本文带你拆解：他们如何把枯燥的问卷与 RFP 变成可复利的“信任图谱”，以及“Agent 对 Agent” 的企业交互范式正怎样重写 SaaS 竞争规则。你有没有想过，为什么企业之间达成一笔交易会如此复杂？为什么明明产品很优秀、价格很合理、客户也很满意，但最终签约却要等上几周甚至几个月？答案可能出乎你的意料：问题出在那些看似简单的安全审查、合规评估和冗长的RFP回复上。这些流程就像单车道上的交通瓶颈，所有交易都被迫排队通过这条狭窄的通道，造成了严重的”交易拥堵”。对于像Atlassian这样的大企业来说，这种瓶颈可能会让交易延迟2-4周，甚至完全失去交易机会，每个月、每个季度、每年损失数百万美元。几十年来，整个行业都把这种现象视为销售和采购中的必要之恶。但现在，一家名为Conveyor的公司正在用AI agent彻底改变这个现状。他们刚刚完成了2000万美元的B轮融资，由SignalFire领投，Oregon Venture Fund和Cervin Ventures参投。更重要的是，这不只是一轮普通的融资，而是标志着企业信任构建流程即将迎来革命性变革的信号。我深入研究了Conveyor的做法后发现，他们正在做的事情远比表面看起来更有意义：他们在重新定义企业之间建立信任的方式，让AI agent成为买方和卖方之间的智能信任层。这种转变的深远影响，可能会彻底改变我们对B2B交易流程的理解。企业信任建立的痛点到底有多严重我一直认为，企业软件销售中最被低估的成本就是信任建立的时间成本。当我深入了解Conveyor创始人Chas Ballew的创业背景时，这一点变得格外明显。Ballew此前创立过Aptible，一个专为医疗保健公司提供服务的托管平台。在运营Aptible的过程中，他亲眼目睹了客户在每次试图完成交易时，都必须反复向他们的客户解释所有安全和合规实践的痛苦过程。这种重复性工作不仅消耗大量时间，还经常延误原本的销售和合同续约。这个问题的严重程度超出了大多数人的想象。据Conveyor调研显示，传统的安全审查流程通常需要2-4周时间，涉及多个部门的协调配合。销售团队需要不断追踪各种文件和资料，安全团队被埋在无休止的问卷中，而客户则在焦急等待中逐渐失去耐心。这种现象在整个B2B软件行业都普遍存在，从小型SaaS公司到大型企业软件提供商，无一例外。我发现这种流程效率低下的根本原因在于，每家公司都在重复发明轮子——构建相同的工作流程、回答相同的问题、在八个不同的电子表格中搜索正确答案，同时还要协调不同团队处理各种格式的问卷。想象一下，Netflix、Atlassian、DocuSign这样的顶级企业，每天都要面对数百份安全问卷和RFP请求，而每一份都需要人工处理，每一个问题都需要从头开始寻找答案。这不仅是资源的巨大浪费，更是对企业竞争力的严重拖累。更让人头疼的是，传统的信任工具都是为审计而构建的，而不是为敏捷性而设计的。在当今的购买环境中，这远远不够。企业需要的是能够自信地在几小时内而不是几周内对下一个客户说”是”的能力。这就是为什么像Conveyor这样的解决方案变得如此重要——它们将信任从交易阻碍者转变为增长驱动器。Conveyor的AI Agent革命：Sue和Phil的诞生当我深入了解Conveyor的产品架构时，我被他们对AI agent的独特理解所震撼。他们没有简单地在现有流程上添加AI功能，而是彻底重新思考了整个客户信任建立的流程。Conveyor的突破性在于，他们开发了两个专门的AI agent：Sue和Phil，分别负责安全审查和RFP处理，形成了完整的客户信任自动化平台。这种专业化分工的设计理念让我想起了人类团队中的角色分工，但AI agent的能力远超单一人类专家。Sue是Conveyor的第一个AI agent，专门处理安全问卷。但Sue的能力远远超出了简单的问答功能。她是一个真正的AI agent，能够处理完整的工作流程：阅读工单和文档、跟进团队成员、回答安全问卷、更新系统——所有这些都在你定义的防护栏内进行。她知道什么时候应该升级问题，但在其他情况下完全独立工作。更重要的是，Sue的准确率达到了95%以上，人工审核每个问题只需约30秒。使用Sue的团队在处理审查时速度提高了80%，释放了安全和销售团队的时间，让他们能够专注于交易本身而不是行政工作。我发现Sue的工作方式特别有意思。她不仅能处理高达800行的问卷，还能在处理过程中自动维护知识库——跨越过往答案、文档、外部网站、内部wiki、问答数据库以及与Google Drive、Confluence或Notion等平台的集成。这种自我维护能力意味着Sue会随着时间推移变得越来越聪明，她会偏向最新信息、解决资源冲突，甚至推荐删除过时内容。更令人印象深刻的是，Sue能够根据对企业政策或流程的理解来决定是否处理安全审查——比如根据交易门槛、内容敏感度或保密级别进行判断。她还能在团队实际工作的地方进行沟通——比如在Slack或Teams中聊天，在CRM、Jira等应用中更新，同时在项目进展过程中自主更新跟踪记录。Phil则是Conveyor新推出的RFP专用AI agent，处理的是一个完全不同的挑战——需要更多写作、更多跨功能输入和更多细节处理。Phil能够独立编写完整的、适合销售的RFP回复。他不只是从静态答案库中提取内容——他会阅读文档、过往提交的内容以及来自产品、营销和工程等不同职能部门的内部内容，生成听起来像你的团队写的回复。Phil还处理协调工作：标记红线、识别风险、在需要时自动联系专家。由于他从实时资源（如wiki、共享驱动器、外部站点）中提取信息，无需维护庞大的内容库——系统会自动保持更新。我特别欣赏Phil的战略思维能力。他不仅仅是一个填空机器，而是一个真正的商业专家。Phil会研究客户和竞争对手——从通话记录或CRM数据中提取洞察，分析企业的竞争优势，然后推荐”执行层面的获胜主题”，并将这些主题战略性地融入到每个回答中。这种能力让我想到了最优秀的销售顾问，他们能够深入理解客户需求，找到差异化的竞争角度，然后用客户的语言来表达这些优势。Phil还能处理任何格式的RFP文件——无论是Excel、PDF、Word文档还是网页门户，只需一键即可摄取。更重要的是，他能设计和使用自定义格式来匹配任何要求的模板或风格指南，确保输出的提案完全符合客户期望。让我印象最深刻的是Conveyor对AI准确性的执着追求。在一个充斥着”AI自动化套件”噱头的市场中，Conveyor花费了两年时间完善准确性，实现了95%以上的首次准确答案率。正如Ballew所说：”AI准确性是真正自动化的基础——没有它，你只是在为人类创造更多工作。”这种对精确度的追求使得Conveyor能够在Fortune 1000公司中获得安全团队的信任和快速采用。我认为这种对准确性的极致追求反映了Conveyor团队对AI技术本质的深刻理解——AI agent的价值不在于能够做什么，而在于能够可靠地、一致地做好什么。更令人兴奋的是，每次交互都会构建一个可重用的、结构化的客户信任知识图谱，最终为企业提供了一个可扩展的记录系统，用于存储最关键的风险和合规数据。这就是Conveyor价值随时间复合增长的原因。不仅仅是更快、更准确地回答安全审查和RFP，而是建立了一个不断完善的企业信任资产。这种设计哲学让我想到了复利的概念——初期的投入会随着时间推移产生越来越大的回报，因为知识图谱变得越来越丰富和精确。Agent对Agent：企业信任的未来模式我认为Conveyor最具前瞻性的洞察在于，他们预见到了商业的未来不仅仅是AI辅助的，而是由agent驱动的。我们正在从基础模型转向能够自主执行和改进关键工作流程的专门AI agent。这种转变的意义远超表面的效率提升，它代表了一种范式转变。想象这样一个场景：你的客户的AI助手发送安全或RFP请求，Conveyor的agent立即、准确、可完全追溯地回答，没有任何瓶颈。人类仍然牢牢控制着这些AI agent系统的管理层，提供防护栏，但现在可以将效率提高几个数量级。这就是Conveyor正在构建的愿景：买方和卖方之间的智能、自主信任层。这种agent对agent的未来模式将彻底改变企业间的交互方式。当越来越多的买方部署自己的AI工具来审查供应商时，企业信任的未来将是AI与AI之间的沟通。这不是科幻小说，而是正在发生的现实。已经有31%的公司在其走向市场的工作流程中使用AI，另外24%正在计划使用。最好的团队看到了90%以上的时间节省，AI承担了没人愿意做的工作。我特别认同SignalFire对这一趋势的判断：随着这种向agent的转变站稳脚跟，他们相信将有10-15家类别领先的公司崛起，主导按组织功能划分的个别高价值业务工作流程。在采购、金融和客户体验等领域，我们可以期待有意义的创新。简单来说，Conveyor就是今天为客户信任工作流程而构建的世代性公司。他们的AI agent充当值得信赖的队友，处理繁重的工作，释放人类专注于最重要的事情。为什么现在是AI Agent爆发的关键时刻我观察到，每家B2B公司都在感受客户信任工作流程的痛苦，特别是随着数据敏感性、AI审查和采购障碍不断攀升。这不再是”安全团队、售前或提案团队的问题”——它已经成为收入问题。这种认知的转变正在推动整个行业寻找更有效的解决方案。技术成熟度也到达了一个关键节点。大语言模型的突破使得构建真正可靠的AI agent成为可能，而不仅仅是能够进行简单对话的聊天机器人。Conveyor在这方面的成就特别值得注意——他们成为了Zendesk、Atlassian和Qualtrics等公司第一个在生产环境中完全部署的AI供应商。这些公司通常不会轻易采用未经验证的技术，他们的选择说明了Conveyor解决方案的成熟度和可靠性。市场时机也恰到好处。企业正在意识到，传统的信任建立流程不仅效率低下，更是对竞争力的严重拖累。当客户在几小时内就期望得到回复时，花费几周时间完成安全审查已经成为不可接受的延迟。Conveyor的客户报告显示，他们已经看到了80%的时间减少和75%的整体周转时间提升。这种效率提升不仅仅是数字上的改善，而是真正的商业价值创造。我还注意到一个有趣的现象：虽然许多企业对采用AI软件仍然保持谨慎态度，但Conveyor的客户却很乐意将这些枯燥重复的工作委托给AI。正如Ballew所说：”这些工作非常冗余和重复，客户不觉得它创造了太多价值，所以他们很乐意让AI来填写合规表格。”这种态度转变为AI agent在企业环境中的广泛应用铺平了道路。竞争环境也在发生变化。虽然市场上还有其他公司如Loopio、Responsive和Rohirrim在解决类似问题，但Conveyor通过专注于AI准确性和真正的端到端自动化，成功地与竞争对手区分开来。他们不只是另一个AI工具，而是在定义客户信任的未来。这种差异化定位帮助他们赢得了Netflix、Carta、Zapier等400多家公司的信任，并成为这一领域的领导者。这种变革对企业意味着什么我深信，Conveyor代表的不仅仅是一种新的工具或解决方案，而是企业运营模式的根本性转变。当AI agent能够处理传统上需要大量人工投入的复杂流程时，企业的组织架构、资源分配和竞争策略都将发生深刻变化。从实际客户反馈来看，这种变革已经开始产生可观的商业价值。我特别关注Conveyor最近对超过2000名用户进行的调研结果。当被问及使用Conveyor时的感受时，最常见的词汇是”高效”、”自信”、”愉悦”，有些用户甚至说感到”安心”。这种情感层面的反馈让我思考更深层的问题：为什么一个处理安全审查的工具能让用户感到”愉悦”甚至”安心”？答案可能在于，Conveyor不只是提高了效率，更重要的是消除了用户内心的焦虑和压力。当你知道有一个可靠的AI agent能够准确、及时地处理这些繁重任务时，那种解脱感是显而易见的。从客户案例来看，变革的效果相当惊人。DocuSign和Workday这样的大企业已经将审查周转时间从几周缩短到几天。Atlassian发现安全审查延迟导致的交易推迟问题得到了显著改善，每个月、每个季度、每年节省的成本达到数百万美元。Netflix、Carta、Zapier等400多家公司的选择也说明了这种解决方案的市场认可度。我认为这些数字背后反映的是一个更大的趋势：企业正在重新评估传统流程的价值和效率，那些能够大幅提升效率同时保持高质量输出的解决方案将获得越来越多的关注。更有意思的是，我注意到Conveyor成为了多家顶级企业”第一个在生产环境中完全部署的AI供应商”。这个事实特别值得深思，因为像Zendesk、Atlassian、Qualtrics这样的公司通常对新技术采用极其谨慎，他们有严格的安全标准、合规要求和风险控制机制。他们选择Conveyor作为首个AI agent解决方案，说明了几个重要问题：第一，安全审查和RFP处理确实是这些企业面临的重大痛点；第二，Conveyor的技术成熟度和可靠性已经达到了企业级标准；第三，这个应用场景对AI的容错性相对较高，适合作为AI agent的突破口。从组织效率角度看，Conveyor的解决方案正在重新定义团队的工作重点。安全团队不再被埋在无休止的问卷中，而是可以专注于面对面会议、监管和合规项目以及认证工作，开拓新的市场细分并推动战略计划。销售和收入运营团队也从繁重的提案准备工作中解脱出来，能够将更多精力投入到真正的客户关系建设和战略性销售活动中。我观察到，这种角色重新定义可能会催生新的职业发展路径——安全专家可能会更多地转向战略咨询角色，销售团队可能会更专注于顾问式销售而非文档准备。这种转变还带来了新的竞争优势可能性。当其他公司还在为安全审查和RFP回复而苦恼时，使用Conveyor的企业已经能够在几小时内完成回复，这种速度优势在快节奏的商业环境中极其宝贵。我认为这种优势会形成一种”时间护城河”——当你的响应速度比竞争对手快10倍时，客户很难不被打动。更重要的是，随着AI agent处理越来越多的交互，企业积累的客户信任知识图谱将成为一种独特的竞争资产，帮助他们更好地理解客户需求和市场趋势。这种知识积累的复合效应意味着，使用Conveyor的企业会随着时间推移获得越来越大的竞争优势。我特别关注的是，这种变革可能会改变企业间合作的基本模式。传统上，企业信任建立是一个高度人工化的过程，需要大量的沟通、协调和验证。但在AI agent的支持下，这个过程变得更加标准化、透明和高效。企业可以更容易地与新的合作伙伴建立信任关系，拓展合作网络，甚至进入以前因为信任建立成本过高而无法涉足的市场。我预测，这种变化可能会催生新的商业模式——比如基于快速信任验证的短期合作项目，或者更加灵活的供应商网络。从数据安全角度看，Conveyor的成功也证明了一个重要观点：企业对AI的接受度很大程度上取决于AI应用的场景选择。安全审查和RFP回复虽然涉及敏感信息，但相对来说是结构化的、规则明确的任务，比较适合AI处理。正如Ballew所说：”我们保持一切非常安全，为每个客户非常隔离，这非常重要。公司希望确保他们的机密数据只用于处理他们的信息，不会被暴露或与其他人的数据混合。”这种对数据隐私和安全的重视为其他AI agent应用场景提供了参考模式。我对这种变革的深度思考当我反思Conveyor的成功和AI agent在企业信任建设中的应用时，我意识到我们正在见证的不仅仅是一种技术进步，而是商业文明的一次重要演进。信任一直是商业交易的基础，但信任的建立方式正在经历前所未有的变革。我认为最值得关注的是，AI agent并没有替代人类判断，而是增强了人类的能力。在Conveyor的模式中，人类仍然牢牢控制着决策权和监督权，但AI agent承担了大量的执行工作。这种人机协作模式可能成为未来企业运营的标准配置。人类专注于战略思考、关系建设和创新，而AI agent处理重复性、规则性和数据密集型的工作。我也思考过这种变革可能带来的挑战。随着AI agent变得越来越智能和自主，如何确保它们的行为符合企业价值观和伦理标准？如何在提高效率的同时保持人性化的商业关系？这些问题没有简单的答案，但Conveyor通过强调人类控制和可追溯性，为行业提供了一个值得参考的模式。从更宏观的角度看，Conveyor的成功可能预示着一个新的商业时代的到来。在这个时代中，企业的竞争力将越来越多地取决于它们部署和管理AI agent的能力。那些能够有效整合AI agent到核心业务流程中的企业将获得显著的竞争优势，而那些仍然依赖传统人工流程的企业可能会逐渐落后。我特别欣赏Conveyor团队对这种变革的前瞻性理解。他们不仅仅在解决当前的痛点，更是在为未来的商业模式做准备。当他们谈到”agent对agent”的未来时，我看到的是对商业交互模式根本性转变的深刻洞察。这种愿景的实现可能需要时间，但Conveyor已经在朝着这个方向迈出了坚实的步伐。最终，我相信像Conveyor这样的公司正在重新定义”效率”和”信任”在商业中的含义。效率不再仅仅是关于速度，而是关于智能地自动化复杂流程；信任不再仅仅是关于人与人之间的关系，而是关于创建可靠、透明和可验证的系统。这种新的商业哲学可能会影响整个企业软件行业的发展方向，推动更多公司思考如何用AI agent来重新设计他们的核心业务流程。随着Conveyor完成2000万美元的B轮融资，我期待看到他们如何继续推动这一变革。他们的成功不仅仅是一家公司的胜利，更是整个AI agent时代的重要里程碑。在未来几年中，我们很可能会看到更多类似的创新，最终形成一个由智能agent支撑的新商业生态系统。本文由人人都是产品经理作者【深思圈】，微信公众号：【深思圈】，原创/授权 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