SaaStr AI Deploy 大会的台上，Tom Occhino 没有讲产品路演。这位 Vercel 首席产品官在 Facebook 待了十二年，联合创造了 React 和 React Native，他的 CTO Malte Ubl 则在 Google 做了十二年首席工程师、缔造了 Core Web Vitals。这两个人对底层基础设施的理解，是 B2B 圈里几乎没人碰得到的量级。可他上台真正想说的，是藏在产品背后的一条运营教训。
Vercel 没有为了炫技做几个 agent。他们做了几百个，而且是先给自己用——跑在自己的技术栈上，跑通了、跑出了生产数据，才回过头把工具卖给别人。而这些数据，Occhino 的原话是，足以让每一个「B2B + AI」的创始人重新算一遍 2026 年的编制表。
先看这三个数字。内容 agent：把 Slack 里冗长的讨论线程，直接转成符合公司语气的博客初稿，如今 Vercel 约 96% 的营销内容都从这里起步——人还在改、还在审，但最慢的那一步，从零到初稿，基本消失了。线索资格 agent：替掉了一整支做重复性人工资格判定的 SDR 团队，原来做这活的人被重新部署到更高价值的岗位。客服 agent：93% 的客户咨询无需任何人工介入就被处理掉。
Occhino 对第三个数字的解读，比数字本身更值得记下来。当 agent 处理掉 93% 之后，剩下那 7% 就变成了真正的信号——agent 处理不了的东西，要么是产品有缺口，要么是配置出了错，而不再是机械地清工单。团队只碰真正难、真正有价值的那一部分。
「精益 AInative 公司的真相，不是把编制砍到零，而是让人不再干 agent 能干的活，转去做真正能复利的事。」
把这句话摊开，就是他花整场时间铺垫的那个观察。Occhino 职业生涯一直在跟一个词较劲——他叫它「无差异化的热损耗」（undifferentiated heat loss）。一家公司花在配置基础设施、搭定制框架、伺候 DevOps 上的每一分钟，都是没有流向产品、管线和客户的能量。在 Facebook 和 Google，这种地基投入的量级几乎等同于产品研发本身，可产品才是赚钱的，地基却被当成一笔税。他和 Ubl 开玩笑说，你完全可以让 Google 搜索跑在 Facebook 的基础设施上、让 Facebook 的信息流跑在 Google 的地基上——管道是通用的，差异化根本不在这里。
这就是带进 agent 时代要用的那副镜片。大多数团队即将为 agent 建的东西，都是无差异化的。问题从来不是你能不能建，而是建它值不值得占用你稀缺的能量。
软件形态本身也在翻转。过去几十年，软件意味着一个专门做出来的界面——网站、web 应用、桌面端、移动端，外形在变，模型没变：一切访问和更新都通过一个专属界面发生，UI 是树干，每个动作都从它分叉出去。Agent 把这棵树翻了个个儿：UI 退化成一片叶子，一个帮操作者做决定、看结果的轻量表面；新的树干是无头的、自主运行的软件。它被一个触发器唤醒——一条 inbound 线索、一个欺诈信号、一次监控告警——按你给的规则和目标去行动，只在不得不时才升级给人。Occhino 由此断言：地球上每家公司至少需要两个 agent，一个对内嵌进员工已经在用的协作工具里，一个对外跨渠道接客户。
他还甩出一句让做 agent 产品的创始人必须坐下来消化的话。
「你买不到一个放之四海皆准的 agent，就像你买不到一个放之四海皆准的网站。每支团队都得建自己的那一个。」
这不废掉自建还是外购的问题，而是把它挪了位置。你不买 agent，你买的是让「建 agent」变得又便宜、又快、又安全的基础设施和工具。Vercel 用 Vercel 建 Vercel，这套自我吃狗粮，就是他全部的论据。
为了讲清楚，他把内部的 GTM agent「DealOne」整个拆开演示了一遍，这个架构任何 B2B 团队都能照抄。一通 Gong 通话结束，触发一个 webhook 打到 Vercel 函数；这启动一个持久化的十步工作流，每次都从头跑到尾；工作流拉取转录文本，经由 Vercel 的 AI Gateway 送进 Claude，产出结构化摘要——话题、异议、交易阶段、情绪、干系人；摘要被嵌入一个混合的向量加关键词索引，和其他通话摘要、原子化的异议与阻塞点、跨交易的模式放在一起；整个索引通过单一的安全 MCP server 暴露出去，于是任何 agent——DealOne、Claude Code、下一个要建的——都从同一个认证边界拿到同一份上下文。销售在交易频道里 @DealOne 直接问：「这个客户最大的几条异议是什么」「这单为什么滑档了」「下次通话前教我几招」，拿回的是带引用的答案，直接链到转录里的具体片段或他有权限看的 Slack 消息。
底层那个模式才是关键：销售接的每一通电话，自动变成结构化数据，再变成情报，再变成一块送到销售面前、就在他已经待着的地方的教练界面。没有新工具要学，没有行为要改。
为了把 DealOne、v0 这些建出来，Vercel 得补上自己基础设施里的窟窿，而他们最后攒出的这套工具，恰好就是一张「agentnative 公司需要什么」的路线图。AI SDK，几行代码接入模型、不碰应用逻辑就能换模型，明天出了更好的模型你不重新部署就能试。AI Gateway，一个统一入口接一百多个模型，带 fallback 路由，撞上限流或上游宕机时静默切换而不是丢请求——DealOne 就是靠它稳定够到 Claude。Chat SDK，一套 TypeScript SDK 从单一代码库把机器人铺到 Slack、Teams、Discord、WhatsApp，凡是分别对接过 Slack 和 Teams 的人都知道，那本来意味着一切都写两遍、还一行都不能共用。还有 Fluid compute，把无服务器的弹性和服务器式的灵活凑到一起，对 AI 应用这是刚需，因为它们是 IO 密集型的、大量时间在等外部调用返回。