Box CEO：未来 SaaS 的用户，可能不再是人，而是成千上万个Agent丨a16z

Box CEO：未来 SaaS 的用户，可能不再是人，而是成千上万个Agent丨a16z Box CEO：未来 SaaS 的用户，可能不再是人，而是成千上万个Agent丨a16z Modified April 30 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/0eU5Em8V... 原创 Capihom Capihom 晚点再听LaterCast2026年4月30日 21:58 北京 我们每天为你更新硅谷最新的 AI 创业与科技播客总结，让你与前沿保持同频。 全文约 3900 字，如果你现在没有时间，试试转成播客稍后再听 "AI 能力扩散会比硅谷很多人想得更慢。" "如果 Agent 比人多一百倍或一千倍，软件就必须为 Agent 而建。" "Agent 不想要更简单的系统，它们想要更好的系统。" 这期 a16z 播客把 Box CEO Aaron Levie、前微软 Windows 负责人 Steven Sinofsky 和 a16z 合伙人 Martin Casado 拉到同一张桌上，讨论 Agent 进入企业软件后的真实摩擦。Aaron 的判断很直接：企业不会靠几段 vibe coding 替换 SAP，AI 的扩散会被权限、数据、流程、成本和组织习惯拖住。工程师、产品经理和 SaaS 创业者最需要听的变化也很清楚：软件的用户正在从人，扩展到成百上千个替人执行任务的 Agent。 别指望靠 vibe coding 重写 SAP 对话一开场就把硅谷常见的乐观叙事往回拽。Aaron 说，AI 能力进入企业系统的速度会比很多人预期慢，因为 SAP、Workday、Salesforce 里沉淀的东西远不止数据表。财务报表怎么切、审批流程怎么走、哪个字段能改，常常藏在 UI、中间层、使用习惯和组织规矩里。 企业软件卖的是多年业务经验压成的操作系统，数据接口只是一部分。 "以为可以靠 vibe coding 搞出一个 SAP，实在太荒唐了。" Aaron 的判断并不保守，反而很务实。AI 可以帮人查帮助文档、跑报表、连系统，但它碰到企业核心记录系统时，立刻会遇到历史包袱。JP Morgan 这样的公司不可能像一家新创业公司一样，把业务自动化完全交给刚搭好的 Agent。大公司有太多东西不能“炸掉重来”，所以扩散曲线天然分叉：小团队先快跑，企业慢慢开放。 软件要开始服务一千倍的 Agent Box 内部已经把“Agent 怎么使用 Box”当成和人类界面同等重要的事情来想。Aaron 的假设是，一个组织未来可能有比员工多一百倍、一千倍的 Agent。它们不会坐在屏幕前点按钮，而会通过 API、CLI、MCP 或某种更适合机器调用的入口工作。 软件公司不能只问人类用户是否好用，还要问机器用户能不能稳定、低成本、可控地完成任务。 "如果你有比人多一百倍或一千倍的 Agent，你的软件就必须为 Agent 而建。" 这会改变产品优先级。过去 SaaS 团队反复打磨导航、空状态、按钮文案，现在还要设计 Agent 入口、任务权限、速率限制、回滚机制和审计日志。一个 Agent 每小时访问共享资料库一万次，并不一定压垮性能，却可能在别人写入文件时移动目录、删除材料、制造混乱。机器用户越多，产品里的“后台细节”越像前台体验。 Martin 把 API、CLI、MCP、临时代码和 computer use 放在同一类能力里看：Agent 会按任务选择最顺手的路径。Aaron 说 Box 正在做的 Agent，会判断该用现有 skill、调用 Box 工具，还是现场写一点代码。文档系统不可能预设每个客户想做的操作，模型能在边缘场景里临时补上工具空白。 普通员工不会天然会写流程图 Steven Sinofsky 提醒大家，Agent 的理论图景很顺，但落到组织内部会碰到人的表达能力。让市场团队的 50 个人描述一个产品线营销计划，可能只有一个人能把流程图画清楚。大多数岗位并不要求员工长期用算法方式表达工作，突然让他们把任务拆成可执行步骤，本身就是一层新门槛。 "算法式思考，对绝大多数有工作的人来说都非常非常难。" 所以 Agent 不会马上让每个岗位都变成“自然语言写脚本”。更可能的路径是，组织里先出现少数系统型人才，他们把工作拆成模板、工具和可复用动作，其他人再调用这些能力。就像过去每一层抽象都由少数熟练者先搭出来，然后慢慢变成普通人的日常工具。 软件多年积累下来的功能，也会被 Agent 重新挖出来。Steven 说，他在飞机上常看到别人被 Word 的项目符号、PowerPoint 的功能区、Excel 的双轴图折磨；这些能力明明都在产品里，人类用户却很难找到。Agent 擅长读帮助文档、映射自然语言和操作路径，可能先解决“软件能力没人用起来”的老问题。 工作会像电子表格那样上移一层 Steven 讲了一个老例子：他的表亲从商学院毕业时，刚好赶上电子表格进入职场。第一年，她不会用表格，公司让她招一屋子实习生帮忙做模型。几年后，她和同辈都成了“表格人”。以前做 M&A 模型，拿 HP 计算器只能迭代两次；后来经理自己就能跑 30 次。 Agent 对知识工作的影响，更像把岗位抬高一层，而不是把岗位从名单上划掉。 "不变的部分是：工作会上移一层，人会学会一组新技能。" 对话里还提到 Anthropic 的增长营销人员，用 Claude Code 把原本可能由 5 到 10 个岗位完成的工作串起来。Aaron 看重的并非“一个人替代十个人”的噱头，他看重的是这个人已经能把营销工作看成系统：从 Google AdWords 里拿有效关键词，再迁移到 Facebook，接着读取市场信号继续调整。Agent 放大的是这种系统思维。 企业最怕的是失控的集成 Martin 对 Agent 做企业集成很乐观，认为它们能按需把两个系统缝起来。Steven 则把 CFO 和 CIO 的恐惧说得很具体：今天有人让 Agent 在系统 27 和系统 38 之间新建 API，明天核心记录系统就可能被错误写入。只读报表出错还可接受，改动主数据就是另一回事。 "你让人创建新集成，等于是在说：请来破坏我的记录系统。" Box 自己也遇到类似问题。若每个员工都开着 Codex 或 Claude Code，连到工程文档、营销素材和共享文件夹，权限、并发、回滚就变成产品问题。一个 Agent 不是普通同事：你要为它的行为负责，也要能完整审计它，必要时还要登录进去撤销操作。把 Agent 当人管理，企业会很快碰到边界。 权限模型也会变得棘手。Agent 目前更多像用户本人的延伸，拿的是用户的上下文、邮箱、文件和 API key。可一旦它能和别人协作、访问共享资源，还可能被提示注入诱导泄露信息，企业就需要比“员工账号”更细的身份、隔离和可观察性。嘉宾把这和开源软件进入大公司时的许可证、质量、合规规范做了类比。 Aaron 预判，企业客户很可能先把很多东西关起来，直到行业对安全和责任形成新常识。与此同时，开发者、个人用户和创业公司会继续把权限交给 Agent 试错，速度差会被拉得很开。这种分叉会让早期案例先在小组织里出现，再倒逼大公司重写规则，采购和 IT 审批也会被迫调整。 Agent 会选择后端，不会被界面打动 围绕 Paul Graham 那句“Build something agents want”，几位嘉宾分歧很大。有人理解成要给 Agent 做更友好的接口，Martin 直接反对。他的经验是，Agent 很擅长穿过界面找到可用路径，最后看重的是语义、成本、耐久性和可靠性。云平台、数据库、存储系统的历史口碑，都会进入它的选择。 "Agent 不会说这个界面很好；它会看成本参数、耐久性和可靠性。" 这对 SaaS 公司很尖锐。过去销售、品牌、采购关系和 UI 体验会影响软件选择；未来某些任务会由 Agent 判断“哪个后端更适合”。靠营销话术让 Agent 偏向自己，短期也许会出现，但底层竞争会更接近一场机器执行环境的质量评测：稳定、便宜、权限清楚、文档可读、失败能恢复。 这也解释了为什么 Aaron 会相信“做 Agent 想用的东西”。如果 Agent 在某个旧 HR 系统里不断撞墙，它也许不会立刻替企业换系统，但会不断把阻力暴露给业务负责人。软件栈被 Agent 调用得越频繁，业务表现就越依赖这些机器用户能否顺利拿到信息、执行动作、返回可信结果。 对话里还出现一个细节：很多信息和软件能力的经济价值被低估，原因是人类不愿意为一次访问付 5 美分，或者为一次工具调用付 1 美元。Agent 不在乎小额交易的麻烦，它只关心任务是否值得执行。资源放在付费墙后，过去可能没人点开，未来可能被 Agent 按需购买、组合、交付给业务流程。 成本会成为工程管理的新日常 对话后半段转向预算。Aaron 说，未来几年最疯狂的讨论可能是工程团队的 compute budget。过去管理 Twilio、云资源或集群成本，至少还能找到具体服务；现在每个工程师都可能发起长时间 Agent、并行跑 10 条路径、浪费 90% token 后选中一条。成本变成了研发方法的一部分。 "接下来几年，工程计算预算会是最疯狂的讨论之一。" 嘉宾们把它和 PC、云、Salesforce 的扩张放在一起看。市场一开始总把新资源当成固定蛋糕：服务器搬到别人的机房，CRM 只是替换两亿美元的旧软件。但一旦摩擦降低，使用量会放大很多倍。AI token 也可能经历类似过程，短期因容量和价格焦虑，长期靠供应、算法、硬件和本地计算找到出路。 Steven 给了一个现实分层：创业公司会先烧掉可用资本，假装成本不是问题；很多大公司会因为害怕预算失控而冻结；中间会出现一批敢在某个产品、销售或研发场景里下注的团队。它们能否领先，取决于财务模型能不能撑住，也取决于工程负责人愿不愿意接受“为了探索而浪费 token”的新常态。 中间层不会轻易消失 AI Agent 常被包装成“去中介”的力量，但对话给了一个反常识提醒：过去每一代技术都承诺移除中间层，结果多数中间层继续存在。Marketplace 没有消灭酒店，SaaS 没有完全替代本地部署，真正被打掉的可能只有出租车牌照。原因很现实：很多层并不只是软件层，它们还承载组织规则、合规边界和责任分配。 "这些层保留下来，是因为它们编码了组织逻辑，不只是软件逻辑。" 所以 Agent 时代的 SaaS 竞争不会只发生在前端，也不会只发生在模型层。更大的战场在系统如何被调用、如何防错、如何计费、如何让机器和人一起承担责任。创业公司会因为没有历史包袱先跑出样子；大型企业则会在封闭、开放、再封闭之间摸索新的治理方式。 新公司仍然会冒出来。Aaron 提到，营销代理、工程咨询、法律、建筑设计等知识服务公司，如果从第一天就把 Agent 当作劳动力，就能用完全不同的成本结构组织业务。只是等它们长大，地理、市场分层、分销、合规和客户边界又会回来。物理世界和组织世界，会把纯粹的第一性原理重新拉回现实。 写在最后 Agent 的浪潮会很快，也会很慢。个人和小团队先拿到杠杆，大公司还要补权限、成本和治理。更稳的做法，是从自己的工作流里挑一个低风险环节，先把它写清楚、接上工具、跑出可审计的结果。 内容来源："AI Agents, Enterprise Workflows, and The Future of SaaS | Aaron Levie on a16z"丨a16z 原视频：https://www.youtube.com/watch?v=dvVbA9OcBqs 如果你喜欢深度好文，试试用小程序将不方便立刻阅读的文章转成播客，用「听」的方式，稍后阅读，不再错过好文章⇣ ⇣ 关注我，每天为你更新硅谷最新的 AI 创业／科技播客总结，让你与前沿保持同频 ⇣ https://mp.weixin.qq.com/s/0eU5Em8V... 🔗 原文链接： https://mp.weixin.qq.com/s/0eU5Em8V... https://mp.weixin.qq.com/s/0eU5Em8V... 原创 Capihom Capihom 晚点再听LaterCast2026年4月30日 21:58 北京 我们每天为你更新硅谷最新的 AI 创业与科技播客总结，让你与前沿保持同频。 全文约 3900 字，如果你现在没有时间，试试转成播客稍后再听 "AI 能力扩散会比硅谷很多人想得更慢。" "如果 Agent 比人多一百倍或一千倍，软件就必须为 Agent 而建。" "Agent 不想要更简单的系统，它们想要更好的系统。" 这期 a16z 播客把 Box CEO Aaron Levie、前微软 Windows 负责人 Steven Sinofsky 和 a16z 合伙人 Martin Casado 拉到同一张桌上，讨论 Agent 进入企业软件后的真实摩擦。Aaron 的判断很直接：企业不会靠几段 vibe coding 替换 SAP，AI 的扩散会被权限、数据、流程、成本和组织习惯拖住。工程师、产品经理和 SaaS 创业者最需要听的变化也很清楚：软件的用户正在从人，扩展到成百上千个替人执行任务的 Agent。 别指望靠 vibe coding 重写 SAP 对话一开场就把硅谷常见的乐观叙事往回拽。Aaron 说，AI 能力进入企业系统的速度会比很多人预期慢，因为 SAP、Workday、Salesforce 里沉淀的东西远不止数据表。财务报表怎么切、审批流程怎么走、哪个字段能改，常常藏在 UI、中间层、使用习惯和组织规矩里。 企业软件卖的是多年业务经验压成的操作系统，数据接口只是一部分。 "以为可以靠 vibe coding 搞出一个 SAP，实在太荒唐了。" Aaron 的判断并不保守，反而很务实。AI 可以帮人查帮助文档、跑报表、连系统，但它碰到企业核心记录系统时，立刻会遇到历史包袱。JP Morgan 这样的公司不可能像一家新创业公司一样，把业务自动化完全交给刚搭好的 Agent。大公司有太多东西不能“炸掉重来”，所以扩散曲线天然分叉：小团队先快跑，企业慢慢开放。 软件要开始服务一千倍的 Agent Box 内部已经把“Agent 怎么使用 Box”当成和人类界面同等重要的事情来想。Aaron 的假设是，一个组织未来可能有比员工多一百倍、一千倍的 Agent。它们不会坐在屏幕前点按钮，而会通过 API、CLI、MCP 或某种更适合机器调用的入口工作。 软件公司不能只问人类用户是否好用，还要问机器用户能不能稳定、低成本、可控地完成任务。 "如果你有比人多一百倍或一千倍的 Agent，你的软件就必须为 Agent 而建。" 这会改变产品优先级。过去 SaaS 团队反复打磨导航、空状态、按钮文案，现在还要设计 Agent 入口、任务权限、速率限制、回滚机制和审计日志。一个 Agent 每小时访问共享资料库一万次，并不一定压垮性能，却可能在别人写入文件时移动目录、删除材料、制造混乱。机器用户越多，产品里的“后台细节”越像前台体验。 Martin 把 API、CLI、MCP、临时代码和 computer use 放在同一类能力里看：Agent 会按任务选择最顺手的路径。Aaron 说 Box 正在做的 Agent，会判断该用现有 skill、调用 Box 工具，还是现场写一点代码。文档系统不可能预设每个客户想做的操作，模型能在边缘场景里临时补上工具空白。 普通员工不会天然会写流程图 Steven Sinofsky 提醒大家，Agent 的理论图景很顺，但落到组织内部会碰到人的表达能力。让市场团队的 50 个人描述一个产品线营销计划，可能只有一个人能把流程图画清楚。大多数岗位并不要求员工长期用算法方式表达工作，突然让他们把任务拆成可执行步骤，本身就是一层新门槛。 "算法式思考，对绝大多数有工作的人来说都非常非常难。" 所以 Agent 不会马上让每个岗位都变成“自然语言写脚本”。更可能的路径是，组织里先出现少数系统型人才，他们把工作拆成模板、工具和可复用动作，其他人再调用这些能力。就像过去每一层抽象都由少数熟练者先搭出来，然后慢慢变成普通人的日常工具。 软件多年积累下来的功能，也会被 Agent 重新挖出来。Steven 说，他在飞机上常看到别人被 Word 的项目符号、PowerPoint 的功能区、Excel 的双轴图折磨；这些能力明明都在产品里，人类用户却很难找到。Agent 擅长读帮助文档、映射自然语言和操作路径，可能先解决“软件能力没人用起来”的老问题。 工作会像电子表格那样上移一层 Steven 讲了一个老例子：他的表亲从商学院毕业时，刚好赶上电子表格进入职场。第一年，她不会用表格，公司让她招一屋子实习生帮忙做模型。几年后，她和同辈都成了“表格人”。以前做 M&A 模型，拿 HP 计算器只能迭代两次；后来经理自己就能跑 30 次。 Agent 对知识工作的影响，更像把岗位抬高一层，而不是把岗位从名单上划掉。 "不变的部分是：工作会上移一层，人会学会一组新技能。" 对话里还提到 Anthropic 的增长营销人员，用 Claude Code 把原本可能由 5 到 10 个岗位完成的工作串起来。Aaron 看重的并非“一个人替代十个人”的噱头，他看重的是这个人已经能把营销工作看成系统：从 Google AdWords 里拿有效关键词，再迁移到 Facebook，接着读取市场信号继续调整。Agent 放大的是这种系统思维。 企业最怕的是失控的集成 Martin 对 Agent 做企业集成很乐观，认为它们能按需把两个系统缝起来。Steven 则把 CFO 和 CIO 的恐惧说得很具体：今天有人让 Agent 在系统 27 和系统 38 之间新建 API，明天核心记录系统就可能被错误写入。只读报表出错还可接受，改动主数据就是另一回事。 "你让人创建新集成，等于是在说：请来破坏我的记录系统。" Box 自己也遇到类似问题。若每个员工都开着 Codex 或 Claude Code，连到工程文档、营销素材和共享文件夹，权限、并发、回滚就变成产品问题。一个 Agent 不是普通同事：你要为它的行为负责，也要能完整审计它，必要时还要登录进去撤销操作。把 Agent 当人管理，企业会很快碰到边界。 权限模型也会变得棘手。Agent 目前更多像用户本人的延伸，拿的是用户的上下文、邮箱、文件和 API key。可一旦它能和别人协作、访问共享资源，还可能被提示注入诱导泄露信息，企业就需要比“员工账号”更细的身份、隔离和可观察性。嘉宾把这和开源软件进入大公司时的许可证、质量、合规规范做了类比。 Aaron 预判，企业客户很可能先把很多东西关起来，直到行业对安全和责任形成新常识。与此同时，开发者、个人用户和创业公司会继续把权限交给 Agent 试错，速度差会被拉得很开。这种分叉会让早期案例先在小组织里出现，再倒逼大公司重写规则，采购和 IT 审批也会被迫调整。 Agent 会选择后端，不会被界面打动 围绕 Paul Graham 那句“Build something agents want”，几位嘉宾分歧很大。有人理解成要给 Agent 做更友好的接口，Martin 直接反对。他的经验是，Agent 很擅长穿过界面找到可用路径，最后看重的是语义、成本、耐久性和可靠性。云平台、数据库、存储系统的历史口碑，都会进入它的选择。 "Agent 不会说这个界面很好；它会看成本参数、耐久性和可靠性。" 这对 SaaS 公司很尖锐。过去销售、品牌、采购关系和 UI 体验会影响软件选择；未来某些任务会由 Agent 判断“哪个后端更适合”。靠营销话术让 Agent 偏向自己，短期也许会出现，但底层竞争会更接近一场机器执行环境的质量评测：稳定、便宜、权限清楚、文档可读、失败能恢复。 这也解释了为什么 Aaron 会相信“做 Agent 想用的东西”。如果 Agent 在某个旧 HR 系统里不断撞墙，它也许不会立刻替企业换系统，但会不断把阻力暴露给业务负责人。软件栈被 Agent 调用得越频繁，业务表现就越依赖这些机器用户能否顺利拿到信息、执行动作、返回可信结果。 对话里还出现一个细节：很多信息和软件能力的经济价值被低估，原因是人类不愿意为一次访问付 5 美分，或者为一次工具调用付 1 美元。Agent 不在乎小额交易的麻烦，它只关心任务是否值得执行。资源放在付费墙后，过去可能没人点开，未来可能被 Agent 按需购买、组合、交付给业务流程。 成本会成为工程管理的新日常 对话后半段转向预算。Aaron 说，未来几年最疯狂的讨论可能是工程团队的 compute budget。过去管理 Twilio、云资源或集群成本，至少还能找到具体服务；现在每个工程师都可能发起长时间 Agent、并行跑 10 条路径、浪费 90% token 后选中一条。成本变成了研发方法的一部分。 "接下来几年，工程计算预算会是最疯狂的讨论之一。" 嘉宾们把它和 PC、云、Salesforce 的扩张放在一起看。市场一开始总把新资源当成固定蛋糕：服务器搬到别人的机房，CRM 只是替换两亿美元的旧软件。但一旦摩擦降低，使用量会放大很多倍。AI token 也可能经历类似过程，短期因容量和价格焦虑，长期靠供应、算法、硬件和本地计算找到出路。 Steven 给了一个现实分层：创业公司会先烧掉可用资本，假装成本不是问题；很多大公司会因为害怕预算失控而冻结；中间会出现一批敢在某个产品、销售或研发场景里下注的团队。它们能否领先，取决于财务模型能不能撑住，也取决于工程负责人愿不愿意接受“为了探索而浪费 token”的新常态。 中间层不会轻易消失 AI Agent 常被包装成“去中介”的力量，但对话给了一个反常识提醒：过去每一代技术都承诺移除中间层，结果多数中间层继续存在。Marketplace 没有消灭酒店，SaaS 没有完全替代本地部署，真正被打掉的可能只有出租车牌照。原因很现实：很多层并不只是软件层，它们还承载组织规则、合规边界和责任分配。 "这些层保留下来，是因为它们编码了组织逻辑，不只是软件逻辑。" 所以 Agent 时代的 SaaS 竞争不会只发生在前端，也不会只发生在模型层。更大的战场在系统如何被调用、如何防错、如何计费、如何让机器和人一起承担责任。创业公司会因为没有历史包袱先跑出样子；大型企业则会在封闭、开放、再封闭之间摸索新的治理方式。 新公司仍然会冒出来。Aaron 提到，营销代理、工程咨询、法律、建筑设计等知识服务公司，如果从第一天就把 Agent 当作劳动力，就能用完全不同的成本结构组织业务。只是等它们长大，地理、市场分层、分销、合规和客户边界又会回来。物理世界和组织世界，会把纯粹的第一性原理重新拉回现实。 写在最后 Agent 的浪潮会很快，也会很慢。个人和小团队先拿到杠杆，大公司还要补权限、成本和治理。更稳的做法，是从自己的工作流里挑一个低风险环节，先把它写清楚、接上工具、跑出可审计的结果。 内容来源："AI Agents, Enterprise Workflows, and The Future of SaaS | Aaron Levie on a16z"丨a16z 原视频：https://www.youtube.com/watch?v=dvVbA9OcBqs 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