AIAgent的崛起正在重新定义企业软件的竞争格局。当传统SaaS巨头仍在捍卫数据壁垒时，硅谷投资者已发现下一个万亿级机会藏在“决策轨迹”中。本文深度解析上下文图谱如何通过捕捉企业真实的推理过程，构建AI时代不可替代的竞争壁垒，并揭示初创公司突破巨头封锁的三条实战路径。
在硅谷，围绕一个问题的争论正在升温：
AI，尤其是Agent，会不会取代SaaS？
最早给出明确判断的是SaaS领域的知名专栏作者JaminBall。
在《LongLiveSystemsofRecord》一文中，他直言不讳地反对“Agent会杀死一切旧系统”的说法。
在Ball看来，Agent越强大，对底层数据准确性的要求就越高。因此，作为数据“看门人”的传统记录系统（SystemsofRecord），其壁垒非但没有消失，反而因掌握了解释权而变得更昂贵。
但FoundationCapital的合伙人JayaGupta认为，Ball只看到了硬币的一面。
她在最新文章《人工智能的万亿美元机遇：上下文图谱》中指出，传统系统的盲区不在于“数据”，而在于“上下文”匮乏。
企业真实的运行逻辑，往往不记录在CRM的标准化表格里，而是藏在例外的特批、临时的调整、跨部门的Slack沟通中。
Gupta将这些隐性的过程定义为「决策轨迹」。
当这些决策轨迹被持续记录，并在时间和业务对象之间连接起来，就会形成一种新的结构——上下文图谱。
这不仅是数据的堆砌，更是对企业“推理过程”的复刻。下一个万亿级平台的机会，不是给旧系统装上AI，而在于谁能抓住这些“数据”与“行动”之间的灰色地带。这才是AI创业公司需要抓住的真正机会。
今天，我们就来拆解这个超级赛道的核心逻辑。
01上下文图谱：AI时代企业最值钱的“第二资产”
上一代企业软件通过成为“记录系统”（SystemsofRecord,SoR），创造了一个万亿级的生态系统。Salesforce管理客户数据，Workday管理员工数据，SAP管理运营数据。
它们的逻辑是：掌握权威数据，掌控工作流，从而实现客户锁定。
现在的争论焦点在于：在向Agent（人工智能体）转型的过程中，这些旧系统还能存活吗？
JaminBall最近的文章《记录系统万岁》（LongLiveSystemsofRecord）触动了很多人的神经。
他反驳了“Agent将杀死一切”的论调，认为Agent不会取代记录系统，反而会提高对一个优秀记录系统的要求标准。
这个观点是对的。Agent是跨系统的，且以行动为导向。工作的用户体验（UX）正在与底层的数据层分离。Agent变成了交互界面，但底层仍然需要某种权威的东西来支撑。
但需要补充的是，Ball的观点假设Agent所需的数据已经存在于某个地方，Agent只需要更好的访问权限、更好的治理、语义契约以及明确的规则。
这只是一半的图景。另一半是目前缺失的、真正驱动企业运行的那一层：决策轨迹（DecisionTraces）。
这些决策轨迹包括例外情况、覆盖操作、此前案例以及跨系统的上下文。目前，它们散落在Slack的讨论串里、交易审批台（DealDesk）的对话中、升级电话会议里，以及人们的大脑中。
这就引出了一个至关重要的区别：
规则（Rules）告诉Agent一般情况下应该发生什么（例如：“使用官方ARR数据进行报告”）。
决策轨迹（DecisionTraces）记录了具体案例中发生了什么（例如：“我们使用了X定义，依据v3.2政策，经VP特批，基于Z先例，且我们做了如下修改……”）。
Agent不仅仅需要规则，更需要访问决策轨迹，以了解过去规则是如何被执行的、在哪里获得了例外豁免、冲突是如何解决的、谁批准了什么，以及实际上是哪些先例在主导现实。
这就是“Agent系统”类初创公司拥有结构性优势的地方。
它们处于执行路径上。在决策发生的当下，它们能看到全貌：从各个系统中收集了哪些输入、评估了什么政策、调用了什么例外路径、谁进行了批准、写入了什么状态。
如果你将这些轨迹持久化保存下来，你就得到了大多数企业今天所不具备的东西：一份关于决策是如何做出的、可查询的记录。
我们将这些轨迹积累形成的结构称为上下文图谱（ContextGraph）：它不是“模型的思维链（Chain-of-Thought）”，而是一份鲜活的记录，将决策轨迹跨越实体和时间串联起来，使“先例”变得可搜索。
随着时间的推移，这个上下文图谱将成为自动化真正的事实来源（SourceofTruth）——因为它不仅解释了发生了什么，还解释了它为什么会发生。
核心问题不在于现有的记录系统是否会存活。而在于是否会涌现出全新的系统，不仅仅是对象的记录系统，而是决策的记录系统，以及这些系统是否会成为下一个万亿级平台。
02记录系统没能捕捉到的东西
当Agent正在被部署到真实的工作流中，比如合同审查、报价到现金（Quote-to-Cash）、客服解决方案，团队往往会率先撞上一堵“墙”。
这堵墙不是缺数据，而是缺决策轨迹。Agent遇到了人类每天都要用判断力和组织记忆来解决的模糊性问题。但这些判断的输入信息并没有作为持久的资产被存储下来。具体来说：
1.存在于人们脑中的例外逻辑。“我们总是给医疗保健公司额外10%的折扣，因为他们的采购周期太残酷了。”这句话不在CRM（客户关系管理系统）里。它是通过入职培训和私下交谈传递的“部落知识”（TribalKnowledge）。
2.过去决策的先例。“上个季度我们为X公司设计了类似的交易结构——我们应该保持一致。”没有系统将这两笔交易联系起来，也没有记录为什么要选择这种结构。
3.跨系统的综合判断。客服主管在Salesforce中查看客户的ARR（年度经常性收入），在Zendesk中看到两个未解决的升级投诉，读到一条标记流失风险的Slack消息，然后决定升级处理。这种综合判断发生在他的脑子里。而工单上只写着：“已升级至Tier3”。
4.系统之外的审批链。一位VP在Zoom通话或Slack私信中批准了折扣。机会记录（OpportunityRecord）只显示最终价格，不显示是谁批准了偏差，也不显示原因。
这就是“从未被捕捉”的含义。这并不是说数据是脏的或孤立的，而是说连接数据与行动的推理过程，从未被当作数据来对待。
03把“决策现场”永久保存下来
当初创公司在Agent编排层（OrchestrationLayer）进行部署，让每次运行都生成决策轨迹时，他们就得到了企业几乎从未有过的东西：
一段结构化的、可回放的历史，记录了上下文是如何转化为行动的。
这在实践中是什么样子的？
一个续约Agent提议给予20%的折扣。公司政策规定续约折扣上限为10%，除非批准了“服务影响例外”。
Agent从PagerDuty（运维监控）拉取了三个SEV-1级事故，从Zendesk拉取了一个未解决的“不修复就解约”的升级投诉，并调取了上季度一位VP批准类似例外的续约沟通记录。
它将特殊申请提交给财务部门，财务批准。最终，CRM中只留下了一个结果：“20%折扣”。
一旦你有了决策记录，“为什么”就变成了头等数据。
随着时间推移，这些记录自然形成了一个上下文图谱：企业已有的实体（账户、续约、工单、事故、政策、审批人、Agent运行记录）通过决策事件（关键时刻）和“为什么”的链接连接在一起。
公司现在可以审计和调试自动化的过程，并将例外情况转化为案例，而不是每个季度都在Slack里重新学习一遍相同的边缘案例。
反馈循环是让其产生复利效应的关键。捕捉到的决策轨迹变成了可搜索的先例。每一个自动化的决策又向图谱中添加了一条新的轨迹。
这一切都不需要从第一天起就实现完全自动化。它从“人机协同”（Human-in-the-loop）开始：
Agent提议、收集上下文、路由审批并记录轨迹。随着时间的推移，当类似的案例重复出现，越来越多的路径可以被自动化，因为系统拥有一个结构化的过往决策和例外库。
即使仍由人类做决定，图谱也在不断生长，因为工作流层将输入、审批和理由捕捉为持久的先例，而不是让它消散在Slack中。
04为什么现有巨头建不了上下文图谱
Ball乐观地认为，现有的玩家会进化成这种架构。按照这个剧本，现有的巨头们只需要在庞大的数据资产上外挂一个AI大脑，就能平滑过渡到下一个时代。
Salesforce、ServiceNow和Workday也相信这一点，他们都在兜售同一个故事：“我们拥有数据，现在我们加上智能。”
但这个逻辑有一个硬伤：它们的底层架构是为“当前状态”（CurrentState）设计的。
以Salesforce为例，它本质上是一个巨大的、复杂的分类账本。它精准地知道一个销售线索现在长什么样，但它无法回溯决策发生那一刻世界长什么样。
比如，当一个20%的违规折扣被批准时，Salesforce记录的是“折扣已批准”。
但那个证明折扣合理性的上下文，比如PagerDuty刚刚报警显示服务宕机、Zendesk里客户正在咆哮、Slack群里VP的临时授权。在写入Salesforce的那一刻，全部丢失了。
无法回放决策时的世界状态，就意味着无法审计决策，更无法将其转化为AI可学习的“先例”。
一个客服问题的升级，往往取决于CRM里的客户等级、计费系统里的SLA条款，甚至Slack里的流言蜚语。没有一个现有的SaaS巨头能看到全貌，因为它们的视野仅限于自己的围墙之内。
既然应用层不行，那么处于底层的Snowflake和Databricks呢？它们同样被寄予厚望，被视为AIAgent的基石。
确实，数仓拥有基于时间的快照，看起来像是拥有了“上帝视角”。但问题在于，它们处于数据的“读路径”（ReadPath），而非“写路径”（WritePath）。
数据进入数仓，通常是在决策发生之后，经过漫长的ETL（提取、转换、加载）管道搬运而来。这就像是正在发生激战的前线，数仓只是那个战后打扫战场的记录员。
当数据最终落地Snowflake时，那个充满博弈、权衡和突发状况的“决策上下文”已经蒸发殆尽。也就是说，它还是只能告诉你发生了什么，但不能告诉你为什么。
Databricks虽然在拼命整合碎片，但“存储数据的地方”和“决策发生的执行路径”之间，依然隔着一道无法逾越的鸿沟。
与这些大公司相比，Agent系统类初创公司拥有结构性优势：它们处于“编排路径”上。
当一个Agent正在分流工单、响应事故或审批报价时，它不仅仅是在调用工具，也在执行工作流。
它处于风暴的中心，从多个系统拉取信息，评估规则，解决冲突，然后行动。
因为身处“执行路径”，它拥有了巨头们无法触及的特权：在“提交时刻”（CommitTime），将所有的输入、逻辑、例外和原因，完整地“冻结”下来。
这就是上下文图谱，也是AI时代公司最有价值的单一资产。
当然，现有巨头也会反击。他们会尝试通过收购来通过“打补丁”的方式增加编排能力。他们会锁定API并采用数据流出费用（Egressfees）来让数据提取变得昂贵。
这与超大规模云厂商使用的剧本相同。他们会建立自己的Agent框架，并推行“把一切都留在我们的生态系统中”的叙事。
但是，捕捉决策轨迹需要在提交时刻（CommitTime）处于执行路径中，而不是事后强加治理。巨头可以让数据提取变得更难，但他们无法将自己插入到一个他们从未参与过的编排层中。
05初创公司的三条路径
Agent系统类初创公司将采取不同的路径，每条路径都有自己的权衡。
1.从第一天起就取代现有的记录系统
围绕Agent执行重构CRM或ERP，将“事件源状态”（Event-sourcedstate）和“政策捕捉”作为架构的原生功能。这很难，因为巨头根深蒂固，但在技术代际更迭的转折点，这并非不可能实现。
在众多追逐AISDR（销售开发代表）类别的初创公司中，Regie选择了构建一个AI原生的销售参与平台，以取代像Outreach/Salesloft这样的传统平台（后者是为人类在碎片化工具链中执行序列而设计的）。
Regie专为混合团队设计，其中Agent是一等公民：它可以挖掘潜在客户、生成外联、跟进、处理路由并升级给人类。
2.取代模块而不是整个系统
这些初创公司针对特殊情况和审批集中的特定子工作流，成为这些决策的记录系统，同时将最终状态同步回现有巨头系统。
Maximor在财务领域就在践行这一逻辑。它自动化了现金流、结账管理和核心会计工作流，却保留了ERP作为底层总账（GL）的地位。
换句话说，ERP依然是那个记账的“账本”，但Maximor成为了掌握对账逻辑的“大脑”。
3.创建全新的记录系统
这些公司从编排层起步，捕捉了企业从未系统化存储过的东西——决策痕迹。随着时间推移，这种可回放的关系数据变成了一种新的权威资产。
此时，Agent不再仅仅是自动化工具，而是成为了企业回答“我们为什么这样做”的档案室。
PlayerZero是这种模式的典范。生产工程（ProductionEngineering）长期处于SRE、QA和开发的交汇点，这是一个典型的“胶水职能”，依靠人类的经验来承载软件无法捕捉的上下文。
PlayerZero建立了一个关于代码、配置和客户行为交互的“上下文图谱”。当生产环境出问题时，它能回答“为什么会坏”以及“这个变更会带来什么后果”——这是任何现有系统都无法回答的问题。
而在这些路径之上，一个新的基础设施正在形成：Agent的可观测性（Observability）。
随着决策轨迹的堆叠，企业需要像监控代码一样监控Agent的行为。
Arize正试图成为这一新堆栈中的Datadog。它让团队能够看到Agent如何推理、在哪里失败，并评估其决策质量。在自主决策的时代，这不仅仅是工具，更是安全感。
06创业者的两个关键信号
对于创业者而言，应该在哪里落子？市场释放的信号虽然重叠，但指向了不同的机会。
首先是两个通用的信号：高人力投入与高意外率。
第一，高人力投入。如果一家公司还在用50个人手动路由工单或核对数据，这就是最直接的信号。大量劳动力的存在，恰恰证明了决策逻辑太复杂，传统工具做不到自动化。
第二，需要处理大量的“意外”情况。那些充满“视情况而定”的交易审批、合规审查环节，因为逻辑复杂且先例重要，也是Agent建立决策血缘的最佳土壤。
而另一个信号，则专门指向了“新记录系统”的诞生：系统交汇处的“胶水职能”。
RevOps（收入运营）的存在，是因为没有人能同时搞定销售、财务和市场系统；DevOps的存在，是因为开发和运维之间有深沟；安全运营（SecOps）则卡在IT和合规之间。
这些角色的出现，本身就是对现有软件生态的一种讽刺——因为没有单一的记录系统能拥有跨职能的视野，组织只能创造一个人类角色来充当“人肉中间件”，承载那些软件无法捕捉的上下文。
一个自动化该角色的Agent，其价值不仅仅是效率，而是它通过持久化保存决策、例外和先例，将这种隐形的“胶水”实体化了。这不是在拆除现有的巨头，而是在捕捉一种只有当Agent介入工作流时才会显现的真理。
回到最初的问题：记录系统会存活吗？
当然会。Salesforce和SAP不会消失。
但真正的问题是，下一个万亿级的平台会是什么？它是通过简单地给现有冷冰冰的数据添加AI补丁构建的？还是通过捕捉那些让数据具有行动力（Actionable）的决策轨迹而构建的？
我们赌注押在后者。而今天那些正在构建“上下文图谱”的初创公司，正在为这个新时代打下地基。