申万宏源2025年2月GenAI报告指出，AI Agent有望从根本上解决困扰软件行业多年的“定制化”难题。A股软件行业利润率从2010年的13%下滑至1.5%，人均创收近十年在60-90万元间徘徊，定制化是核心症结。Agent通过自动创建流程和寻求解决方案，以标准化系统满足客户个性化需求，有望重构软件企业商业模式，从License收费向按次收费乃至价值分成演进。

软件企业长期面临定制化困境：客户的个性化需求导致大量人力投入，难以实现人均创收/创利的明显提升。A股软件行业平均利润率从2010年以来从13%下滑至1.5%，收入增长很大程度上由员工数量增长支撑，人均创收近10年在60万到90万之间波动，增长缓慢。

定制化需求的两大来源：非结构化数据（占企业数据80%以上）和业务流程差异。2018年行业尝试以“中台化”解决定制化问题，但中台高昂的开发成本及后续交付调试导致收效甚微。此轮Agent变化，实质是通过标准化的系统以自动创建流程及寻求解决方案的方式，既解决客户的实际个性化需求，又不需要构建新的纯定制化系统。

Agent通过两方面能力解决定制化问题。第一，基于NLP和计算机视觉处理非结构化数据。增强的RAG能够与企业非结构化数据建立对话——控制幻觉（将query在企业数据中上下文化）、时效性（即时检索最新信息）、数据安全（本地部署+访问权限控制）。

第二，适应差异化业务流程。Agent可获取环境反馈适时交互，独立计划和操作，在执行过程中从环境获取反馈评估进度，并在检查点或障碍时与人类交互。当前Agent采用率最高领域为广告、代码、客服等高容错场景，复杂任务能力仍有较大提升空间，但从GPT到ChatGPT的类比来看，质变节点正在临近。

第一轮云计算变革：软件从License到服务费（订阅制），用户粘性提升、ARPU提升、用户数扩大，Adobe云转型后FCFF显著提升。第二轮Agent变革：从服务费到按次收费。

Salesforce的收费逻辑清晰：每次人工客服成本6美元，Agentforce替代后公司抽成2美元，客户省下4美元。假设100员工客服中心，Agentforce替代20%客服，每次服务成本1.5美元（人工2.5-5.5美元），客户总成本降幅8%-15%。按次收费具有低波动优势——当任务成功率或分流比例波动时，总收费更稳定。

最终模式可能是价值分成，收费方式体现软件从“服务企业管理”向“价值生产”的转变。Agent让软件企业盈利能力有望大幅提升，从工具投入到生产工具，收费上限提升，行业规模空间打开。

云计算阶段软件企业估值提升来自“涨价+确定性”——云化产品在费用、升级、算力、数据管理等方面有显著优势，用户粘性提升带来更长显性期。Agent阶段估值提升来自“空间+盈利性”——从服务费到按次收费，CF提升；从按次收费到价值分成，CF进一步提升；从工具投入到生产工具，收费上限提升。

软件企业人均创收有望打破60-90万平台期，向海外Salesforce（超百万美元人均收入）靠拢。海外软件公司人均收入远超国内，Agent有望成为中国软件企业追赶海外的重要契机。

表：Agentforce降本测算（以100员工客服中心为例）

场景	人工单次成本	Agentforce替代20%	降本幅度
低人工成本场景	2.5美元	Agent单次1.5美元	8%
中低人工成本	3.5美元	Agent单次1.5美元	11%
中高人工成本	4.5美元	Agent单次1.5美元	13%
高人工成本场景	5.5美元	Agent单次1.5美元	15%