夜雨聆风01.
过去两年，几乎所有企业都被问过同一个问题：你们到底有没有用上 AI？
很多公司的答案看起来很热闹。老板买了各种账号，员工装了各种工具，内部开了 AI 培训，甚至也搭过知识库和智能体。但再往下问，AI 到底替谁干了什么活，产生了什么结果，能不能被考核，能不能被定价，很多答案又会变得模糊。
这也是今天 AI ToB 最真实的断点。
大模型已经足够聪明，企业也足够焦虑，但模型和业务现场之间，仍然隔着一段很长的路。一个销售岗位不是会聊天就够了，它要知道什么时候打招呼，什么时候唤醒，什么时候打标签，什么时候判断意向，什么时候把线索交给真人销售。
这一期我访谈了句子互动创始人李佳芮，她把这件事定义为“让 AI 员工真正上岗”。
句子互动现在正在为企业部署 AI 员工。AI 销售、AI 导购、AI 社工、AI 理财顾问、AI 律师、AI HR、AI 后勤管家，这些都已经被放进不同企业的业务现场。她服务过上千家企业，覆盖消费品、电商、在线教育、金融、政务等场景。
在她看来，AI 员工不是软件，也不是工具，而是一种新型劳动力。
李佳芮说：“我更愿意把我们定义成一家人力公司”。
这句话背后，是一个正在发生的变化：过去 ToB 公司卖软件、卖账号、卖席位，今天 AI 公司开始卖结果、卖岗位、卖可被考核的工作量。
02.
在线教育是句子互动最早跑通的场景之一。
这个行业的销售链路很典型：用户先买 49 元或 99 元的低价课，进入 7 天或 11 天试听课，再由销售转化成 3999 元或 5999 元的正价课。
过去，这套链路高度依赖真人销售和私域运营。用户进群后要打招呼，要提醒上课，要催作业，要断联唤醒，要收集学习目标，要判断意向。等到课程进行到第 5 天左右，销售再开始打电话转化。
问题是，一个销售同时面对几十个甚至上百个用户，很难精细互动。
李佳芮说，句子互动做的事情，是把私域里和上课相关的大量环节先交给 AI：打招呼、唤醒、问目标、打标签、答疑、提醒上课、提醒作业、把逃课的用户拉回来。AI 始终以销售口吻跟用户沟通，并在过程中把用户分成 S 级、A级、B 级、C 级。
等真人销售开始打电话时，工作就变成了一件更简单的事：按照意向度排序，先打最可能成交的人，并且在打电话前看到 AI 已经聊过什么、用户卡在哪里、应该用什么策略。
这让销售从“均匀发力”变成“该努力努力，该放弃放弃”。
结果也很直接。句子互动帮助一些在线教育客户把人效提升了 3 倍。成人教育原来一个销售一个月接待 800 个用户，用上 AI 后可以做到 3000 个左右；K12 场景里，原来一个人一个月处理 200 个用户，后来可以做到 400、600，甚至 800。
更关键的是，ROI 没有掉，很多过程指标反而更好，包括完课、填表、互动等数据。
李佳芮一开始也以为，客户用 AI 提升人效后，第一反应会是减少销售。但很多客户的反馈恰恰相反：当销售承接能力变强，公司可以更快拿流量，赚钱速度也会更快。
这也是她对 AI 员工的一个重要判断：AI 不只是降本工具，也可能是增长工具。
03.
很多企业落地 AI 时，第一反应是搭一个很大的知识库。
李佳芮的判断反而是，企业落地AI真正重要的不是先把知识堆进去，而是先把业务流讲清楚。“流程先于知识。”这是她反复提到的一句话。
在她看来，预训练模型已经拥有大量通用知识。企业真正需要补给 AI 的，不是一座几百万字的资料仓库，而是这家公司到底怎么做生意：一个员工如何接待客户，如何判断意向，如何推进流程，如何处理异常，什么情况下升级给真人。
“你做生意这件事，如果没有办法把它梳理清楚，大概率你生意也做不起来。”这也是为什么她既不认同AI 只是提点效，也不鼓励老板一上来就用 AI 重构组织的原因。
前者太轻，往往最后一点效果也提不起来。后者太重，如果老板并不真正懂 AI，贸然重构组织风险巨大。
她更相信一种中间路径：切一个小的痛点，先拿一个小的结果。
李佳芮说：“一个小结果，是我们和企业建立信任的过程。帮你拿了一个小结果以后，你才愿意让我有更多尝试。”
这句话听起来朴素，但可能是很多企业落地 AI 最缺的一步。
AI 员工不是装上就能用。它也需要入职、培训、考核、调岗和发薪。
句子互动现在的定价逻辑，也越来越像给 AI 员工设计薪水体系：账号相当于月薪，用户相当于绩效，积分相当于脑力外挂支持。不同岗位有不同计价方式，律师可以按案件，销售可以按线索、转化或成单，其他岗位也可以按用户、按件、按服务量。
当然，按结果付费并不等于对赌。
李佳芮很清楚，AI 不可能独自决定一家公司的收入。真正影响收入的，还有供应链、产品竞争力、组织体系和流量能力。所以句子互动要和客户一起定义双方都认可的结果：可能是服务了多少用户，节约了多少时间，提升了多少承接能力，也可能是带来了多少可追踪转化。
04.
如果说大模型解决的是“智力”问题，句子互动要解决的就是“上岗”问题。
李佳芮把中间这段能力概括为：Harness 工程✖️FDE。
FDE 的全称是 Forward Deployed Engineer，通常译作前端部署工程师。但在句子互动这里，它不是传统意义上的驻场交付，也不是只会写方案的咨询顾问。
她认为，一个真正的 FDE 至少要有三种能力。
第一，咨询能力。要能听懂客户的业务，知道这个行业怎么赚钱，岗位怎么运转，指标怎么拆。
第二，交付能力。不能只做 PPT，要能现场把东西搭出来，让客户看得见、摸得着、能使用。
第三，回流能力。现场遇到的问题，必须回到产品基建里，成为下一次交付更快、更便宜、更稳定的基础。
这也是句子互动这几年产品演化的方式。早期它只有“句子秒回”和“句子秒懂”两款产品。后来，FDE 在客户现场不断发现问题：Agent 不稳定、不可靠，于是需要回归测试、灰度、健康度测评；运营人员需要问数据，于是长出问数能力；客户知识混乱，于是需要知识工程。
产品不是关在办公室里设计出来的，而是从客户现场长出来的。
在李佳芮看来，这恰恰是中国 AI ToB 创业公司的机会。
创业公司拿不到大厂那样的算力、资金和模型资源，也不应该和大厂在同一个战场竞争。它能做的，是那些大厂不愿意做、也很难做的脏活、累活、苦活：进现场，梳理业务流，搭几百个节点，做测评，写报告，再把这些复杂经验沉淀成产品基建。
大模型智力化已经在这了，千行百业还没用起来，中间有一个巨大的鸿沟。谁能把这个鸿沟填上，谁就可能掌握 AI ToB 真正的入口。
05.
李佳芮创业 12 年，她写过开源框架，项目有两万多个 star，影响过大量开发者；也做过舞蹈自媒体，拿到过上亿播放；她拿到过YC的投资，后来转身进入「AI员工」赛道，成为私域头部服务商。这些经历最后都落到了同一件事上：要离客户更近。
在 YC 时，她的导师曾经给过她一个非常具体的建议：去找 100 个客户，问他们在微信上做生意遇到的前三个问题是什么；访谈结束时，再问一句，如果这三个问题被解决，你愿意付多少钱。
李佳芮后来真的打了 60 多个决策人电话。聊完之后，她大概知道产品该长什么样了。那就是句子互动早期产品“句子秒回”的雏形。
这件事也影响了她后来对 AI 的理解。
她不认为 AI 能替代创始人和客户面对面的学习。因为真正的客户访谈不是收集问卷，而是带着目的去提问、去获得反馈、去更新自己的判断。
但 AI 确实改变了她自己的工作方式。
有了 Claude Code 之后，她重新开始写代码。她说，当一个创业者长期和人打交道、带团队、做管理之后，会发现 AI 真的是最好的员工之一：你可以把想法都说给它听，让它先捋顺，先做出来，再不断改。
更重要的是，亲自 Vibe coding 让她重新理解什么叫 AI 原生组织。
“老板不 AI 原生化，所有东西都是口号。”
现在，句子互动内部 Claude Code 的渗透率接近全员。公司人员结构大致是三分之一产研，三分之一 FDE，三分之一销售、职能、市场和 AI 管培生。
她对 FDE 的画像也很特别：年轻，AI native，遇到问题先问 AI，先让 AI 干出来。但年轻人的能力并不是天然完整的。句子互动需要用低代码工具、测评体系和组织里的最佳实践，保证这些年轻人交付出来的东西能用、稳定、可复制。
这也是她对未来组织的判断。
AI 时代，方案会变得越来越廉价，但判断、品味和在场会越来越稀缺。
她有一个公式：关系和手艺，乘以判断、品味和在场。前者来自时间积累，后者可以通过高频训练不断提高。未来能管理 Agent 团队的人，不一定是最会写代码的人，而是能分活、能判断、能品出好坏、能在关键客户现场承担责任的人。
也就是说，AI 员工越多，人的价值并不会消失，反而会集中到更少数、更关键的位置。
「 对话李佳芮 」
让千行百业落地AI
马想句子互动现在是一家什么公司？
李佳芮 我们今天正在为企业部署 AI 员工。具体来讲，已经做了 AI 销售、AI 导购、AI 社工、AI 理财顾问、AI 律师、AI HR、AI 后勤管家等等，消费品、电商、在线教育、金融、政务这些行业都已经在上岗。
核心一句话，就是想让千行百业真的用起来 AI。
流程先于知识
所以我们更多讲流程先于知识。先把业务流、人怎么做事梳理清楚，再看流程里需要什么知识，比如报价体系、基础问答，再往里补。
按结果付费
从 2023 年 AI 刚出来，我们做“句子秒懂”第一天开始，我就说一定要交付结果。当时我们做的也是类似低代码工具，但我很清楚，这类工具在 AI 之前就有一个问题：程序员不屑于用，非程序员用不明白，所以最后很容易变成实验品。
所以我当时的定位是，这个东西我可以给你，但更重要的是我的人用它帮你编排、帮你交付结果。那个岗位后来就变成 FDE。
更重要的是找到一个双方都认可的衡量标准。
创业公司要做脏活、累活、苦活
大模型智力化已经在这了，但千行百业还没用起来，中间有一个巨大的鸿沟。我们叫 Harness 工程乘以 FDE。
FDE 就是我去帮你把模型变成你的员工。我来到你的现场，帮你梳理业务流，帮你搭 500 到 800 个节点，帮你做测评，帮你写报告。这些东西只有创业公司能做，大厂做不了。
AI 时代人的价值
关系和手艺是时间积累出来的。当下有就有，没有就没有。判断、品味和在场，是可以持续训练的。
今天方案变得很廉价，但能品出哪个方案有价值，变得越来越稀缺。判断力也很重要，你要知道什么是正确方向。还有在场，比如大客户销售，AI 再聪明，对方也需要感受到一个鲜活的人。
未来老板最重要的动作，第一是分活，第二是识别什么样的人适合管理 Agent，第三是知道怎么给 AI 员工付费、怎么管理 AI 员工。最后还要拍板，承担责任。
这场和李佳芮的完整访谈，我已经整理成了精华笔记，如果你也想在企业里落地自己的 AI 员工，扫码找我领取。
