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| 本文作者： 張嘉敏 | 2026-07-10 18:37 |
“我原本都覺得自己差不多該退休了，但現(xiàn)在又得從頭折騰一遍，未來幾年挑戰(zhàn)不小。”北森CEO紀(jì)偉國用近乎自嘲、調(diào)侃的語氣，談起自己在Agent浪潮下的處境。
這位HR SaaS老兵的切身感受，恰好映照出當(dāng)下行業(yè)里一種微妙的分裂心態(tài)。Agent浪潮涌來之后，SaaS從業(yè)者中間出現(xiàn)了兩種聲音：一種是“完了，軟件要被重做一遍”，另一種則是“別慌，想清楚再動”。
這兩種聲音，往往來自同一撥人。紀(jì)偉國便是其中之一。
今年6月，北森跨出了從HR SaaS向AI原生轉(zhuǎn)型的重要一步：推出一站式AI HR專家平臺Mavens。
“我問了很多英文特別好的人，他們都沒見過這個詞。在英文里，Mavens就是‘專家’的意思，非常正式的場合才會用到。”紀(jì)偉國如此解釋AI HR專家平臺的命名由來。
但回到幾個月前，這位CEO一度陷入混沌之中。
今年3月，紀(jì)偉國在接受雷峰網(wǎng)專訪時，回憶起當(dāng)時被OpenClaw熱潮狠狠沖擊的經(jīng)歷：
春節(jié)假期他在家就開始研究“龍蝦”，節(jié)后歸來又懵了整整兩周，直到第三周才摸到七八成把握，認(rèn)真琢磨怎么把“龍蝦”架構(gòu)融入到北森產(chǎn)品中。
但“龍蝦”之后，Agent技術(shù)進入概念爆發(fā)期，各種熱詞輪番涌現(xiàn)：先是Skill，再到Harness，概念迭代的速度遠超產(chǎn)品落地的速度。
霧里看花，身處其中的人總是難以判斷下一波技術(shù)走向。
歷經(jīng)數(shù)月，紀(jì)偉國才慢慢理清頭緒：Agent在HR場景的落地方向，最終還是得回到“數(shù)字員工”上。
官宣轉(zhuǎn)型后，雷峰網(wǎng)再次對話紀(jì)偉國，聊了聊他對這波Agent浪潮的思考，以及北森過去數(shù)月的探索：
Agent如何改造傳統(tǒng)SaaS？哪些SaaS“家底”在AI時代還有價值？又有哪些AI“變量”正在出現(xiàn)？
HR SaaS如何被「重做」一遍？
過去10年做SaaS的廠商，如今面對AI產(chǎn)研，要權(quán)衡的東西遠不止技術(shù)本身。
曾有投資人向雷峰網(wǎng)表示，對于在AI上重金投入、但自身造血能力尚不穩(wěn)固的SaaS廠商而言，這無異于一次高難度跳水，如果動作稍有偏差，后續(xù)調(diào)整的空間將會非常有限。
與大部分創(chuàng)業(yè)公司面臨嚴(yán)峻現(xiàn)金流的現(xiàn)狀不同，北森的底氣更足一些：“我們賬上還有16億現(xiàn)金儲備。”
重金押注AI產(chǎn)研的SaaS廠商們，如今不得不認(rèn)真算一筆投入產(chǎn)出的賬。“關(guān)鍵還是看AI投入之后，能否真正轉(zhuǎn)化為營收增長。”
作為北森的AI掌舵者，紀(jì)偉國面對Agent浪潮一直保持審慎態(tài)度。即便如此，他也愈發(fā)感覺到：如今的SaaS市場，客戶更多關(guān)注的還是AI。
但他曾在內(nèi)部否決過一個AI原生方案，背后的考量在于：如果產(chǎn)品成熟度不夠，一邊維護老產(chǎn)品、一邊再搞新研發(fā)，公司的壓力會非常大。
轉(zhuǎn)型之前，紀(jì)偉國曾觀望了很長一段時間。年初OpenClaw潮興起后，他又重新思考了Agent技術(shù)能為HR SaaS帶來哪些新的變量。
在他看來，在招聘這個HR核心場景里，AI帶來的改變尤為直接。
招聘流程會被切成兩段：前半段，包括職位發(fā)布、簡歷篩選、意向初篩、初面等將由Agent自動執(zhí)行；而后半段，包括領(lǐng)導(dǎo)復(fù)面、HR談薪、員工入職等環(huán)節(jié)，仍需交由“人”來操作。
之所以需要保留“人”的元素，是因為人力資源軟件本質(zhì)上是一個approval flow（審批流）系統(tǒng)，而非普通的workflow（工作流）。發(fā)放offer、人事調(diào)動、調(diào)薪晉升、部門合并，都需要管理者在系統(tǒng)上點擊“同意”。這個決策動作，Agent無法替代。
隨之而來的是另一個問題：數(shù)字員工不是“人”，按傳統(tǒng)坐席制收費顯然不合適。因此，SaaS廠商們不得不算另外一筆賬：原有的訂閱制，是否還走得通？
在紀(jì)偉國看來，付費模式的轉(zhuǎn)型，要考慮SaaS廠商的know-how附加值能否覆蓋AI產(chǎn)研和銷售成本。“如果按Token付費，最終由大模型廠商賺走了錢，那么在SaaS環(huán)節(jié)幾乎沒有增值空間。”
但他也表示，北森不會走向按結(jié)果付費。他提到，業(yè)內(nèi)RPO（招聘流程外包）就有按成功入職人數(shù)收費的模式，但這種模式容易陷入價格戰(zhàn)的泥潭，最終價格會被壓下來。
因此，當(dāng)SaaS同行將目光投向按Token、按結(jié)果付費時，北森跑通了另一條路：按點值付費。
紀(jì)偉國向雷峰網(wǎng)(公眾號：雷峰網(wǎng))透露，北森今年3月就將AI功能悉數(shù)集成到了飛書。如果用戶購買了飛書的點值，就可以使用北森的AI場景和能力，飛書再根據(jù)消耗的點值將費用結(jié)算給北森。
轉(zhuǎn)型AI原生，「家底」能否復(fù)用？
過去半年，國內(nèi)一眾SaaS廠商掀起了一輪向AI原生平臺轉(zhuǎn)型的浪潮。
紀(jì)偉國在更早的時候就注意到，美國SaaS巨頭Salesforce兩年前就推出了AI原生平臺Agentforce。
但他有清醒的認(rèn)知：這條路子并不適合北森。“Agentforce的模式是讓生態(tài)伙伴在平臺上構(gòu)建應(yīng)用，當(dāng)時我們就討論過，協(xié)同辦公平臺大概率也會走這條路，我們做這件事情毫無競爭力可言。”
做平臺投入高、周期長、回報慢，意味著廠商在核心SaaS業(yè)務(wù)之外，還要持續(xù)重投入搭建底層技術(shù)基礎(chǔ)設(shè)施。對大多數(shù)SaaS廠商來說，“平臺化”是一筆不小的負(fù)擔(dān)，只有少數(shù)頭部玩家、背靠大廠的協(xié)同辦公平臺能夠持續(xù)投入。
尤其是過去兩年，SaaS行業(yè)經(jīng)歷了增長放緩和估值回落，多數(shù)廠商開始重新審視自己的業(yè)務(wù)邊界，把資源收攏到核心產(chǎn)品上。
但賬上躺著16億現(xiàn)金的北森，一直在等一個“戰(zhàn)略機會點”。“一旦這個機會點出現(xiàn)，公司戰(zhàn)略會便會集中資源抓住它。”
2026年財報發(fā)布次日，北森宣布向AI原生轉(zhuǎn)型，推出一站式AI HR專家平臺Mavens。
紀(jì)偉國解釋了取名“平臺”的用意：因為北森要做一群AI專家。今年計劃推出超15個AI產(chǎn)品，后面可能到20個、30個。當(dāng)AI產(chǎn)品數(shù)量擴展到數(shù)十個，此時需要新的平臺作為底座支撐，降低開發(fā)成本、復(fù)用技術(shù)。
AI原生，不是在原有SaaS架構(gòu)上“縫縫補補”，而是要在架構(gòu)層面“另起爐灶”。這幾乎是所有SaaS廠商向AI轉(zhuǎn)型的必經(jīng)之路。
去年，曾有廠商AI產(chǎn)品負(fù)責(zé)人向雷峰網(wǎng)提到在原有SaaS系統(tǒng)上做Agent適配的難處：
對功能已經(jīng)堆了成千上萬項的成熟SaaS來說，接入Agent像兩個封閉系統(tǒng)的“體外結(jié)合”，無論采用開源框架還是成熟的Agent搭建平臺，都免不了“手搓”；走MCP則要對底層架構(gòu)動刀，工作量巨大。
如今，轉(zhuǎn)型AI原生的挑戰(zhàn)之一是要重新搭建一套技術(shù)底座，但這并非從0到1的推倒重來。關(guān)鍵在于，過去的哪些技術(shù)或經(jīng)驗積累可以復(fù)用。
紀(jì)偉國透露，Mavens的AI原生技術(shù)底座包括AI技術(shù)層的SenGPT和SenClaw，know-how知識層的People Science，系統(tǒng)能力層的一體化HR SaaS和PaaS。
可見，北森過去攢下的“家底”并沒有被拋棄，PaaS便是其中之一。
北森是國內(nèi)較早自建PaaS平臺的SaaS廠商。紀(jì)偉國提到，當(dāng)初之所以選擇做PaaS，是因為每家企業(yè)的HR流程都不太一樣——入離職、調(diào)動審批、薪酬核算、績效評估等，甚至像家庭聯(lián)系人這樣的員工基礎(chǔ)信息采集，字段設(shè)置都可能各不相同。與其靠功能堆砌去逐家適配，不如搭一個可配置的底座，一次性把問題解決。
在這一波AI浪潮中，紀(jì)偉國一開始也認(rèn)為PaaS對Agent產(chǎn)研作用不大，畢竟Agent開發(fā)并不依賴于此。
但做著做著，他發(fā)現(xiàn)作用依然不小：如果客戶并不想要一個標(biāo)準(zhǔn)化的Agent，而是更希望把自己的業(yè)務(wù)內(nèi)容定制進去，那么這種定制能力，最終還是落在PaaS的擴展性上。
誰成了AI時代北森「最貴的人」？
下定決心推出Mavens之前，北森已經(jīng)在大模型和Agent產(chǎn)品上摸索了將近兩年。紀(jì)偉國向雷峰網(wǎng)聊起2024年剛啟動AI研發(fā)時的“小插曲”。
當(dāng)時北森一口氣推出7個產(chǎn)品，其中一個AI測評沒能跑通。產(chǎn)品的邏輯很簡單：用戶每做完一道題，AI就追問并判斷其意向，再出下一道題。后來紀(jì)偉國復(fù)盤，失敗的原因在于“受測者心理壓力太大”。
這件事讓他意識到：AI在HR場景落地的瓶頸不在技術(shù)，更多在于對場景、對“人”的理解。
在紀(jì)偉國看來，與傳統(tǒng)軟件研發(fā)相比，“AI研發(fā)的成本和難度其實并不高”。
僅看人力成本，AI研發(fā)更低。一個復(fù)雜的AI產(chǎn)品需要50人左右的團隊，而以往做招聘軟件系統(tǒng)，需要100人以上。
再看產(chǎn)品邏輯，其實更簡單。紀(jì)偉國拿AI面試官舉例，研發(fā)團隊的精力主要投入在測試準(zhǔn)確性、大模型調(diào)優(yōu)等方面，將AI的表達方式調(diào)整得更加自然、更接近真人的溝通習(xí)慣。但傳統(tǒng)軟件的研發(fā)更為復(fù)雜，涉及眾多流程規(guī)則，且每個客戶的規(guī)則各不相同，因此對研發(fā)人員的要求也更高。
所以，對北森來說，AI落地的真正難題，在于能否真正“懂人”。
紀(jì)偉國透露，解法之一是FDE（Forward Deployed Engineer，前沿部署工程師）模式。
今年3月，雷峰網(wǎng)曾在《萬字拆解Palantir：股價暴漲30倍幕后，中國廠商卡在哪？》一文中，系統(tǒng)剖析了FDE模式。這一始于Palantir的咨詢交付模式，目前正在國內(nèi)廠商的探索中逐步“本土化”。
比如，Palantir的FDE做的是系統(tǒng)定制，即工程師先到客戶現(xiàn)場摸清業(yè)務(wù)，再抽象成產(chǎn)品；而北森的FDE做的是內(nèi)容定制。
因此，北森的FDE不僅有工程師，更重要的是還有200余名心理學(xué)研究顧問參與其中。
紀(jì)偉國解釋，原因在于HR場景本身差異不大，真正需要適配的是內(nèi)容的表達風(fēng)格。比如普通企業(yè)員工可以直接問“領(lǐng)導(dǎo)找我有啥事”，但到了國央企，溝通風(fēng)格就變成了“感謝領(lǐng)導(dǎo)抽出時間來聽我匯報”。
正是基于這樣的考慮，AI輸出的內(nèi)容不宜套用千篇一律的話術(shù)，而是需要貼合不同企業(yè)的溝通習(xí)慣。這就需要心理學(xué)研究顧問們先摸清業(yè)務(wù)場景，再將關(guān)鍵要點“灌”入大模型。
紀(jì)偉國笑稱，在北森轉(zhuǎn)型做軟件的十年里，這200余名心理學(xué)研究顧問一度感到“邊緣化”，甚至覺得自己即將被淘汰。“結(jié)果AI時代到來后，他們反而成為了北森最貴的人。”
這群人，承載著北森過去數(shù)十年積累的另一種資產(chǎn)——不是技術(shù)，而是對“人”的理解。
這也成了北森AI轉(zhuǎn)型中一個意外的注腳：一位SaaS老兵，如今帶著一群被AI重新看見的人，準(zhǔn)備“再折騰一遍”。
專題介紹
眼下，Agent大潮正在SaaS行業(yè)掀起一場深刻變革：小到產(chǎn)品形態(tài)、技術(shù)架構(gòu)，大到商業(yè)模式、市場格局，都將被重塑，危與機并存。
鑒于此，雷峰網(wǎng)推出“SaaS+Agent十人談”系列專訪，將對話一眾SaaS廠商和Agent從業(yè)者，從戰(zhàn)略決策者、業(yè)務(wù)負(fù)責(zé)人、技術(shù)創(chuàng)新先鋒等不同視角，探討Agent為SaaS行業(yè)帶來的機遇與挑戰(zhàn)。如果對這一SaaS與Agent融合話題感興趣，歡迎添加微信skylar_12_14參與討論。
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