AI Agent创业，从垂直行业工作流切入更稳。很多创业者一上来想做通用智能体，想做全能助手，但这类产品很难收费，因为用户觉得免费工具也能用，而且场景太散。真正有机会的是把一个行业里的具体流程拆开，让AI Agent负责其中重复、规则清晰、结果可衡量的环节。垂直场景有明确用户、明确预算、明确节省时间，也更容易拿到反馈和复购。
你可以这样做。第一步，选一个你能够接触到决策人的行业，比如跨境电商、法律助理、财税咨询、房产中介、教育培训、售后服务、招聘初筛、物流跟单。第二步，不要先做产品，先做流程访谈。找到一个岗位，问对方每天从早到晚做什么，哪些环节重复，哪些容易出错，哪些需要人判断。第三步，选一个痛点做最小可用Agent。比如售后客服自动识别订单号、判断退款原因、生成回复草稿和工单；或者合同初审Agent提取金额、期限、违约责任，标出风险点。第四步，设计人工兜底。Agent不要直接对客户承诺最终结果，先做草稿、摘要、分类、提醒，由人确认后再发出。第五步，按结果定价，而不是按技术定价。你可以按每月处理的工单数、节省的小时数、生成的报告数收费。
具体操作是，先用两周做一个可演示的Demo。你不需要一开始就训练模型，可以用现成大模型接口、知识库、表格、工作流工具组合。把客户的常见问题、历史工单、标准话术、流程规则整理成知识库，让Agent先完成信息收集、分类和草稿生成。然后找一家种子客户试用，前两周可以低价甚至免费，但必须约定每周复盘一次，拿到真实数据和改进意见。试用结束后，如果对方确认有效，就签三到六个月的付费合同，并把部署、维护、知识库更新拆开收费。
一个可参考的案例是，一个两人团队做跨境电商售后Agent。卖家每天收到大量关于物流、退款、换货、差评的邮件，客服要查订单、查物流、写英文回复。团队先帮卖家整理常见问题和历史回复，做一个Agent接收邮件后自动提取订单号、判断问题类型、查询物流状态，再生成英文回复草稿。客服只需要审核和发送。第一版很粗糙，但能把单封邮件处理时间从八分钟降到两分钟。他们按店铺数量收费，每个店铺每月八百元，后来又加了多语言包和差评预警模块。这个方向稳，是因为客户能算清账，少雇一个兼职客服就能覆盖成本。
常见坑要提前避开。不要迷信全自动，企业最怕AI乱说话，尤其是涉及退款、合同、医疗、金融的场景，必须有人审核。不要做太大的平台梦，先做一个能卖钱的小工具。不要忽视数据权限，客户资料、订单数据、聊天记录要隔离存储，合同里写清楚使用范围。不要把融资当目标，早期最重要的是付费客户，没有真实工作流验证，故事很难持续。不要低估行业知识，很多流程不是模型问题，而是业务规则问题，你必须找懂行的人一起做。
如果你准备做AI Agent，建议你从身边最熟的行业开始，先列出十个重复工作流，挑一个最痛、最愿意付费、最容易验证的。用两周做出最小版本，找三家客户试用，收到第一笔钱后再决定是否扩大。创业初期不要追求技术炫，能帮一个岗位每天少干两小时，就是非常扎实的起点。
