游仕｜AI · 2026年10月8日

核心摘要 游仕现实情报 · 商业模型研判

按用户或席位订阅（Per-User / Per-Seat Subscription），是许多企业级 SaaS 产品长期采用的重要收费方式之一：在传统工作流下，企业每增加一名系统操作人员，通常就需要采购对应的席位使用权。

然而，随着能够自主执行业务流程的 AI Agent 逐步融入企业系统，这种依赖员工人数规模的商业逻辑正在迎来新的考量。以行业代表性企业 Salesforce 为例，其围绕 Agentforce 推出了一系列多元化的用量与动作计费机制——涵盖传统的用户许可证、每次对话 2 美元的计费、按动作消耗积分的 Flex Credits，以及针对特定自助服务场景（如 Agentforce Help Agent）按解决结果计费（约合每次成功解决消耗 400 Flex Credits / 标价约 2 美元）。这并不意味着传统席位订阅模式已被新机制取代，但它表明企业级软件的价值评估正在发生分化：除了购买系统工具的日常使用权之外，企业买家开始关注如何为 Agent 承担的具体工作量乃至端到端的解决成效进行核算。

一、 商业演变：从单一席位到多元并存的计费矩阵

理解当前的行业变化，需要结合 2024 至 2025 年间企业软件厂商逐步推出的定价政策。截至 2026 年 10 月，以 Salesforce 官方公开的计费架构为例，市场呈现出多种计费方式并行共存的格局：

  • 基石层：传统的按用户/席位收费（Per-User Licensing）
    对于需要人类员工频繁操作核心系统、管理复杂客户关系的主体业务，官方依然保留了成熟的按用户/月度许可收费模式。这是企业级软件的核心营收基石，并未被单一的用量模式所取代。
  • 会话层：每次对话 2 美元（$2 Per Conversation）
    在 2024 年秋季（Dreamforce 2024）发布 Agentforce 时，官方引入了面向客户交互场景的每次对话 2 美元预付费机制，作为传统许可之外的用量计费补充。
  • 动作层：按操作计量的 Flex Credits 体系（2025年5月推出）
    2025 年 5 月 15 日，官方正式推出基于积分消耗的 Flex Credits 模式（如采购包为 $500 对应 100,000 积分）。该机制提供了按 Agent 动作计量的另一种选择，使不同工作负载可以采用更细的用量核算方式。依据官方费率表（Flex Credits Rate Card），不同类型的任务（例如调用标准提示词模板、执行数据库更新或调用外部 API）依复杂度和模型规格消耗差异化的积分点数，而非固定单一数值。
  • 结果层：特定场景的按解决计费（Pay-Per-Resolution）
    在特定高度自动化的客户服务产品——Agentforce Help Agent 中，官方定价明确引入了按解决结果计费的选项（定价页列示标价约为 2 美元一次）。根据官方使用规范，该产品在系统内通常折算为每次成功解决消耗 400 Flex Credits。需要明确的是，这是针对特定边界清晰的自助客户服务产品的定价实践，不应推论为所有 Agentforce 场景均已普遍实施按结果收费。

这种多轨并行的结构表明，头部厂商正在通过提供更细颗粒度的计费工具，适应不同企业对于成本可控性与自动化深度的差异化诉求。

二、 逻辑挑战：AI 增效与席位收入的潜在张力

尽管多种收费机制目前互为补充，但从长期商业机理推演，AI Agent 的深度应用客观上给传统按席位扩张的收入模型带来了讨论空间：

席位挤压假说（Seat Compression 假说）

理论测算示例：设想一个拥有 20 名初级坐席的人工支持团队，若在高度理想的标准化场景下，部分基础答疑与数据录入流程被智能体有效分担，企业理论上可能不再需要成比例地扩充初级人头席位。
在这一假设推演下，企业对于盲目增购通用席位的预算审查可能趋于审慎。虽然在当前产业实践中，许多企业更倾向于将释放的人力转向复杂决策与高价值客户沟通，但“员工规模增加直接等同于软件席位增加”的确定性关联确实在减弱。

界面使用时长的再分配：

当部分标准数据读取与录入转由智能体在后台经由 API 或数据流自主调度时，员工在前台图形界面（UI）上的手动交互频次可能发生结构性变化。这一趋势引发了企业买家对于软件价值构成的进一步思考：软件预算究竟应该更多分配给前端界面的使用权限，还是底层流程的处理能力？

三、 真实账本：企业采用 Agent 的总体拥有成本（TCO）

在讨论“每次 2 美元”或“按解决扣费”时，容易产生将软件调用单价等同于企业全部支出的误区。实际上，引入并维持一个生产级 Agent 系统的总体拥有成本（TCO），涉及多维度的复合支出：

1. “解决结果”的判定条件与争议空间

以 Agentforce Help Agent 为例，官方计费规则对一次可计费的 Resolution 设立了具体的判定逻辑——通常涉及会话交互是否达到有效闭环、是否收集到符合要求的用户确认反馈，以及是否触发了向人工坐席的转交升级（Escalation）。

若在流程中被升级转交至人类员工处理，其计费判定与后续人工服务成本必须重新拆分。这表明“按结果计费”在实操中依赖明确的技术判定标准与合同细则。

2. 算力与调用风险的分担机制

在较为复杂的业务链条中，Agent 若涉及多轮检索增强生成（RAG）、复杂工具链调用或异常重试，底层实际发生的模型推理开销（Token 消耗）可能产生波动。

这笔成本究竟是由服务商通过定额积分完全平摊，还是在超额场景下需企业补足算力预算，构成了项目预算管理中的关键约束。

3. 企业端不可忽视的六大 TCO 构成要素

从企业财务与工程整体考量，部署企业级 Agent 的真实账本通常涵盖：

  • 基础平台许可费用（Platform Licenses）：维持底层数据安全、权限隔离与核心架构运转的必要基础授权；
  • 动态用量与积分成本（Agent Usage）：对话、动作执行或按解决扣除的 Flex Credits 消耗费用；
  • 实施与系统集成投入（System Integration）：将标准 Agent 逻辑与企业现有定制 ERP、遗留数据库（Legacy Systems）打通的工程定制开销；
  • 前期数据治理与清洗成本（Data Governance）：整理企业内部知识库、清洗非标业务文档以抑制模型幻觉的前置人力与技术投入；
  • 人工监督与复核工时（Human Oversight）：关键业务节点（如高额退款确认、合规授权）必须由专业人员参与复核的实际人工成本；
  • 差错修正与返工开销（Error Recovery）：当模型出现偏差或未能如期完成任务时，人工介入调查、修正数据与补救客户关系的潜在支出。
AI Agent 的真实账本 冰山模型与六大隐形 TCO 构成

图：游仕 AI · AI Agent 的真实账本：冰山水面之上的“$2/Resolution”与深海之下的六大复合工程投入

本图片由游仕网AI工具生成，仅供参考。

由此可见，标称的计费单价仅代表软件供应商的直接账单，而系统能否为企业产生正向 ROI，高度取决于综合管理与集成成本的控制。

四、 游仕观察：技术服务与系统集成商的应对路径

面对席位模式与用量/结果模式共存的商业现实，北美的软件外包团队、实施合作伙伴及技术集成服务商，在未来的业务规划中可重点考量以下方向：

1. 从简单界面配置向业务闭环交付演进

仅依赖基础表单拖拽与通用工作流拼接的初级集成服务，在通用大模型代码生成能力的普及下，未来可能面临更激烈的价格竞争。具备深厚工程能力的团队，更适合聚焦于复杂系统的异常处理、多源 API 联调与端到端交付。

2. 深耕垂直领域的“数据筑基”服务

高质量的专有数据与知识对齐，是企业级 Agent 稳定运转的前提。在跨境物流、供应链金融、海外仓储等具备复杂实体流转特征的行业中，帮助企业清洗行业非标数据、搭建高可用中间件与合规知识库，成为值得重点探索的服务方向。

3. 探索多元复合的合同结算模式

随着企业买家对结果确定性的重视，技术集成商在商业条款设计上，可考虑采用“基础系统实施费用 + 阶段性里程碑交付 / 业务运营支持”的复合合作框架，以更平衡地分担技术落地过程中的不确定性。

游仕 AI 观察：

软件不会因为 AI 消失，但买软件的理由正在发生质变。
2 美元的“结果标价”只是商业前台的敲门砖；真正决定企业能否跨越智能体鸿沟的，是水面之下持续运转的数据底座、集成工程与合规治理的真实账本。

审慎声明 / 资料来源：

本文为游仕网针对人工智能技术演进与企业级软件商业模式展开的客观商业研判，旨在为出海科技企业、软件从业者及商业决策者提供前沿思考与参考。文中关于 Salesforce 计费模式、产品规范与费率规则均引自官方公开文档，主要参考来源包括：

文中关于席位挤压、TCO 六大要素之推演均为基于企业商业运营机理之逻辑分析，不构成对任何特定公司的投资、采购、用工或合同签署建议。