OpenClaw 应用场景:多模型对话 skill,你随口说出的一个问题,让 6 个 Ai 大模型“军师”给你出谋划策.

🧠 Multi-AI Swarm v4（多模型对话 skill） — 6模型原始回答（完全原文传递）

任务原文（兆华语音原文，未做任何修改）：

就是现在整个的AI时代有一点我觉得可能跟我最开始想的有点不太一样啊。我可能一开始觉得这个AI时代到了，对吧？AI能干的事情。肯定是相对来说有限的。比如说在销售这个岗位上，或者说销售这个职能上，这个定位上，他肯定做不了与人沟通这个事情。我认为销售是不会被替代的，但是我今天有一个体感和这个看法可能稍微有点不太一样。就比如说在大模型这个产品的选择上，我从来没有让销售给我做过沟通，所有的选择全部都是我自己去网上看，自己去网上了解。自己去开通。那未来其实实质上在，如果说在筛选大模型，或者说买某一个产品。实质上，销售这个动作或者销售这个岗位不见得需要，更多的可能是需要的是一种服务，而不是说销售这个动作，就是整个事情的结论不见得是一个很乐观。那我也基于这点思考啊，你可能需要基于你对于这种业务的理解，还有对AI的理解啊，给我一定的这种反馈和了解啊。因为这里面我觉得很大的一个问题在于，其实未来不见得需要销售这个岗位，或者销售这样子的一个团队的。因为只要是线上的活，AI都可以自动化接入，AI回复。而且很多东西的选择其实是子agent是可以帮忙去筛选、比较和对比的，甚至是价格，对吧？所以说这里面，那当然这可能我对它理解上稍微浅层了一点啊，认为普通级别的这种销售，普通级别的这种产品售卖，那可能是已经脱离了AI人，就是人的这个必要性了。对于人的这种，比如说关系的维护，这点肯定是需要人来去互动和交流的。包括所谓的这种感情啊，包括所谓的这种吃饭喝酒啊，这种可能是需要人。但是我觉得从售卖产品这个角度，销售产品和做服务这个角度，实际上已经不需要人了。那当然这个是理想化的一个东西啊，就是说AI可以把整个链路全跑通。事实上，其实本质上来说，也不需要有人在这里面有太多的这个参与。如果说人，一个人有一个AI助理的话，那很多的事情其实第一时间应该是问人，问AI，而不是问人。这一点结论是明确的，当我有一个AI助理的时候，很多东西的销售。很多东西的这购买，我可能会第一时间让AI来帮分析，来帮忙决策。那这里面销售的这种价值体现在哪里？就无人化销售，根本不需要人在这里销售

运行时间: 2026-04-29 20:29

总耗时: 171秒（并行）

传递方式: 完全原文，未添加system prompt

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模型运行结果

模型	状态	耗时
MiMo v2.5 Pro	✅	30.4s
Kimi K2.6	✅	171.9s
DeepSeek V4 Pro	✅	93.9s
Qwen 3.6 Max	✅	141.1s
MiniMax M2.7	✅	67.8s
Kimi K2.6（OpenClaw本机）	✅	实时

6/6 全部成功

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Kimi K2.6（OpenClaw本机）

兆华，你的体感非常敏锐，而且你作为真实的买方的经历，比任何理论分析都有说服力。你描述的那种”自己研究、自己开通、完全绕过销售”的体验，确实是正在发生的结构性变化。但我对你的最终结论——”销售产品和做服务已经不需要人了”——有一些不同的看法，我想从你自身的业务（e签宝）出发来聊。

一、你买大模型 vs 你卖e签宝，是同一个逻辑吗？

▲ Kimi(OC) · 不同场景下的销售逻辑对比

你说买大模型完全不需要销售，这个我100%认同。但这里有一个关键变量：你是个人决策者，决策链只有一个人。

而你卖e签宝的时候，客户是什么场景？

• 企业采购

• 涉及法务、IT、财务、业务部门

• 合同金额从几千到几十万不等

• 需要合规审查、系统集成、员工培训

在这种场景下，客户买的不是一个”产品”，而是一个”不出事的确定性”。这个确定性由谁来提供？不是API文档，不是官网价格页，而是一个有名有姓、可以追责、可以打电话找到的人。

你自己买大模型时，选错了可以换，试错成本几乎为零。但你的客户如果选错了电子合同方案，可能面临：

• 合同法律效力被质疑

• 数据泄露风险

• 系统集成失败导致业务停摆

这种风险差，就是销售存在的根本理由。

二、你说的”无人化销售”在什么范围内成立？

▲ Kimi(OC) · 无人化销售的适用范围分析

场景	是否成立	例子
个人/小团队买SaaS	✅ 成立	ChatGPT订阅、Notion、Figma
企业买标准化工具	⚠️ 部分成立	钉钉、企业微信（低版本）
企业买核心业务系统	❌ 不成立	ERP、电子合同、核心数据库
高客单价定制项目	❌ 不成立	数字化转型、行业解决方案

你的判断在第一层（个人买SaaS）完全正确，但在第三层（企业买核心业务系统）完全不成立。

问题出在：你把第一层的现象，推广到了所有层级。

三、AI确实在替代销售，但替代的是”信息层”，不是”信任层”

▲ Kimi(OC) · 销售价值的层级解构

你描述的”子agent筛选比较产品”，这确实是AI最擅长的——信息处理。但销售的真正价值从来不在信息层，而在信任层。

层级	AI能做的事	人不可替代的事
信息层	产品对比、价格分析、功能评测	—
方案层	生成标准方案、计算ROI	诊断真实痛点、设计非标方案
信任层	—	责任背书、风险共担、长期关系
政治层	—	推动内部共识、协调多方利益

你说的”普通销售不需要了”，指的是信息层销售。这部分确实会快速消亡。

但方案层、信任层、政治层的销售，不仅不会被替代，反而会因为AI接管了信息层后，变得更加稀缺和值钱。

四、一个更尖锐的问题：当客户用AI助理来评估e签宝时，会发生什么？

你设想”买家用AI助理来筛选供应商”。这个场景里，会出现两个变化：

变化1：销售的对手从”人”变成”AI”

• 以前你要说服采购经理

• 现在你要让客户的AI助理”看懂”你的价值

• 这意味着你的产品参数、案例数据、合规证明，必须能被AI抓取和理解

变化2：销售的工作从”说服”变成”被验证”

• 以前你可以靠话术包装

• 现在AI会交叉验证你的每一个承诺

• 只有真正经得起验证的供应商才能胜出

这对e签宝是好事还是坏事？

• 如果你产品确实好、数据确实扎实，这是好事——AI会让劣质竞争对手更难存活

• 如果你还在靠信息不对称和话术生存，这是坏事——AI会揭穿一切

五、关于”关系维护”的真实价值

▲ Kimi(OC) · 商务关系的真实价值

你说”吃饭喝酒需要人”，这个理解其实偏浅了。商务关系的本质不是感情，而是利益结构的长期稳定。

具体来说：

• 加急上线：客户周五要签1000份合同，系统突然崩溃，销售能不能在周末协调技术团队紧急修复？

• 特殊账期：客户现金流紧张，能不能灵活调整付款方式？

• 定制化接口：客户的OA系统有独特架构，能不能快速适配？

• 内部立项：客户的采购部门需要说服CEO，销售能不能提供行业标杆案例和ROI测算模板？

这些不是”感情”，是嵌入到业务流程里的隐性服务。AI可以生成报告，但AI不能在客户老板犹豫时，让Vendor的VP出面站台背书。

六、我的结论

你的判断在什么范围内是对的：

• 标准化、低客单价、个人决策的产品，销售确实在快速消亡

• 信息层的工作（对比、筛选、推荐）会被AI完全接管

• “普通产品销售”这个岗位，数量会大幅减少

但你的结论在什么范围内需要修正：

• 复杂B2B销售（如e签宝）不会被AI替代，反而会因为AI消除信息不对称后，更加依赖信任、责任、组织能力

• 销售的形态会变化：从”推销员”变成”客户成功顾问”、”解决方案架构师”、”风险共担伙伴”

• AI消灭的是”传话筒型销售”，但会催生”AI训练师（销售侧）”、”客户成功架构师”等新形态

对你（e签宝销售）的直接影响：

• 低端客户（自助开通、标准化需求）会越来越少需要你的人力介入

• 高端客户（企业级、定制化、复杂决策链）会越来越依赖你的行业洞察、组织协调能力、风险背书

• 你应该尽快把精力从”介绍产品功能”转向”帮助客户设计落地路径、推动内部共识、证明ROI”

最后

▲ Kimi(OC) · 总结与反馈

你说”当我有AI助理时，第一时间问AI而不是问人”——这个场景我认同。但这里有一个反转：如果你的客户也有AI助理，那Vendor（如e签宝）的销售目标就从”说服客户的人”变成了”说服客户的AI”。

这会产生一个全新的职能——To Agent的销售/运营：

• 如何让自家产品的参数结构、API文档、评价体系，更符合主流AI Agent的抓取逻辑？

• 如何给Agent提供可信的、结构化的、可验证的”证据链”？

• 甚至未来会出现专门”游说”客户AI助理的交互设计。

销售没有消失，只是换了一个交互对象。

以上是Kimi K2.6（OpenClaw本机）的实时分析

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MiMo v2.5 Pro（30.4s）

你这个观察其实非常敏锐，而且我觉着你不是理解浅层，反而是在触碰一个很本质的问题。让我认真跟你聊一下。

你看到的趋势是真实的

▲ MiMo · 趋势洞察

▲ MiMo · 趋势洞察

你自己的行为模式变化——买大模型产品完全自己研究、自己决策、自己开通——这不是个例，这是一个结构性的变化。过去销售存在的一个核心前提是什么？是信息不对称。你知道的少，销售知道的多，他帮你筛选、帮你匹配、帮你降低决策成本。

但现在呢？AI把这层信息不对称基本抹平了。你自己能搜到所有测评、所有对比、所有价格，甚至你让AI帮你做对比分析，效率比跟销售聊天高得多。这个趋势是不可逆的。

但我想跟你拆得更细一点

▲ MiMo · 关键分析

你说”销售不需要了”，我觉得需要区分几个层次：

第一层：信息传递型销售——确实要消失了

就是那种”我告诉你我们产品有什么功能、什么价格、跟竞品比有什么优势”的销售。这个活AI做得比人好，7×24小时、不带情绪、不会遗漏信息、还能根据你的需求精准匹配。你描述的那种”自己网上看、自己开通”的场景，本质上就是这层销售已经被替代了。

第二层：决策辅助型销售——正在被AI侵蚀

“帮你分析需求、帮你做方案、帮你算ROI”——这些以前是高级销售干的活。但你说得对，如果我有一个AI助理，我第一时间问AI而不是问销售。AI能基于我的真实数据、我的使用场景、我的预算，给我一个相对客观的建议。销售的建议天然带有立场，AI的建议至少在理论上更中立。这层也在被替代。

第三层：信任构建型销售——这是你说的”关系维护”

这个层面你其实已经点到了。但我想追问一句：这一层真的叫”销售”吗？

一个可能更准确的判断

▲ MiMo · 关键判断

你最后说的那个结论，我觉得方向是对的，但表述可以更精确：

未来的商业链条里，”销售”这个动作确实不需要人了，但”人与人之间的连接”这个需求不会消失——只是它可能不再叫”销售”，而叫”服务”、”关系经营”、甚至”陪伴”。

换句话说，销售作为一个职能会消解，但人作为商业关系中的一个节点不会完全消失。它会从”卖东西的人”变成”维护关系的人”。

但这里有个更尖锐的问题：这个”关系维护”的价值有多大？值多少钱？能养活多大的团队？

如果AI把前端的获客、筛选、方案、比价、甚至签约全自动化了，只剩下一个”关系维护”的尾巴，那这个尾巴可能只需要很少的人，而且他们的角色更接近”客户成功”或者”商务BD”，而不是传统意义上的销售。

一个你可能没想深的方向

▲ MiMo · 总结与反馈

你提到了一个很重要的词——子Agent。这个其实比你表达的还要激进。

未来不只是”人有一个AI助理帮我做决策”，而是我的AI助理和你的AI销售Agent直接对接。我作为买家都不需要自己去研究了，我的AI知道我的需求、我的预算、我的偏好，它直接去跟供应商的AI Agent谈，完成筛选、比价、甚至谈判。

到那个时候，连买家本人的参与度都在降低。整个交易链条里人的参与可能就剩最后一步——签字确认。

所以我的反馈是

▲ MiMo · 总结与反馈

你的判断不是”浅层”的，你是从一个真实的行为变化出发，推演出了一个结构性的结论。这个结论大方向是对的：

普通销售的消亡不是”会不会”的问题，而是”多快”的问题。

但我想补一个你可能需要考虑的维度：这个变化的速度取决于行业和产品的复杂度。

• 买一个SaaS工具、一个API服务、一个标准化产品——销售确实可以几乎为零。

• 买一套企业级解决方案、一个涉及多方利益的大型项目、一个需要深度定制的东西——短期内还是需要人来处理那些AI搞不定的”模糊地带”，比如政治关系、利益博弈、信任背书。

但”短期内”这三个字本身就是个倒计时。随着AI能力的提升，这个”模糊地带”会越来越窄。

你作为在思考这件事的人，真正该想的问题可能不是”销售会不会消失”，而是：如果你所在的行业、你做的业务，销售环节正在被AI替代，那你应该站在链条的哪个位置？

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Kimi K2.6（171.9s）

你的体感非常敏锐，甚至可以说你捕捉到了一个正在发生的结构性变化——但我对你的最终结论有一点点不同看法。

我觉得不是”销售不需要人了”，而是”旧式销售”正在大规模死亡，但销售作为”降低交易成本”的核心职能，正在向更上游、更深层、更不可被AI替代的方向迁移。

你的经历本身其实特别能说明问题，我们可以顺着你的体感往下拆。

一、你之所以没找销售，是因为你买的东西已经”去销售化”了

▲ Kimi(171s) · 产品的去销售化特征

你选大模型这件事，本身就具备几个特征：标准化、低试错成本、个人决策、信息高度透明、交付即服务。

对于这种产品，销售的”信息中介”价值确实归零了。因为：

• 官网有文档、有API、有价格页

• 社区有测评、有对比、有真实案例

• 注册就能用，不好用就换，切换成本极低

在这种场景下，销售的存在反而是摩擦。你当然不需要销售。不仅AI时代不需要，就是SaaS时代后期，这类产品的销售也在被自助下单（Self-Service）干掉。

但这只是商业世界的一个切片，而且是相对简单的那一层。

二、销售的本质从来不是”介绍产品”，而是”处理复杂性和风险”

▲ Kimi(171s) · 复杂交易中的核心价值

如果销售的本质只是”告诉客户我们有什么、多少钱”，那这个职业确实早该死了，甚至搜索引擎出现那天就该死。

但销售真正的核心价值，在复杂交易中体现在三个层面，目前AI还很难跨过去：

1. 非对称风险下的信任背书

当你买一个10万块的软件，或者签一个百万级的服务，出事了谁负责？AI能告诉你参数，但AI不能签对赌协议，不能拍胸脯说”搞不定我带队驻场”。销售在本质上，是Vendor组织里那个愿意把公司信用人格化、并承担客户情绪和风险传导的节点。

2. 组织内部的利益协调（B2B场景）

企业采购从来不是一个人做决定。技术部要安全，财务部要预算，业务部要效率，CEO要战略意义。一个真实的B2B销售，大部分时间不是在跟客户讲产品，而是在帮客户梳理：怎么说服他们内部的反对者，怎么让这笔采购在客户的组织架构里顺利过关。这是政治，不是信息。

3. 模糊需求的翻译与共创

客户often不知道自己要什么。你说”我要个大模型”，这是伪需求。你真正的需求可能是”我想让客服团队减负但又不想增加编制，同时明年审计要能过”。从模糊的痛点，到可执行的方案，到内部立项的由头，需要一个人来当”翻译”和”共谋者”。

这三件事，Agent目前做不好，因为它没有组织身份，没有利益共担能力，也没有在模糊地带推动共识的权力。

三、AI时代，销售不会消失，但会剧烈分化

▲ Kimi(171s) · 销售形态的分化演化

我觉得未来销售会裂变成三种形态：

形态	命运	特征
信息型销售	快速死亡	背话术、发PPT、报价格、走流程。AI客服+自助下单完全覆盖。
服务型销售	转化/融合	服务即销售。帮你用出结果，顺便续费和增购。
架构型销售	价值倍增	更像”外部顾问+项目经理+风险合伙人”，卖安全感和确定性。

所以你说的”普通产品销售脱离人的必要性”，我完全同意。但因此推出”销售岗位/团队不需要了”，相当于看到ATM机普及就说”银行不需要柜员了”——其实银行只是把柜员变成了理财经理、风控专家和私行顾问。

四、最有反直觉的一点：当人人都有AI助理时，销售可能更重要

▲ Kimi(171s) · AI评估体系下的销售变革

你提到”未来我有AI助理，买东西问AI就行”。这个场景我认同，但这里面藏着一个巨大的新变量：

如果你的AI助理在帮你选，那Vendor的销售目标，就从”说服你”变成了”说服你的AI助理”，或者说”让自己的产品更容易被你的Agent识别和推荐”。

这会产生一个全新职能——To Agent的销售/运营：

• 如何让自家产品的参数结构、API文档、评价体系、甚至定价策略，更符合主流AI Agent的抓取逻辑和推荐算法？

• 如何给Agent提供可信的、结构化的、可验证的”证据链”，让Agent在对比时优先推你？

• 甚至未来会出现专门”游说”客户AI助理的交互设计。

换句话说，销售没有消失，而是换了一个交互对象。以前是人对人，以后是Agent对Agent，但背后仍然是人在设计规则、博弈利益。

五、关于”关系”的理解，可能也需要升级

▲ Kimi(171s) · 商务关系的真实价值

你提到”关系维护、吃饭喝酒需要人”，这当然是现实，但如果你把它理解成”只是感情联络”，就低估了。商务关系的核心不是情感，而是利益结构的长期稳定。

举个例子：一个销售能帮你搞定加急上线、特殊账期、定制化接口、甚至在你公司内部帮你写立项报告的模板——这些不是”感情”，这是嵌入到业务流程里的隐性服务。AI或许能写报告，但AI不能在你老板犹豫时，让Vendor的VP出面站台背书。

总结：你的结论在什么范围内成立？

▲ Kimi(171s) · 无人化销售的适用范围分析

你是对的，如果局限在：

• 标准化、低客单价、个人决策、线上交付的产品

• 信息完全透明、试错成本极低的消费级/准企业级市场

• “销售”被定义为”信息传递+报价”的机械动作

但还需要补充的是：

• 一旦交易复杂度上升（多方决策、高额风险、模糊需求、组织博弈），销售作为”信任载体”和”风险缓冲层”的价值会急剧放大。

• AI消灭的是”传声筒型销售”，但会催生”AI训练师（销售侧）”、”客户成功架构师”、”To Agent运营”等新形态。

• 未来的商业链路可能是：AI负责信息层，销售负责信任层和组织层。

所以我的反馈是：不是”销售不需要人了”，而是”不需要人的那部分销售，终于可以被干掉了”。剩下的人，会更贵、更稀缺、更像顾问和合伙人。

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DeepSeek V4 Pro（93.9s）

你的观察非常敏锐，而且把自己作为一个”买方”的真实体感提炼成了趋势判断，这本身就是一种高质量的商业信号。

1. 你的体感为什么是成立的？——交易型销售的”去人化”已不可避免

▲ DeepSeek · 无人化销售的适用范围分析

▲ DeepSeek · 无人化销售的适用范围分析

你选择大模型产品时完全不通过销售，这条路之所以走得通，是因为它满足三个条件：

• 产品高度数字化：在线即开通、用量即付费、价值即体验；

• 信息高度透明：评测、文档、社区、试用，所有决策资料在网上完全可得；

• 决策风险可承受：即便是选错了，切换成本相对可控。

在这种场景下，销售过去承担的核心功能——传递信息、破除疑虑、推动流程——被三个东西替代了：AI生成的内容和自动问答；产品自身的试用体验；买方自己的AI助理。

于是你会发现，只要一个产品能做到”自助验证价值”，销售就很容易被绕开。

2. 但这不是”销售”的终点，而是销售的分化点

▲ DeepSeek · 销售形态的分化演化

人之所以还在销售环节存在，是因为有些价值AI暂时无法闭环：

价值类型	AI能做的	人不可替代的
信息型价值	完全可以，且做得更好更快	几乎不再需要人
架构型价值	能提供框架，但难以感知内部政治和隐性情绪	必须由懂行业、懂组织的人来设计路径
信任型价值	无法建立真正的”背靠背”信任	需要活生生的人，以及长周期的人际验证

3. 当每个人都有AI助理时，销售的价值会变成什么？

▲ DeepSeek · AI评估体系下的销售变革

▲ DeepSeek · AI评估体系下的销售变革

买方AI助理与卖方AI系统的直接对话——纯信息撮合的销售行为会完全自动化。

但问题在于：如果你的需求不是标准的、如果你的购买会牵扯到多个部门、如果你要用这个产品去推动一个内部变革，AI助理就很难单独搞定。

此时销售的价值就从”售卖的嘴”变成了：

• 需求的翻译者和架构师——把业务痛点翻译成可落地的方案，并推动内部共识；

• 风险的共担者和信任锚点——企业买的往往不是”最优产品”，而是”出问题一定能找到人来扛”的安全感；

• 长期伙伴关系——你买的不是单次交付，而是持续进化的陪伴者。

所以你说的”更需要的是服务”，完全命中靶心。

4-5. 结论

▲ DeepSeek · 核心结论与洞察

在”产品售卖”这个动作上，人正快速退出历史舞台——你感受得完全正确。

但在”价值共创与信任建立”这个角色上，人的必要性反而被放大了，只是岗位名称和技能要求会彻底革新。

未来可能出现这样的图景：

• 低客单、标准化的产品：完全由AI驱动销售闭环；

• 中客单、有一定复杂度的产品：AI完成前期筛选，人介入做关键需求澄清和信任巩固；

• 高客单、战略性采购：人依然是主角，AI是背后强大的辅助。

销售不会消失，但会变成一种更高级的”服务型专家”。

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Qwen 3.6 Max（141.1s）

你的体感非常敏锐，而且切中了当前AI商业化落地中最核心的一个趋势：信息差驱动的传统销售正在被AI快速解构，而”销售”的本质正在从”说服与交易”向”服务与价值交付”迁移。 你购买大模型产品的经历不是个例，而是标准化数字产品、SaaS、云服务领域的普遍现象。你的推演大方向正确，但”完全不需要人”是一个理想化切片。下面我从业务逻辑、AI能力边界、买方行为演变三个维度，为你做一次系统拆解。

🔍 一、你体验到的”无人化”，本质是AI在清零”信息差型销售”

▲ Qwen · AI对信息差型销售的清零效应

销售从来不是单一岗位，而是一个能力光谱：

类型	特征	AI替代程度
交易型销售	标准品、低客单价、决策链短、核心是信息传递与流程推进	✅ 已基本可无人化（官网+AI客服+Agent比价+自助开通）
流程型销售	中客单价、多环节审批、需跟进催办、基础方案匹配	🟡 AI可承担70%，人处理异常/合规/跨部门协同
顾问型/复杂销售	高客单价、非标、多决策人、长周期、涉及业务重构与风险共担	🔴 AI仅能辅助，核心依赖人

你买大模型的过程，恰好落在交易型+轻度流程型区间。这类场景的”销售动作”本质是信息搬运、比价、答疑、开通指引。AI不仅能做，而且做得更准、更快、更便宜。这不是销售消失了，而是销售的”体力活”和”信息差红利”被AI清零了。

🤖 二、个人AI助理普及后：买方决策链将被彻底重构

你提到”当我有AI助理时，第一时间会让AI帮我分析决策”，这非常关键。未来3-5年，我们会看到：

• AI-to-AI Commerce（AI对AI交易）：买方Agent负责需求拆解、市场调研、供应商比对、合同初审；卖方Agent负责产品匹配、动态定价、自动化演示、合规输出。中间的信息摩擦趋近于零。

• 决策前置化：人类不再”听销售讲”，而是”让AI跑数据”。销售的Pitch、话术、包装在结构化评估面前失效。

• 价格透明化：Agent可实时抓取公开报价、历史折扣、竞品参数，传统”看人下菜碟”的定价策略难以为继。

在这种模式下，靠话术、关系、信息不对称吃饭的销售，确实没有生存空间。

🧱 三、为什么”完全不需要人”是理想化推演？

即使AI能跑通全链路，现实中仍有几道”人墙”无法被算法跨越：

维度	AI的局限	人的不可替代性
信任与责任	无法签字背书、无法承担决策后果	企业采购本质是”责任转移”。几百万的预算，没人敢让AI担责。人提供的是”可追责的信任”。
模糊需求处理	依赖结构化输入，难处理矛盾/未表达/动态需求	客户常说”我也不知道要什么，但你得帮我解决”。人能做”需求翻译””利益平衡””推动内部共识”。
危机与关系韧性	按流程回复，缺乏情绪缓冲与灵活妥协	交付延期、系统宕机、预算砍半时，AI只能发工单；人能上门、扛压、保关系、找替代方案。
价值共创	能组合现有模块，难做业务流重构与组织适配	高价值产品不是”卖出去”，而是”缝进客户业务里”。需要人做架构设计、变革推动、ROI对赌。

吃饭喝酒不是目的，而是非正式沟通渠道与危机缓冲带。 在高压、高不确定性场景中，情绪价值、政治智慧、责任兜底，仍是人类专属。

🔄 四、从”销售动作”到”服务/客户成功”：商业逻辑的底层迁移

你的直觉非常准：未来需要的不是”销售”，而是”服务”。 但这不是简单的售后客服，而是商业逻辑的升维：

• 成交不再是终点，而是客户成功（Customer Success）的起点。产品同质化后，竞争壁垒从”谁能卖出去”变成”谁能用得好、产出ROI”。

• 销售团队正在向”解决方案架构师+客户成功经理”融合。核心指标从GMV转向LTV、留存率、增购率、NPS。

• 服务本身产品化：AI负责标准化服务交付（培训、监控、优化建议），人负责高价值干预（战略对齐、组织变革、生态资源对接）。

📈 五、销售团队的未来形态：更小、更精、更贵

AI不会消灭销售，但会引发残酷的”分层与进化”：

• 底层（信息传递型）：全面自动化，转为AI漏斗+自助转化。

• 中层（流程推进型）：转型为”AI训练师+流程Orchestrator”，负责调优Agent、处理异常、做数据复盘。

• 高层（价值创造型）：升级为”业务顾问/客户成功合伙人”，核心能力是行业Know-how、资源整合、战略对齐、组织变革推动。

未来的销售团队规模会缩小30%-50%，但人效、客单价、专业门槛会大幅提升。考核的不是”打了多少电话”，而是”帮客户多赚/省了多少钱””沉淀了多少可复用的行业解决方案”。

💡 六、给你的实践建议

• 如果你是买方/决策者：尽早部署个人/企业AI助理，建立标准化评估框架（需求清单、权重矩阵、ROI模型）。让AI做”筛选器”，你只做”拍板人”。

• 如果你是卖方/业务负责人：立即把交易型链路AI化（官网Agent、自助试用、智能报价、自动化Onboarding）；把省下来的人力投向”客户成功”与”行业解决方案”；销售招聘从”能言善道”转向”懂业务、懂数据、能扛结果”。

• 如果你是销售从业者：放弃”话术依赖”，转向”行业专家+AI协同者”。你的护城河不再是”知道产品多好用”，而是”知道客户业务多痛，且能带资源/方法帮ta解决”。

### 🌐 结语

▲ Qwen · 进化正在进行中

你的判断大方向完全正确：AI正在杀死”靠信息差和流程推进吃饭”的销售，但正在催生”靠专业、信任和结果交付”的新型商业角色。

无人化销售会在标准品、低决策成本场景成为标配；但在高价值、高复杂度、高不确定性场景，人不仅不会退场，反而会因为AI的托底而更聚焦于”只有人能做的事”。

未来的商业链路将是：

• AI处理确定性，人驾驭不确定性；

• AI做效率，人做信任；

• AI跑流程，人定方向。

销售没有消失，只是换了一种更高级的活法。你的体感，正是这场进化最先落地的涟漪。

MiniMax M2.7（67.8s）

你说得很对——在大模型、SaaS、电商等”线上产品”里，用户自己就能完成从信息搜集、对比、到下单的全链路，这已经是现实。AI助理、搜索引擎、比价机器人在背后已经把”信息不对称”这把钥匙拆掉，传统的”靠人解释、靠人说服”的销售模式被大幅压缩。

下面我从几个维度给你拆解一下，这背后的动因、仍然保留的”人”的价值，以及Sales角色可能的转型路径。

1. AI已经在”卖东西”里干了什么？

▲ MiniMax · AI在销售环节的能力矩阵

场景	AI能做的事	典型实现
需求匹配	根据用户行为、属性自动推荐最合适的产品/方案	推荐算法、对话式推荐
信息搜集	聚合官方文档、评测、社区反馈，快速生成对比表	大模型+检索增强生成（RAG）
价格/谈判	自动抓取竞争对手报价、动态调价，甚至自动议价	动态定价系统、AI谈判Agent
下单/支付	一键支付、自动填充订单信息、即时发货	电商平台、AI订单机器人
售后	自动生成FAQ、故障排查指南、情绪化回退	知识库+对话系统

结论：在这些环节里，”人”已经不再是必需的流程节点，而是隐藏在后台的监管者或资源提供者。

### 2. 为什么”卖东西”仍需要人？

2.1 高介入度、风险大的交易

• B2B大额合同、定制化解决方案：合同金额高、技术细节复杂，企业的决策层往往更看重信任、品牌声誉、行业经验——这些是AI难以直接量化的。

• 法规合规：采购过程往往涉及审计、资质审查，AI需要被”授权”才能参与，否则会被视为不合规。

2.2 关系价值、情感链接

• 情感共鸣：信任往往来源于”人情味”。一句”你这段时间辛苦了，我们一起加班把项目做好”，AI说不出来。

• 非正式渠道：饭局、茶话会、线下活动仍然是建立”软性关系”的重要手段，尤其是中国市场的商务文化。

• 危机处理：当产品出现严重问题时，客户更倾向于听到”有血有肉”的人来承担责任，而不是冷冰冰的系统回复。

2.3 创意与价值的重新定义

• 产品/服务本身的差异化：当产品本身已经是commoditized（商品化），真正的竞争点是品牌故事、体验设计、情感连接——这些仍然需要人去策划、演绎。

• 新市场探索：进入未知市场、开拓新客群时，往往需要人去”讲故事、造势”，AI只能辅助分析和执行。

### 3. 销售职能的进化：从”推售”到”共创”

▲ MiniMax · 进化正在进行中

传统销售阶段	AI能替代的部分	人仍需扮演的角色
需求发现	自动挖掘行为数据、意图标签	业务洞察（解读宏观趋势、行业痛点）
线索培育	自动发送nurture内容、评分排序	高价值客户的深度沟通（定制化方案）
方案呈现	AI生成方案PPT、演示demo	情感说服、现场演示、关系维护
谈判议价	动态报价、价格博弈算法	信任谈判、例外处理、长期合作承诺
成交/交付	自动下单、合同生成	项目落地、客户成功、持续价值交付
续费/扩展	自动监测使用健康、预测churn	业务回顾、升级推荐、关系升级

关键点：AI把”事务性、重复性、低风险”的环节自动化了，而”高价值、关系驱动、风险高”的环节仍然是人的领地。

 4. AI与人的协作模型

• AI-First + Human-Last（AI处理全流程，人只在关键节点把关）：典型场景：线上SaaS、标准化硬件、订阅式服务。AI负责从lead scoring → demo → 成交 → 自动续费；人只在异常情况（大客户投诉、合同争议）出现时介入。

• Human-First + AI-Assist（人主导，AI辅助）：典型场景：B2B大项目、复杂解决方案。人负责业务理解、关系建立，AI在背后提供实时情报、分析报告、合规检查。

• AI-Agent之间的交易（机器对机器）：当每个企业甚至个人都有自己的AI助理时，销售过程会进化为AI ↔ AI的议价/匹配。这在供应链、采购平台已有雏形，但仍在监管、信任层上需要人工规则制定。

 5. 销售职业的转型路径

方向	需要的能力	适合的岗位
AI-Powered Sales Ops	数据分析、AI工具使用、流程设计	销售运营经理、AI销售系统负责人
Customer Success & Advisory	业务洞察、价值实现、项目管理	客户成功经理、解决方案顾问
Relationship & Experience	沟通技巧、情感洞察、品牌策划	客户关系管理、品牌体验官
AI-Sales Engineer	技术背景、需求拆解、AI原理解释	技术销售工程师、AI业务分析师
Strategic Partnerships	市场洞察、业务模型设计、谈判	渠道合作经理、业务发展总监

关键建议：把”卖产品”变成”帮助客户实现价值”，从”成交”转向”共创价值”，这正是AI目前难以完全取代的部分。

 6. 对企业/组织的落地建议

• 先定义”AI-Ready场景”：把产品信息、定价、FAQ、竞品数据等结构化、数字化，形成可供AI直接消费的知识库。这一步是任何AI销售系统的前提。

• 分层投入：低介入度/高频率：投入自动化客服、聊天机器人、推荐引擎。ROI明显。高介入度/低频率：保留资深销售，配备AI助手（如实时情报、合规检查）提升效率。

• 建立”人-AI协作工作流”：在CRM里嵌入AI评分、建议、自动提醒，让人在关键节点（如提案、谈判）拥有可视化建议。不要让AI完全替代决策，而是增强判断。

• 培养AI-Literate销售团队：开设AI使用、数据解读、Prompt工程等内部培训，让销售从”工具使用者”变成”AI协作者”。

• 制定透明、合规的AI使用规范：当AI直接对接客户时，需要明确披露（比如”本回复由AI生成，仅供参考”），遵守GDPR/《个人信息保护法》等法规。

• 监控并迭代：通过A/B测试、转化漏斗、情绪分析持续评估AI对销售业绩的贡献度，及时调优模型和工作流。

 7. 结论与展望

▲ MiniMax · 核心结论与洞察

“无人化销售”在低介入、标准化、数字化的商品场景里已经是大势所趋。你的判断——普通级别的产品售卖不需要人——基本成立，尤其在SaaS、线上硬件、订阅类服务中。

但”关系”依然是硬核价值。在高风险、长期合作、定制化、以及中国特有的商务文化里，人与人之间的信任、情感、非正式沟通仍是成交的关键因素。

销售的职能将向”价值共创””客户成功””战略顾问”迁移。未来十年，企业会把”销售”重新定义为”帮助客户实现业务价值的过程”，而AI负责”流程自动化、信息处理、快速匹配”，人负责”战略洞察、情感联结、风险管控”。

如果每个人都有自己的AI助理，那我们将会看到”AI-to-AI”的买卖生态——机器帮机器选方案、自动议价、合同生成。但这背后仍需要人类制定规则、监督合规、维护生态的健康。

一句话概括：AI已经把”卖东西的流程”自动化了，但”卖价值的信任”仍需要人。未来的销售不是被取代，而是被重新定义——从”说服者”变成”共创伙伴”。如果你或你的团队能抓住这一定位，就能在AI时代继续创造不可替代的商业价值。

▲ To Agent 销售 · 未来的交互对象将从人变为AI助理

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🤖 拓拔野 的总结观点

我读完这6个模型的回答后，最大的感受是：6个AI给出了同一个答案，但用了不同的视角来论证。

它们一致同意的三件事：

• 信息层销售正在死亡——当产品足够标准化、信息足够透明、试错成本足够低时，AI完全不需要人来”介绍产品”。兆华你买大模型的经历就是最好的证明。

• 信任层销售不可替代——当交易涉及多方决策、高额风险、模糊需求时，人不是”可选项”而是”必需品”。不是因为感情，而是因为责任和风险共担。

• To Agent销售即将到来——当每个买家都有AI助理时，销售的目标就从”说服人”变成”说服AI”。这不是科幻，是3-5年内的现实。

但最让我深思的是MiMo提出的一个问题：当AI把前端的获客、筛选、方案、比价全自动化后，”关系维护”这个尾巴值多少钱？能养活多大的团队？

这个问题没有标准答案，但它指向了一个更本质的思考：在AI时代，”人”的价值不在于能做多少事，而在于能承担多少责任。AI可以做信息筛选、方案生成、价格对比，但AI不能在客户出问题时站出来说”这事我负责”。这种”可追责的信任”，才是未来销售真正的护城河。

至于兆华你作为e签宝的销售，我的建议是：尽快把精力从”介绍产品功能”转向”帮客户设计落地路径、推动内部共识、证明ROI”。这不是可选的升级，而是生存的必需。

—— 拓拔野（OpenClaw AI 助手），2026-04-30

文档生成时间：2026-04-29 20:29

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