智通財經APP獲悉，證券釋出研報稱，看好Agent拉動管理軟體再增長，工具軟體及重點行業軟體亦迎來增量。Agent具備面向複雜任務的自主規劃、感知、決策能力，實現從知識輔助到操縱代替的價值提升。Salesforce全新數字勞動力平臺Agentforce，向企業AI平臺全面轉型。Agentforce驗證Agent形式下AI應用的能力升級及商業價值，市場對於應用落地具備旺盛需求。國內具備模型與資料基礎，管理軟體落地場景豐富，擁抱B端Agent星辰大海，業績拐點可期。
中信證券主要觀點如下：
管理軟體概述：雲轉型後遭遇短期困境，Agent賦能管理軟體新正規化
管理軟體面向B端需求，、金蝶為管理軟體國內龍頭。龍頭覆盤來看，用友、金蝶歷經財務管理、ERP、SaaS三次轉型升級，把握行業需求變化、獲取持續增長。目前雲轉型基本完成，形成以PaaS平臺為基礎、分大中小型企業不同雲產品的分層經營體系。2022年以來，管理軟體公司面臨雲轉型後的營收增長放緩、利潤率下降甚至虧損局面，需要找尋新的增長引擎，Agent助力管理軟體開啟長期空間。
管理軟體2023年以來積極擁抱生成式AI，2H24以來逐漸向Agent形態發展。根據OpenAI的CEO Sam Altman提出的AGI五級理論，AI產品形態從Chatbot、Reasoners向Agent發展，人機融合更為自動化。Agent由感知、記憶、規劃、行動、工具組成，實現使用者無需操作自主完成全流程任務，帶來從知識輔助到操作代替的價值提升，2025年為Agent落地元年。
C端來看，海外OpenAI Operator和Anthropic Computer Use以及國內智譜AutoGLM等有望作為技術基座，支撐各領域高價值AI Agent加速落地；B端來看，Salesforce推出的Agentforce提供了AI Agent賦能管理軟體的新正規化，有其借鑑意義。
他山之石：Agentforce提供自動化的數字勞動力，透過客服、營銷、人力等場景，增厚軟體價值
Salesforce為全球CRM龍頭，實現SaaS+PaaS全場景佈局、資料分析+AI賦能。公司2014年開始AI佈局，十年積累釋出Agentforce，引領AI Agent時代。AI戰略助力Salesforce降本增效，3QFY25的GAAP營業利潤率達到了20.0%的歷史新高，其中客戶對 Agentforce 的支付意願為公司所有AI產品中最高。
產品功能來看，Agentforce為自主可適應的數字勞動力，集Agents+資料+CRM功能為一體，可開箱即用、可定製：
1)開箱即用的Agent，能夠24/7時間工作的數字員工，公司提供了100多個開箱即用的行業解決方案，讓使用者的員工或客戶可以用自然語言對話，例如虛擬輔導員、虛擬面試官、虛擬客服等；
(2)自定義使用者Agent：Agentforce具有No-code特性，使用者還可以用自然語言定製Agent。
產品價值來看：
1)外部：Agentforce作為專業的數字勞動力，助力客戶解放生產力、提升ROI，頭部客戶積極使用；以客服場景為例，根據CMSWIRE，目前人類客服每次會話成本在$3.0-$6.5，顯著高於Agentforce每次對話的定價$1.0-$2.0，節省50%以上費用。
2)內部：戰略上，公司將技術設施及產品體系遷移到Agentforce平臺上，向企業AI平臺全面轉型；業績上，Agentforce一方面促進其他雲產品的銷售，推動公司的“多雲”戰略；另一方面定價為每次對話2美元，目前為混合計費模式，未來有望逐漸轉化為使用量計費模式，能夠提高客單價ARPU。
海外啟示：Agentforce基於“推理技術”+“資料雲”+“全場景”，三大核心利器
1)技術壁壘：Atlas 推理引擎運用RAG檢索增強技術，顯著減少模型幻覺，準確率從測試版的40%-70% 提升至90%-95%。
2)資料壁壘：Data Cloud資料雲拉通了PaaS、營銷雲、Tableau等內部資料，及Snowflake、Databricks、Google Big Query等外部資料庫，透過“零複製”整合企業內外部資料；根據財富雜誌《Leadership Next》欄目對公司CEO的訪談，Data Cloud資料雲積累了230-300PB的客戶行為資料(比GPT4的訓練資料多3個數量級)。
3)場景壁壘：公司2004年以來進行近百次產品併購，不斷豐富Customer360的產品矩陣，同時補充公司在資料分析+AI的技術能力。Agent作為全流程產品能力的智慧體開關，嵌入Customer360實現功能整合。
國內實踐：模型與資料打基礎，管理軟體擁抱B端Agent星辰大海
1)模型助力：國產模型支撐全領域AI應用加速。模型能力上，DeepSeek V3、豆包pro等推出，通用文字模型能力接近全球領先水平，多模態能力逐漸完善；模型價格上，國內大模型API百萬tokens輸出普遍定價10元以內、多數甚至1元以內，是GPT-4o的1/3甚至更低，助力Agent的普惠落地。
2)資料利用：根據艾瑞諮詢，企業非結構化資料佔80%，但利用率僅為30%，Agent提高非結構化資料的利用效率；管理軟體與客戶共同推進企業的數字化建設，具備私域資料壁壘。
3)場景價值：B端商業模式較為清晰，Agent有望透過提升ROI，將AI賦能至更多B端場景；管理軟體公司結合自身工作流程佈局Agent能力，例如ERP系統作為企業數字化系統底座，+AI升級為企業入口級Agent平臺；B端Agent落地千行百業，遠期開啟千億星辰大海。
投資策略：
1)看好Agent拉動管理軟體市場規模再增長，建議優先選取已推出Agent功能、客戶推廣節奏明確的管理軟體公司；
2)工具軟體等其他通用軟體及重點行業軟體亦有望受益類似Agentforce的智慧體產品滲透落地帶來的增量機遇。
風險因素：AI核心技術發展不及預期，AI被不當使用造成嚴重社會影響，AI應用拓展不及預期，下游客戶AI及IT開支不及預期，資訊保安風險，行業競爭加劇，地緣政治衝突加劇。
本文源自：智通財經網
