AI 的万亿美元机遇：上下文图谱

摘要

文章探讨了AI代理时代企业软件的演进方向。作者认为，传统的记录系统（如Salesforce、Workday）虽然存储了规范数据，但缺失了真正驱动企业运转的"决策轨迹"——那些存在于Slack对话、审批电话和员工脑海中的例外逻辑、先例引用和跨系统推理。AI代理初创公司因处于工作流执行路径上，能够在决策发生时捕获完整上下文，构建"上下文图谱"，这将成为下一个万亿美元平台的基础。

内容框架与概述

文章开篇回顾了上一代企业软件通过成为"记录系统"构建的万亿美元生态，并引出当前争论：AI代理是否会颠覆这些系统。作者认同Jamin Ball的观点——代理不会取代记录系统，而是提高了对优秀记录系统的标准。但作者进一步指出，Ball的框架假设代理所需的数据已存在于某处，而忽视了企业真正缺失的层——决策轨迹。

接着，文章详细阐述了现有记录系统未能捕获的内容：存在于员工脑海中的例外逻辑、缺乏关联的历史先例、发生在系统外部的审批链路，以及将多系统信息综合为行动的推理过程。这些"从未记录"的决策上下文正是AI代理高效运作所必需的。

文章随后提出解决方案：当代理编排层在每次运行时输出决策轨迹，企业就获得了结构化、可回溯的决策历史——即"上下文图谱"。这个图谱将实体、决策事件和"为什么"链接起来，使先例变得可查询，例外可转化为可复用的知识。

最后，作者分析了为何传统厂商难以构建上下文图谱：运营类系统（如Salesforce）只存储当前状态，数据仓库（如Snowflake）处于读取路径而非写入路径。而AI代理初创公司因处于执行路径上，能在决策发生时捕获完整上下文，具备结构性优势。文章还为初创公司勾勒了三条发展路径。

核心概念及解读

决策轨迹（Decision Traces）：指在具体案例中，规则如何被应用、例外如何被授予、冲突如何被解决的完整记录。这区别于通用规则，是代理实现自主决策的关键依据。

上下文图谱（Context Graph）：由决策轨迹累积形成的结构化网络，连接业务实体、决策事件和因果关系。它使先例变得可搜索，成为企业自主化的真正真相来源。

记录系统（Systems of Record）：传统企业软件的核心价值定位，如Salesforce记录客户、Workday记录员工。作者认为新一代记录系统将围绕"决策"而非"对象"构建。

编排层（Orchestration Layer）：AI代理执行工作流的中间层，因处于决策发生的路径上，能够捕获跨系统上下文和完整决策链路，是构建上下文图谱的关键位置。

结构性优势（Structural Advantage）：AI代理初创公司相对于传统厂商的核心优势——它们天然处于执行路径中，能在决策时刻（而非事后通过ETL）捕获上下文。

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