧下降。
我在与各种规模的公司交流时发现，几乎每家公司都面临着同样的困境：销售工具栈变得越来越复杂，但效果却越来越差。销售代表的工作已经从”销售”转变为”管理工具”。他们花费大量时间在不同系统之间切换，收集数据，整合工作流程，而真正用于与客户互动的时间却越来越少。我听到最多的抱怨就是：销售代表的工作变成了学习销售技术栈，而不是销售本身。
更糟糕的是，AI 生成的消息虽然提高了发送量，但也加剧了这个问题。大量缺乏针对性的通用外联信息充斥着各个渠道，创造了一个分发瓶颈。结果是 SDR（销售开发代表）团队规模不断膨胀，但回报却在递减。我看到很多公司的 SDR 团队从几个人扩展到几十人，但产生的高质量线索数量并没有相应增加，反而因为缺乏个性化和精准定位，整体转化率出现了下滑。
这种困境的根源在于，传统的增长模式建立在一个已经过时的假设基础上：更多的触达等于更多的机会。但现实是，买家已经被各种形式的外联信息淹没了。他们不再响应通用的、明显模板化的消息。同时，现有的销售工具栈呈现出严重的碎片化问题：数据供应商如 ZoomInfo、LinkedIn 和 G2；基于账户的营销产品如 6Sense 和 Demandbase；参与工具如 Salesloft 和 Outreach。这些工具虽然各自功能强大，但缺乏统一性，导致信号分散，工作流程复杂，销售团队需要花费大量时间来协调这些系统，而不是专注于真正重要的事情：与客户建立关系。
Unify 的革命性方法：从艺术到科学Unify 的核心洞察是，下一代外向销售的成功不会来自发送更多消息，而是来自在正确的时间向正确的人发送正确的消息，这个系统由数据和意图信号驱动，而不是猜测。这是一个从创造性艺术向数据驱动科学的根本性转变。我认为这个转变的深刻之处在于，它不仅仅是工具层面的改进，而是对整个增长理念的重新思考。
传统模式下，销售人员需要手动研究潜在客户，浏览网站，从零开始编写外联内容。这种方法不仅效率低下，而且高度依赖个人经验和直觉，难以标准化和规模化。而 Unify 将这个过程重新定义为一个在大量非结构化、语义丰富数据上的搜索问题，并通过 AI 来解决。这种思维转换是革命性的，因为它将一个主观的、依赖个人技能的过程转化为一个可观察、可测量、可快速迭代的工程问题。
Unify 的 AI 产品堆栈包含三个核心组件，每个组件都针对特定的任务进行了优化。观察模型（Observation Model）在后台持续运行，由 OpenAI o3 驱动，持续研究客户总可达市场中的公司，从公开来源检测高信号事件，如新雇佣或技术栈变化，并使用多 agent 工作流程浮现战略洞察。研究 agent 帮助用户回答开放式问题并生成外联内容，使用 GPT-4.1 进行规划，使用计算机使用 agent（CUA）进行动态浏览，使用 GPT-4o 进行综合。
文案撰写功能由 agent 研究和 GPT-4o 驱动，将平台浮现的相关数据转化为超个性化邮件草稿，细节针对每个线索进行定制。
我特别欣赏 Unify 在模型选择上的策略。他们没有简单地使用一个模型解决所有问题，而是为每个任务匹配最适合的模型。这种方法体现了深度的技术理解和实用主义。例如，在信号分类和指令规划等上游阶段，推理质量至关重要，因为模型输出会影响后续的所有步骤。Unify 的工程师 Kunal Rai 指出：”搜索问题最困难的部分之一是识别正确的信号。
推理质量在这些早期步骤中真的很重要，我们需要能够执行接近人类水平推理、理解细微差别并适应不同用例的模型。”通过严格的评估，他们发现 OpenAI o3 在企业资料分析、账户资格认定和技术检测方面的准确率分别达到了 83%、83% 和 78%，显著超过了竞争对手的模型。
我认为 Unify 成功的背后有几个关键的市场变化趋势，这些趋势的汇聚创造了一个完美的时机窗口。首先，销售工作的性质正在变得更加技术化。市场团队正在从手动外联和人力驱动模型转向更加数据优先、系统导向的方法。
今天推动外向销售的人员不仅仅是发送更多邮件，他们正在构建工作流程，集成数据，管理自动化以规模化个性化参与。随着外向销售变得更加智能，市场团队需要为那些以系统和数据思维方式的人设计的新工具，而不是为执行一次性任务的初级代表设计的工具。
其次，管道质量已经成为比管道数量更关键的瓶颈。今天大多数团队都在努力产生足够的管道，但问题比数量更深层。被创建的很多管道质量都很低，随机来源，缺乏优先级排序。信号被忽略，线索未经资格认定，销售代表花时间追逐从一开始就不匹配的客户。
结果是转化率下降，客户获取成本攀升。真正的挑战不只是获得更多管道，而是构建与公司理想客户画像对齐的正确管道。这正是 Unify 的价值主张的核心：不是更多的外联，而是更智能的外联。
第三个关键变化是时机和上下文变得至关重要。在外向销售中，成功不仅取决于你接触的是谁，还取决于何时接触他们以及为什么接触。买家被通用外联淹没，静态账户列表已经不够了。
现代市场组织需要基于实时信号采取行动，如产品使用情况、招聘变化、内容参与、相关新闻和融资活动，并将其与上下文化、个性化的消息配对。没有精确的时机和上下文相关性，即使是目标明确的外联也会失效。
最后，生成式 AI 正在从增强转向自动化。大语言模型现在能够处理以前需要人类推理和判断的任务。在这种转变的前沿是 AI agent，这些自主系统可以在最少人工干预的情况下跨复杂工作流程进行规划、执行和适应。
以前需要整个营销和 SDR 团队创建和完成的流程，现在可以由单个操作员利用嵌入在 AI-native 平台（如 Unify）中的 agent 来编排。这种转变不仅仅是关于效率，它从根本上扩大了现代 AI-native 市场平台的机会，不仅捕获软件支出，还捕获了上一代市场工具无法触及的人力预算。
客户成功案例的深度解析从 Unify 的客户案例中，我们可以看到这种新方法的实际效果。拿 Cursor 来说，这个备受瞩目的代码编辑工具正面临着一个典型的高增长公司问题：网站访问量巨大，但如何有效地将这些访问者转化为有价值的销售线索？特别是在最近 Windsurf（一个主要竞争对手）被收购的混乱情况下，Cursor 的网站访问量激增，这既是机会也是挑战。
Cursor 的市场工程专家 George Hou 解释了他们面临的核心问题：”我们不认为等待会让我们获胜。我们需要设定节奏，定义类别，并与客户建立深入、持久的关系。”在这种情况下，速度成为了最重要的标准。
传统的人工筛选和跟进流程显然无法满足需求，因为每天都有大量的潜在客户访问网站，而其中只有一小部分是真正值得销售团队投入时间的高质量线索。
Unify 为 Cursor 提供的解决方案展现了 AI agent 系统的核心优势。通过 Anysphere（Cursor 的开发公司）使用 Unify 的 AI 驱动软件，一个原本需要数小时的复杂流程在几分钟内就能设置完成，并在后台自动运行。
系统会自动识别最有前景的访问者，确保只有这些高价值的潜在客户才会收到销售团队的邮件，同时确保不会有多个销售人员同时联系同一家公司。这种精确的协调避免了销售团队内部的冲突，保护了 Cursor 的品牌形象。
Hou 特别强调了 Unify 作为 Cursor “外向邮件指挥中心” 的价值：”你可以放心地安睡，知道你的外向努力不只是向不同账户喷洒，并且你正在维护你的品牌形象。”
这句话揭示了一个重要问题：在传统的高音量外联模式下，公司往往面临品牌损害的风险，因为缺乏协调的多渠道外联可能会让潜在客户感到被骚扰，从而产生负面印象。
另一个成功案例来自 Navattic，这家提供交互式产品演示软件的公司。他们的增长负责人 Ethan Dursht 面临着一个常见的转化问题：免费试用用户转化为付费客户的比例不够理想。
通过 Unify 设置基于行业的自动化邮件，让潜在客户看到他们所在行业的成功案例（比如金融科技线索会看到 Ramp 或 Coupa 的成功故事），显著改善了转化效果。
更令人印象深刻的是实际数字：Dursht 在 Navattic 使用 Unify 的第一周就产生了超过 10 万美元的管道，带来了 10 次会议。在他之前的创业公司，通过 Unify 获得的交易在前 10 天内就完成了 5 万美元的成交。”关键是我们不想错过收入机会。
销售速度非常关键。”这些数字表明，当外联变得精准和及时时，其效果不仅仅是渐进式改进，而是数量级的提升。
Perplexity 的产品营销负责人 Jenny Sung 的评价更是直接：”Unify 直接将管道推送到我们销售团队的收件箱。平台的意图触发器和接触点让我们有机会在正确的时间与潜在客户交谈。”
这种表述揭示了 AI agent 系统的一个关键优势：它不仅仅是优化现有流程，而是创造了一种全新的工作方式，让销售团队能够专注于他们最擅长的工作——建立关系和完成交易。
技术架构的深度创新我发现 Unify 最令人印象深刻的地方在于他们对技术架构的深度思考和前瞻性投资。他们在构建平台时就预期模型会在推理、工具使用和交互方面有巨大改进，这种前瞻性让他们能够提前投资，在相应的模型发布之前就已经为观察模型制定了范围和评估标准。
当 OpenAI o3 变得可用时，Unify 已经构建并测试了评估方法来确定它是否能够处理复杂的上游决策推理。一旦验证，团队立即将 o3 部署到工作流程中，改善了信号检测并整体上实现了更加 agent 化的系统。
类似地，GPT-4.1 和计算机使用 agent 解锁了以前不可能的新研究和规划任务，并直接集成到产品的决策层中。
我特别关注 Unify 如何评估模型的推理质量。他们没有仅仅通过准确性或延迟来评估模型，而是为真实世界的市场场景中的推理质量构建了结构化测试。这些评估在信号分类和指令规划等上游阶段至关重要，因为模型输出会影响后续的所有步骤。
这种方法体现了深度的工程思维：不是简单地使用最新的模型，而是系统性地评估哪个模型最适合特定任务。
在实际应用中，Unify 发现不同模型确实在不同任务上有显著的性能差异。OpenAI o3 在其两到三轮推理能力方面表现突出，为 Unify 观察模型的早期阶段逻辑提供动力。GPT-4o 因其结构化输出和流利性成为综合和回复分类的默认选择。
计算机使用 agent 解锁了静态抓取无法支持的复杂研究任务，包括 UI 级工作，如导航评论网站或信任与安全页面。
这种技术架构的深度不仅体现在模型选择上，还体现在整个系统的设计哲学上。Unify 将增长转化为一个可观察、可测量、快速迭代的工程问题。他们相信销售增长应该被视为一个工程问题：一个可观察的、可测量的、快速迭代的问题。
这种思维方式的转变是革命性的，因为它将一个传统上依赖直觉和经验的领域转化为一个可以通过数据和算法优化的科学问题。
更重要的是，这种系统现在为 Unify 自身产生了 30% 的管道，这是一个强有力的证明：他们不仅在为客户解决问题，也在用同样的系统解决自己的增长挑战。
这种”自己吃自己的狗粮”（dogfooding）的做法不仅验证了产品的有效性，也为持续改进提供了直接的反馈循环。
与竞争对手的差异化定位在了解 Unify 的过程中，我发现一个有趣的现象：很多客户同时使用 Unify 和 Clay，这两家公司在市场中的定位既有重叠又有互补。Clay 主要专注于数据丰富化，帮助创建详细的理想客户列表和联系人信息，而 Unify 则更专注于执行活动的战术性响应。这种分工揭示了当前市场工具生态系统的复杂性，也展示了 Unify 如何找到自己独特的价值定位。
Navattic 的 Ethan Dursht 对这种差异有很清晰的理解：”它们都是市场营销的游乐场，但 Clay 更像是一个我可以做任何事情的地方。对于一个 BDR 团队，我不会让他们接触它，因为它要复杂得多。”
这个观察很重要，因为它指出了用户角色的差异：Clay 更适合那些需要深度定制和复杂数据操作的高级用户，而 Unify 则为一线销售人员提供了更加简化和自动化的解决方案。
Hughes 表示自己是 Clay 及其 CEO Kareem Amin 的”大崇拜者”，目前谨慎地保持友好关系。但随着两家公司的发展，功能重叠是不可避免的，因为它们都在争夺同一批技术领域最炙手可热的客户，如 Anthropic、OpenAI 和 Ramp。
这种竞争态势反映了整个 AI-native 销售工具市场的动态：虽然目前市场足够大，可以容纳多个玩家，但随着技术的发展和市场的成熟，最终的整合和竞争将不可避免。
我认为 Unify 的差异化优势在于其对自动化程度的精确把握。Hughes 强调，Unify 不同于那些试图构建完全自动化”AI SDR”来替代人类的创业公司；相反，Unify 的设置是帮助更少数量的”超能力”销售代表达到更好的效率。
这种定位很聪明，因为它避免了人机替代的敏感话题，而是强调人机协作，让销售人员能够专注于他们最擅长的工作——建立关系。
从产品功能的角度看，Unify 正在不断扩展其能力边界。除了电子邮件工具之外，Unify 还将 LinkedIn 消息添加到其外向流程中，电话拨号器也在开发中。
公司还在测试如何帮助公司进行基于产品意图的销售，即如何接触那些已经免费或个人试用产品的潜在客户。这种产品扩展策略表明，Unify 的长期愿景不仅仅是成为一个邮件自动化工具，而是成为一个全方位的销售执行平台。
对整个行业的深远影响我认为 Unify 的成功预示着整个 B2B 销售行业即将发生的深刻变革。这种变革不仅仅是工具层面的改进，而是商业模式、组织结构和人才需求的全面重塑。随着 AI agent 系统变得越来越强大，我们将看到销售组织的根本性重构。
从组织结构角度看，传统的大规模 SDR 团队模式正在变得过时。我观察到，最前沿的公司正在转向更精简、更技术化的团队结构，其中每个销售人员都具备系统思维和数据操作能力。这不是简单的减员增效，而是对销售角色本身的重新定义。
未来的销售人员更像是增长工程师，他们需要理解如何构建和优化 AI 驱动的工作流程，而不仅仅是执行标准化的外联任务。
从客户体验角度看，这种变革带来了一个重要的平衡问题：虽然 AI 能够实现更精准的个性化，但如果每家公司都采用类似的技术，是否会导致买家的收件箱被”个性化”邮件进一步淹没？这是一个值得深思的问题。
Hughes 的回应很有启发性：关键在于执行的质量。只要产品是有用的，它就会在需要的时候浮现我们需要的工具——我们不会关心是谁发送的。
Battery Ventures 的 Dharmesh Thakker 提供了另一个角度的思考：”知道竞争对手正在进行类似的使用，或者我的行业正在经历类似的转型，这样的消息对我来说会产生更大的共鸣。”
这表明，真正有价值的个性化不是表面的定制，而是深层次的相关性和时机的准确性。当信息真正有用时，接收者不会抵触，反而会感激。
从更宏观的角度看，Unify 代表的这种变革正在重新定义”分发”（distribution）在商业中的作用。正如 Hughes 所说：”在今天极其竞争激烈的销售环境中，分发已经成为成功的障碍。
即使是优秀的产品，如果无法获得关注，仍然可能失败，因为潜在客户被噪音淹没：跨越电子邮件、社交媒体、搜索等的持续外联。增长的现状不再有效。”
这种观察非常深刻，因为它触及了现代商业的一个核心矛盾：虽然技术让产品开发变得更快更容易，但让客户了解和采用这些产品变得更加困难。在这种环境下，谁能够更有效地解决分发问题，谁就能在竞争中获得决定性优势。
这也解释了为什么投资者如此看好 Unify——他们投资的不仅仅是一个销售工具，而是一个可能重新定义商业增长方式的平台。
技术发展的未来趋势在深入研究 Unify 的技术架构后，我对 AI agent 在销售领域的未来发展有了更清晰的认识。我认为我们正处在一个关键的转折点，从这里开始，AI 将不再仅仅是辅助工具，而是成为销售流程的核心驱动力。
从技术能力的角度看，当前的大语言模型已经在某些特定任务上达到或超越了人类的表现水平。Unify 在信号检测、账户资格认定和技术识别方面取得的高准确率证明了这一点。但更重要的是，这些模型展现出的多轮推理能力和上下文理解能力，让它们能够处理真实世界中复杂的、模糊的决策情况。这种能力的提升不是线性的，而是呈现指数级增长的趋势。
我特别关注 Unify 对不同模型进行任务匹配的策略。这种方法不仅体现了当前的最佳实践，也预示了未来的发展方向：我们将看到更多专门针对特定任务优化的模型，而不是试图用一个通用模型解决所有问题。这种专业化趋势将推动整个行业向更高效、更精准的方向发展。
从自动化程度的角度看，我预期我们将看到一个逐渐的过渡过程。目前，像 Unify 这样的平台强调人机协作，AI 处理大部分繁重工作，人类在关键决策点介入。但随着 AI 能力的提升和企业对 AI 信任度的增加，自动化的程度将不断提高。
最终，我们可能会看到完全自主的销售 agent，它们能够独立处理从线索识别到初步沟通的整个流程。
这种发展也带来了新的挑战和机遇。从人才需求角度看，销售组织将需要更多具备技术背景的人才，能够设计、优化和监督 AI 系统。同时，传统的销售技能——如建立关系、理解客户需求、处理复杂谈判——将变得更加珍贵，因为这些是目前 AI 还无法完全替代的领域。
从商业模式角度看，我预期会出现新的定价和服务模式。传统的按座位收费的 SaaS 模式可能不再适用于 AI agent 系统，因为一个 AI agent 可能相当于多个传统用户的工作量。
我们可能会看到更多基于结果的定价模式，比如按生成的合格线索数量、创造的管道价值或最终的收入贡献来收费。这种模式对客户更有吸引力，因为它将供应商的利益与客户的成功直接绑定。
我也注意到数据和隐私方面的考虑将变得越来越重要。随着 AI agent 系统处理越来越多的敏感客户数据和商业信息，如何确保数据安全、合规性和透明度将成为关键的竞争差异化因素。那些能够在提供强大 AI 能力的同时确保数据安全和合规的公司将获得显著优势。
从更长远的角度看，我相信 AI agent 销售系统将推动整个 B2B 买卖关系的重新平衡。当买家和卖家都使用 AI 系统时，谈判过程、决策速度和交易复杂度都将发生根本性变化。我们可能会看到更快的决策周期、更精准的匹配和更高效的市场运作。
投资逻辑和市场机会Battery Ventures 领投 Unify 的 4000 万美元 B 轮融资背后的投资逻辑非常值得深入分析。这不仅仅是对一家销售工具公司的投资，而是对整个市场技术范式转变的押注。Battery 的合伙人 Dharmesh Thakker 之前曾投资过 Databricks 和 Gong 等成功公司，他的投资视角提供了重要的行业洞察。
Thakker 表示：”Unify 的方法代表了市场技术的下一次演进，这是 Battery 通过投资 Marketo、Gong 和 Braze 等公司一直在支持的趋势。”这个表述很重要，因为它表明 AI-native 的市场平台不是一个全新的类别，而是现有市场技术演进的自然延续。
从 Marketo 的营销自动化，到 Gong 的销售智能，再到 Unify 的 AI agent 驱动增长，我们可以看到一条清晰的技术发展轨迹。
从市场机会的角度看，Unify 瞄准的是一个巨大且快速增长的市场。传统的销售和营销工具市场已经价值数百亿美元，而 AI agent 技术的引入不仅仅是在现有市场中争夺份额，而是在创造一个全新的价值层级。
正如 Hughes 所指出的，这种转变”不仅仅是关于效率，它从根本上扩大了现代 AI-native 市场平台的机会，不仅捕获软件支出，还捕获了上一代市场工具无法触及的人力预算。”
这个观察特别重要，因为它揭示了 AI agent 平台的真正商业潜力。传统的销售工具只能替代部分软件成本，但 AI agent 系统可以替代大量的人力成本。
考虑到一个经验丰富的 SDR 的年薪可能在 6-10 万美元之间，而一个 AI agent 系统的年费用可能只是这个数字的一小部分，ROI 计算变得非常有吸引力。
从竞争格局的角度看，我认为 Unify 选择了一个很好的市场时机。现有的销售工具供应商（如 Salesforce、HubSpot、Outreach）虽然拥有庞大的客户基础，但它们的产品架构是为上一代技术设计的，很难快速适应 AI agent 的需求。
这为像 Unify 这样的 AI-native 新进入者创造了机会窗口。同时，市场对新解决方案的需求足够强烈，客户愿意承担切换成本来获得显著的效率提升。
OpenAI Startup Fund 的参与也很有意义，这不仅仅是资金支持，更是战略认可。作为大语言模型技术的领导者，OpenAI 对 Unify 的投资表明他们认为销售自动化是 AI 技术最有前景的应用领域之一。这种认可也为 Unify 在技术获取和产品开发方面提供了独特优势。
从 Unify 自身的增长数据来看，8 倍的年收入增长率和 17% 的月增长率都是非常impressive的数字。更重要的是，他们的客户质量很高，包括 Perplexity、Cursor 这样的明星公司，而且客户合同价值正在向低六位数到中六位数发展。这表明 Unify 不仅仅是一个小规模的工具，而是正在成为客户增长战略的核心组成部分。
挑战与风险考量尽管对 Unify 的前景充满乐观，但我也看到一些需要认真考虑的挑战和风险。首先是技术风险。虽然当前的大语言模型能力令人印象深刻，但它们仍然存在一定的不可预测性和错误率。在销售这样的关键业务场景中，AI 的错误可能会直接影响客户关系和收入，因此对系统可靠性的要求非常高。
Unify 通过多层验证和人工监督来缓解这些风险，但随着自动化程度的提高，如何确保系统的稳定性和可预测性将是持续的挑战。特别是在处理复杂的B2B销售场景时，上下文理解的细微差别可能会对结果产生重大影响。我认为这需要持续的技术投入和严格的质量控制流程。
其次是市场饱和的风险。虽然目前 AI agent 销售工具还处于早期阶段，但如果这种技术得到广泛采用，我们可能会看到一个新的”军备竞赛”：每家公司都使用类似的 AI 工具来提高外联效率，最终结果可能是整体噪音水平的进一步提升，而不是真正的效率改进。这种情况下，竞争优势可能会很快消失，市场可能会回到数量驱动的模式。
第三是监管和合规风险。随着 AI 在商业交流中的应用越来越普遍，我们可能会看到新的法规要求，比如强制披露AI生成的内容、对自动化营销的限制等。这些潜在的监管变化可能会影响 AI agent 系统的运作方式，需要平台提供商具备快速适应的能力。
从竞争角度看，虽然 Unify 目前在 AI-native 销售工具领域处于领先位置，但这个领域的进入门槛并不算太高。大型科技公司（如 Microsoft、Google、Salesforce）都有能力快速开发类似的解决方案，特别是考虑到他们在 AI 技术和客户基础方面的优势。如何在激烈竞争中保持技术领先和市场份额将是长期挑战。
我也注意到客户依赖度的问题。如果企业过度依赖 AI agent 系统进行销售活动，他们可能会失去一些重要的人际技能和市场洞察能力。
当 AI 系统出现问题或需要调整时，这种依赖可能会成为弱点。因此，如何平衡自动化和人工能力的发展将是客户需要考虑的重要问题。
最后是数据质量和偏见的风险。AI agent 系统的效果很大程度上取决于训练数据的质量，如果数据中存在偏见或不准确信息，可能会导致系统做出错误的判断或产生不当的输出。在销售场景中，这可能会影响客户体验或导致歧视性行为。确保数据质量和算法公平性需要持续的努力和投入。
对未来商业模式的深度思考通过深入研究 Unify 的案例，我对 AI agent 如何重塑整个商业世界有了更深入的思考。我认为我们正在见证的不仅仅是销售工具的进化，而是整个商业运作模式的根本性变革。这种变革的影响将远远超出销售领域，触及组织结构、人才战略、客户关系管理等商业活动的各个方面。
从组织结构的角度看，AI agent 技术正在推动企业向更加扁平化、网络化的结构转变。传统的层级式销售组织，从SDR到AE再到销售经理的金字塔结构，可能会被更加灵活的小团队模式所取代。在这种新模式下，每个销售人员都更像是一个”增长黑客”，能够独立设计和执行复杂的增长策略。这种转变要求企业重新思考人才招聘、培训和激励机制。
我特别感兴趣的是这种变革对B2B买卖关系的影响。当买卖双方都使用 AI agent 系统时，整个商业交互的动态将发生根本性变化。买家的 AI 系统可能会自动筛选和评估供应商的信息，而卖家的 AI 系统则会实时调整策略以适应买家的偏好和行为模式。这种”AI对AI”的商业互动将创造出全新的竞争维度和价值创造机制。
从更宏观的经济角度看，AI agent 技术的普及可能会加速市场效率的提升。当信息传递变得更加精准和及时时，市场摩擦将显著降低，买卖双方的匹配效率将大幅提高。这可能会导致更快的商业周期、更激烈的价格竞争，同时也会为真正有价值的产品和服务创造更大的市场机会。
我也在思考这种技术发展对社会层面的影响。一方面，AI agent 技术可能会消除一些传统的销售岗位，特别是那些主要依赖重复性任务的角色。但另一方面，它也会创造新的就业机会，比如 AI agent 设计师、销售自动化专家、客户成功AI训练师等。关键是社会和教育系统如何适应这种变化，帮助人们获得新技能。
从创业和创新的角度看，Unify 的成功模式为其他领域的 AI agent 应用提供了重要启示。我认为我们将在客户服务、人力资源、财务管理、法律服务等各个领域看到类似的 AI-native 平台的兴起。这些平台的共同特点是：它们不仅仅是在现有流程上添加 AI 功能，而是从根本上重新设计流程，以充分发挥 AI 的能力。
我特别赞同 Hughes 提出的愿景：”我们相信一个未来，每一次互动都是及时和个人化的，每一个销售人员都在建立关系，而不是电子表格。一个你不需要十几个工具来管理的未来…你只需要一个。一个最好的产品就能获胜的未来。”这个愿景不仅仅是关于销售工具，而是关于如何创造一个更高效、更人性化的商业世界。
结语：变革的必然性在深入研究 Unify 的整个过程中，我越来越确信我们正站在商业历史的一个重要转折点上。传统的销售模式已经走到了尽头，新的 AI-native 增长模式正在快速崛起。这不是一个渐进式的改进，而是一个范式级的转变。
Unify 的 4000 万美元 B 轮融资只是这场变革的一个缩影。真正重要的是它所代表的思维转变：从人力密集型的增长模式转向智能驱动的增长模式，从基于直觉的销售方法转向基于数据的科学方法，从分散的工具栈转向统一的智能平台。这种转变的深度和速度都超出了我最初的预期。
我认为，那些能够及早认识到这种变革并积极适应的公司将获得巨大的竞争优势。他们不仅能够在短期内提高效率和降低成本，更重要的是，他们将建立起一种全新的增长能力，这种能力将在未来的商业竞争中发挥决定性作用。相反，那些坚持传统方法的公司将发现自己越来越难以竞争，最终可能被市场淘汰。
从技术发展的角度看，我们现在看到的还只是开始。随着大语言模型能力的持续提升，AI agent 系统将变得更加智能、更加自主、更加可靠。我预期在未来两到三年内，我们将看到真正的自主销售 agent，它们能够独立处理从潜客识别到合同谈判的整个销售流程。这将进一步重塑商业世界的运作方式。
但我也认为，技术只是工具，真正重要的是如何使用这些工具来创造价值。Unify 的成功不仅仅在于其技术能力，更在于其对客户需求的深刻理解和对商业价值的精准把握。他们没有被技术的炫酷所迷惑，而是专注于解决真实的商业问题。这种以客户为中心的方法论是任何成功的 AI 公司都必须具备的。
最终，我相信 Hughes 的预言会成为现实：我们正在进入一个”最好的产品就能获胜”的世界。在这个世界里，分发不再是障碍，技术不再是门槛，真正的竞争力将回归到产品质量和客户价值上。而 Unify 正在为这个世界的到来铺平道路。
对于所有正在关注这个领域的创业者、投资者和企业管理者，我的建议是：不要低估这种变革的速度和影响。AI agent 技术的发展比我们想象的要快，商业模式的转变比我们预期的要彻底。现在就开始思考和准备，可能是决定未来竞争地位的关键因素。毕竟，在这个瞬息万变的时代，适应变革的能力比任何单一的技术或策略都更加重要。
本文由人人都是产品经理作者【深思圈】，微信公众号：【深思圈】，原创/授权 发布于人人都是产品经理，未经许可，禁止转载。
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