图片来源：Takeoff

这件事的起点要追溯到2020年。当时22岁的Aakash Thumaty还在Salesforce担任产品经理，他撰写了一篇题为《Shopify的价值驱动创新与Salesforce的守成困境》的文章，直接对自家公司赖以生存的订阅制商业模式提出质疑。随后，他将文章随手发给了时任Salesforce首席运营官的Bret Taylor。没想到，Taylor不仅认真阅读了内容，还转发给了公司其他高管层成员。

时隔六年，两人的命运再次交汇。据The Information独家报道，如今执掌AI客户支持初创公司Sierra的Taylor，正着手收购Thumaty创办的三人小团队Takeoff。这家公司开发的AI Agent能够长时间持续处理各类任务——请注意，这里所说的“长时间”并非几分钟或几小时，而是真正意义上的持续数小时甚至数天。

双方均未透露交易细节，但收购价格大概率不会太高。毕竟Takeoff成立仅一年，虽然本月早些时候其年化营收已逼近1000万美元（此前曾从Matrix和风险投资人Lachy Groom处获得1500万美元融资），但整体规模依然有限。不过，Sierra的高管们显然更看重Thumaty的专业经验——他们正计划从AI客户支持Agent这一赛道，拓展至面向其他任务的Agent销售领域。业务多元化对于Sierra的持续增长至关重要。

Taylor本人也直言不讳：客户将客户支持AI视为成本削减工具，这本身没有问题。“但如果你与CEO们深入交流就会发现，”他表示，“他们更关心的是如何拉动营收，而这些长周期任务恰恰是能够创造营收的关键任务。”

那么，所谓的“长周期任务”究竟指什么？简单来说，就是那些需要连续工作数小时甚至数天、处理复杂流程的任务。例如帮助个人办理房屋贷款再融资，或者寻找医保网络内的专科医生。这类任务长期以来都是AI模型的短板——模型要么中途“断片”，要么逻辑混乱。不过最近情况有所改善，模型在持续工作数小时乃至数天方面的表现已经显著提升。

Sierra与Takeoff团队正在联合开发一款名为Horizon的新产品，已于本月早些时候对外公布。Horizon的核心思路是：让企业能够构建超越客户支持范畴的Agent，这些Agent可以持续工作更长时间，并且能根据客户反馈不断迭代优化。说起来简单，但实际操作并不轻松。

必须承认，为复杂任务开发Agent仍然是一个繁琐的过程，离不开人工参与。Thumaty指出，同一行业内的不同公司，处理同一任务的方式可能差异很大。例如，两家医院在患者入院流程上的做法可能截然不同。这意味着，开发一套能够在整个行业通用的可靠Agent，难度相当大。

为了捕捉这种细微差异，Sierra采用“前线部署工程师”与产品经理紧密配合客户的方式——工程师和产品经理直接下场，与客户一起开发遵循其具体流程的Agent。这种做法在从谷歌到OpenAI等AI公司中已经越来越普遍，但也引发了一个问题：当今的AI工具是否过于复杂难用？

话说回来，Taylor提到的另一个理念值得关注：Agent能够长期工作并根据客户反馈不断改进，这也能让企业更放心，不必担心自身的专有数据被大型AI开发商吞并。这种担忧正在日益增长，Palantir的Alex Karp、微软的Satya Nadella等高管都表达过类似观点——他们都在寻求减少企业对Anthropic和OpenAI的依赖。

颇具讽刺意味的是，Taylor本人同时也是OpenAI的董事长。就在本周三，OpenAI推出了新产品Presence，旨在帮助企业部署Agent，与Sierra的产品形成直接竞争。因此，这既是一场技术竞赛，也是一场生态博弈。