一波尚未平息一波又來侵襲，AI Agent的商業落地尚未站穩，業內又在炒Agentic AI了，這體現出來的，可不是技術進步的速度，而是反映出了行業的焦慮感。
這個話題上周珠海周老板來北京，在大吉巷簡單聊了一杯咖啡的時間。
而我，恰好前段時間也嘗試開發過幾個AI Agent應用，也經常使用免費的SaaS軟件，而且大家有印象的話，幾年前還曾經開發過一級市場項目管理的低代碼應用。
所以這三個領域都有過淺嘗，也算是稍微有點發言權。這篇小短文從個人角度，粗淺談談對比一下當下炸子雞AI Agent和SaaS、低代碼的異同點。
目前AI Agent的商業模式，要么是第三方廠商，把一些常用的功能AI Agent化，提供相應的服務，比如寫ppt、OA辦公、視頻剪輯文案等等，典型的像大模型廠商的應用、Manus等，采用付費訂閱的模式；要么是to應用的，用戶可以根據自己的工作需求，在AI Agent應用開發平臺上，搭建個性化定制的工作流，典型的像字節coze、飛槳、dify等，主要采用按需付費的模式。
AI Agent Vs SaaS
雖然很多人都喜歡把AI Agent和SaaS軟件做對比，但周老板的觀點是，這是兩個邏輯完全不同的領域。一個強調功能的拼接和個性化定制（AI Agent），一個強調功能性和可用性（SaaS），這個觀點我是認同的。
AI Agent并非天然是SaaS，但Saas未來必然會AI化。一些通用功能的AI Agent，未來可能會逐步SaaS化，而未來的SaaS模式，也會逐步被AI賦能。
大家喜歡把二者放在一起比較的原因，估計大部分都是從付費模式角度來看的。關于中國用戶SaaS付費意愿的問題，未來的AI Agent時代會不會重蹈覆轍，這是個值得大部分創業者深思的問題。
AI Agent Vs 低代碼
其實從業務個性化定制角度，把AI Agent和低代碼平臺做比較可能更合適，我第一次嘗試開發AI Agent應用的時候，第一反應也是這個——這不就是增加了AI功能的一個低代碼平臺嘛？相似的工作流，相似的開發界面，只不過有了AI賦能，能力強大了很多。
AI的介入是二者的最大差別，但有好處也有壞處，好處是能力看上去更強大了——能理解自然語言，能處理多模態，能實現一些以前不敢想的功能……壞處是處理結果的不確定性更大了，更需要人工介入審核。以前的低代碼開發的工作流，丁是丁卯是卯，輸出結果是確定的，哪怕報錯，也是例行公事報錯。而AI Agent，因為AI的介入，中間會出現一些意想不到的流程bug，這些都導致結果的不確定性。
另外一個屬性也有相似點，就是數據的安全性，低代碼平臺既可以放在公有云上，也可以私有化部署；AI Agent也是既可以運行在公共平臺上，也可以一體機私有化部署。
但低代碼坦率來說發展的并不好，所以數據的安全性并不是首要原因。
問題的本質
另外一個問題，雖然看上去是小問題，但實踐中卻是阻礙商業模式落地的最大障礙，那就是用戶得有能力去實現他們的工作流設計開發。
雖然低代碼和AI Agent都強調零門檻編程，但用戶仍需要自行設計和定制工作流，進而開發出相應的個性化應用，單單這一點，就阻礙了大部分“懶惰”的用戶。
這也是低代碼、AI Agent與SaaS最本質的區別，SaaS是餃子上桌，并配上了醋，你動筷子吃就行；而低代碼、AI Agent雖然簡單，還是需要用戶捏餃子下鍋，哪怕是餃子皮、餃子餡都給準備好了，也阻礙了大部分人的行動力。
那么，在國內SaaS、低代碼發展都不及預期的情況下，您認為AI Agent商業落地面臨的最大障礙會是什么？用戶付費意愿，數據安全性，還是用戶的惰性？還是其他因素？
