奇绩创坛 2025 年秋季路演日现场

寒冬伊始，奇绩创坛 2025 年秋季路演日落下帷幕。

路演覆盖的 54 个项目中，半数以上聚焦于 Agent，其中专注企业服务的项目仅有 4 家。这 4 家之中，" 无限当下 " 创始人张浩然在连 UI demo 都没有的情况下，仅凭一场口头阐述，便让陆奇为其拍板了种子轮融资。

" 软件不应再等待被使用，而是在需要它的那一刻才存在。" 张浩然这样描述他正在打造的 " 即时软件 "Agencize：意图驱动的端到端工作方式，即时生成可行动的个性化软件。在与笔者交流中，张浩然阐述了他的构想：无限当下要打造的，是一个由语义驱动、AI Native 的全新办公方式。

中小型组织是未来

在奇绩创坛大大小小的会场中，每当陆奇谈及 AI 交互，张浩然的名字总会反复出现。他是被陆奇称为 " 最具硅谷产品经理思维 " 的创始人。

拥有十余年产品行业经验的张浩然，曾参与创立城宿并担任 CPO，这是一家与爱彼迎关联颇深的消费项目；当个人创业开启，他又创立营销 SaaS 住客云、DAP 数字采用平台啊哈时刻；他最近的从业经历是飞书无代码和 workflow 的产品负责人。 

此次创业，在包括 OpenAI 为首的 AI 公司将 C 端看作 AI 时代终局时，张浩然依旧选择从 ToB 切入——但并非传统意义上的 ToB，而是服务于 " 组织 " 本身的工具。他的判断依据是：组织所代表的生产关系不会消失。

" 社会永远需要组织来解决社会中的问题，所以形成了企业，未来‘企业’形态可能会变化、会消失，但组织一定不会。组织不会消失，就意味着 ToB 的本质是一种生产结构、生产关系的变化，这个变化才应该是终局，它会传导和改变个体在其中的定位。" 张浩然进一步指出，个人单点生产力的天花板很容易触达，而一旦企业这类组织的生产关系发生变化，单点生产力的提升或许就不再是关键。

同时，基于对海外与中国企业级软件市场的观察，张浩然认为：中国大型公司使用的工具穿插着私有部署自研服务商，开放性低，而海外在工具链的衔接与生态开放上更具优势。因此，无限当下将客户群体的初始定位放在了海外。

在他看来，海外市场 ToC 与 ToB 的界线正日益模糊。"SMB（中小型企业客户）很可能成为这一波 AI 变革的中坚力量。" 张浩然表示，全球 SMB 与专业个人用户是无限当下的首要切口，" 服务这类用户，其增长策略、市场打法、产品感知与精细度，都必须达到 ToC 的标准。"

在更具体的 ICP（理想目标人群画像），无限当下勾勒出几个特征：首先，客户的工具要使用密集，完成一个任务要在多个系统之间切换；其次，它的重复性很高，但是重复性的每个环节有细节的变化，传统的 automation 工作流解决不了；再者，这个任务要有很好的目标导向，是否完成结果要有可衡量指标；最后，能解决的业务是直接和收入相关的，比较核心的部分。 

服务于这样的场景，需要的正是一种能随时响应意图、动态组合能力的全新软件范式。张浩然称之为 " 即时软件 "。 

已知软件形式的终结

什么是即时软件？" 这是一个抽象的概念 "，张浩然告诉笔者，AI 时代应有的软件，不应再是一个等待被使用的固定程序，而应是一种在需求发生时才 " 显化 " 的能力。这或许将终结人们已知的软件形式。

过去几十年，预设的按钮、固定的流程、对用户需求的僵硬假设，构成了软件的 " 纪念碑 " 时代——程序彼此隔离，绝对独立。随后，平台、API 与集成出现，通过搭建桥梁实现数据流动，但软件仍需被人发现，用户仍须学习使用。

" 软件不应再等待被使用，而是在需要它的那一刻才存在。你需要的功能并不存在于我们的代码库中，它从未存在过，它在你说出意图的那一刻诞生，并且可能永远不会以完全相同的形式再次出现。" 张浩然这样描述对即时软件的设想。

如同著名的双缝干涉实验，当 " 观察行为 " 发生时，软件才会坍缩为我们需要的精确现实。更重要的是，即时软件可以通过 AI 组合和使用工具的能力，解决 " 基础软件无法交付洞见、交付认知 " 的问题。 

此次无限当下推出的产品 Agencize，正是对 " 即时软件 " 的实践。通过独创自适应推理引擎，让 AI 具有使用人类工具的能力，从而赋予各种组织强大代理性。具体包含简单的、复杂的，两种任务场景：

简单任务场景（目前处于上线前的准备工作）：AI 直接执行单次任务。例如美国某年营收 2000 万美金的小家电 DTC 品牌，创始人过去每天需手动处理 20+ 笔国际订单：查收货地、google 搜索各国电压标准、用 ChatGPT 写邮件、查找联系人邮箱并确认，反复操作 20 多次。使用 Agencize 后，一句指令让 AI 自动完成全流程——调取订单数据、联网查询各国插座规范、生成个性化邮件草稿并等待确认。原本耗时一天的机械劳动，压缩为异步执行的后台任务。

复杂和持续性任务场景（将于 2026 年 Q1 发布）：针对复杂、高频场景，推理引擎驱动多智能体框架调用底层应用 API，生成持续复用的个性化软件。当 AI 持续学习业务逻辑后，会将 " 每日订单核查 " 固化为可留存的软件，每天自动执行重复工作。

值得注意的是，与许多追求纯技术实现的 AI 原生公司不同，Agencize 更强调产品思维，注重业务落地与价值交付——将现有 SaaS 软件视作一种数据库，并在此基础上重新定义 AI 的价值交付层，实现端到端的业务价值闭环。 

张浩然强调，Agencize 所提供的 " 端到端完成任务并交付结果 " 的能力，是当前许多 SaaS 尚未实现的，而这恰恰是 SaaS 诞生之初被寄予的终极期望。" 现在 AI   Agent 和 Agentic 的 AI 来临后，SaaS 并不会被替代，它会作为一种面向 AI Native 应用的工具，把 AI Native 的价值发挥到最大。" 他进一步解释：" 就像当时的 Oracle，它在 SaaS 出现之后被降级成了一种数据基础设施。"

此外，在业务实现过程中，企业 know how 系统会形成一种独特的数据资产，成为无限当下的长期壁垒。" 这个数据集可以简单理解为：能否清晰定义谁、在什么情况下、使用了哪些工具、做了哪些纠正、最终解决了什么问题。这一连串的使用链，就是一种企业级私有且优质的数据集，也是无限当下将创造的核心数据。" 张浩然补充道，这些数据终将被捕获并转化为可供 AI 理解、可供 Agentic 推理的 Know-How 与内部洞察。

"个性化"or" 通用性 "？

Agencize 所代表的 " 即时软件 "，其终极输出正是一个个 " 个性化软件 "。这引向了一个根本性的行业思考：在 AI 时代，软件应该追求 " 通用 " 还是 " 个性 "？对此，张浩然的判断非常明确。

他认为，过去几十年软件行业对 " 通用性 " 的追求，某种程度上已经走入误区。

为了实现通用化能力，传统 SaaS 软件供应商会把自己做成 Pass，如 Salesforce、Workday，将自身能力切分成一个个 " 积木块 "，由客户成功团队组合，在产品内配置出对应的流程或表单后，才能交付满足客户需求的东西。但张浩然认为，这种做法这本质上就是一种初级的个性化软件。

"未来不会再有‘通用性’这一说了。" 张浩然判断，当个性化软件成立之后，软件供应商不再需要追求做一个大而全的通用平台，而是专注把核心能力做好。真正的 " 价值交付层 "，会由像 Agencize 这样的 " 即时软件 " 来完成。

这种模式下，软件的形态也从 " 预先搭建 " 转向 " 过程中学习 "。张浩然告诉笔者，他们不认同当前许多 Agent 搭建平台强调的 " 预先配置工作流 " 逻辑。" 如果能预先构建工作流了，那和手动操作有什么区别？况且业务人员根本难以实现。" 他认为，真正的 Agent 应该是在人与 AI 协作完成任务的过程中，逐渐被 " 学 " 出来的。" 系统越用越聪明，软件越用越贴合。这才是自下而上、可持续的智能。"

" 我们最终交付的不是一堆代码或一个界面，而是一套不断进化的业务理解能力。" 当类似场景重现，系统便能直接生成一个固化的个性化应用，自动执行。在张浩然看来，这也才是 AI 原生应有的样子——不是简单地在软件里加入 AI 功能，而是从交互方式、价值交付到系统演进，都建立在 AI 能够理解、调度和生成的基础上。

目前，无限当下团队只有张浩然和他的合伙人 CTO，他们两人立下一个目标：在达到 100 万美元年度经常性收入之前，不招聘一人。" 如果我们自己都不能先用 AI 和个性化软件解决自己的问题，又怎么能说服别人？" 张浩然说。他们正身体力行，做 AI Native 办公方式的实践者。

从连 UI demo 都没有的阐述，到即将上线的产品，张浩然和他的 " 无限当下 " 正在挑战软件的固有形态。在他们构想的未来里，软件将不再是需要学习和寻找的固定产品，而是如影随形、应需而生的能力本身。（本文首发钛媒体 APP，文 | 散落拾获，作者 | 贾雨微）