今天和一位朋友聊得很有意思。
他所在的团队在做一个开源的 Agent 框架 —— Eigent，目前在 GitHub 上已经有 2.3k star。
因为他们接下来会重点服务一些 ToB 企业，所以找我访谈了一下真实的 ERP 使用场景。

聊完之后，我对「Agent 产品的落地方向」有了更深的感触，也重新看到了 AI 工具往企业级应用发展的可能性。

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一、从「系统」到「Agent」，本质上是开发范式的转变

他提到他们官网上有个案例让我印象很深：

一家汽车公司用 Agent 来识别工单内容，自动分配到对应部门或人员，
还能根据处理进度自动生成统计报表和可视化看板。

这在传统做法里其实挺复杂的。
如果是我们以前要做这样的 工单管理系统 或 BPM 流程系统：

• 需要设计数据库结构、定义角色权限；
• 还要搭建流转逻辑、处理异常流程；
• 如果要让系统真正「自动化」，还得再接一堆外部服务。

一个中小团队或者个人开发者，想独立做出完整闭环的系统，几乎不太现实。

但现在的 Agent 不一样了。
只要懂一点提示词工程，能抽象出流程逻辑，就能让「AI 自己去跑任务」。

简单来说，过去我们是写流程代码；
现在，我们只需要「写思路」，AI 就能自己执行。

从开发的角度看，这是一次生产力层面的降维打击。
Agent 正在让“复杂系统的搭建成本”直线下降。

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二、从 ERP 的视角看：企业内部其实很适合 Agent 化

聊着聊着，我也联想到自己在公司做 ERP 时的一些实际场景。
比如我们的业务同事每天都要：

1. 从文件里提取产品标题、描述、定价、属性；
2. 再去找竞品数据，对比价格和卖点；
3. 汇总成一个可上线的文档，再人工录入系统。

这些流程其实逻辑很固定，但操作步骤多、效率低。
如果我们用 Agent 来拆分任务，让它自动：

• 读取并提取文件信息；
• 调用爬虫/接口收集竞品数据；
• 自动生成上线文档模板；
• 最后由人工审查确认。

那整个「从产品信息收集 → 内容生成 → 上线」的流程都可以自动跑起来。
我们团队的运营效率可能能提升一倍。

这也是我准备接下来要重点验证的一件事。
AI 工具时代，ERP 不只是系统，更是企业的任务协作体。
如果能让 Agent 理解业务逻辑，它就能成为一个真正的「虚拟运营助理」。

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三、对独立开发者的启发：别只做工具，要做“能动的”产品

这次访谈让我意识到一个更重要的趋势：

未来的 AI 产品，不会只是「接口+前端」的工具网站，
而是一个能真正完成任务、能决策、能学习的 Agent。

很多现在市面上的 AI 项目，其实都还停留在“壳”的层面。
比如一个接口封装、一个调用模型的 API 工具，这类产品能做的很多人也能做。

但下一个阶段，真正的机会在于：
让产品自己去理解任务、调用资源、输出结果。

AI 不再是「给结果的计算器」，而是「能执行的合伙人」。

这对个人开发者来说，反而是一个巨大机会。
因为你不需要搭大团队去做系统，也不需要造复杂的后端逻辑。
懂业务 + 会写提示词 + 能设计任务流，就有可能快速做出一个企业级的 MVP。

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四、总结：Agent 是下一个十年的“系统化 AI”

访谈结束后，我特别有感触的一句话是：

“AI 不是在替代人，而是在替代系统。”

以前 ERP 是流程的载体，现在 Agent 正在变成流程的主体。
如果我们能把人力的思考路径变成提示词逻辑，
那系统就不再是“死逻辑”，而是能学习、能优化的“活体”。

这也意味着：
未来独立开发者能做的不再只是小工具，而是真正的「智能产品」。

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📌 写在最后

Agent 不是一个“概念热词”，
而是让小团队甚至个人能接近企业级复杂系统的“新武器”。

我会在后续继续验证在 ERP 领域的应用场景，
也会拆解一些我尝试用 Agent 重构业务流程的过程。
如果你也在做 ToB 方向的 AI 产品，或者正在探索 Agent 的落地方式，
欢迎一起交流