Eureka.AI：从Agent演示到企业知识工作流的可靠落地
客户感知到AI价值，不是因为听懂了底层架构，而是因为拿到了一份真正能用的业务成果。
社交平台上随处可见几十秒完成机票预订、万字小说创作的AI Agent演示视频，但走入真实职场，不少管理者和员工仍要在不同AI工具与业务软件间反复搬运资料、补充上下文、反复修改结果——AI落地的真实场景与炫酷演示之间，横亘着一道不小的鸿沟。
作为Agent Harness架构的探索者，Eureka.AI试图从更靠前的环节破局：先用AI FDE将业务需求转化为可执行任务，再交由S.Harness引擎组织运行。
AI FDE是伪命题吗？从老板的一句话到可运行场景
不少企业管理者对AI抱有兴趣，也有一定预算，但他们卡在一个极度尴尬的环节：明明知道AI有用，却不清楚自己的业务里哪个场景最值得优先落地，也不知道要准备哪些资料、如何验收最终成果。如果直接将一堆空白输入框丢给他们，等于把最难的需求拆解工作扔回给用户，这种方式根本行不通。
Eureka.AI正将AI FDE打造为面向中小微企业的核心产品入口，专门承接业务澄清、场景判断与任务定义工作。有人质疑，如果管理者自己都说不清业务痛点，AI又该如何诊断？这难道不是伪命题吗？
实际上，AI FDE并非要替代复杂的战略咨询，而是聚焦更贴近执行的环节：根据业务目标、现有资料与预期成果，反向定义可运行的任务结构。管理者只需要回答最具体的问题，比如“你当前拓展客户最头疼的问题是什么”“你手头有哪些现成的业务材料”。
一句话只是起点，AI FDE还会继续澄清业务目标、输入资料、执行步骤、成果形式、验收标准与人工确认点，直到任务完全具备运行条件。简单来说，就是从想要拿到的最终文件和手头现有资料出发，反向设计中间的工作流——如果连基础资料都不具备，那就不适合强行上马AI项目。
S.Harness的生存逻辑：大模型与垂直SaaS之间的价值锚点
Eureka.AI将自己的Agent编排工程引擎命名为S.Harness，它整合了运行时、上下文管理、工具调用、人工确认、权限治理、质量评测与Artifact交付等全流程能力。
但摆在眼前的挑战十分尖锐：大模型厂商正在免费开放编排工具，而垂直SaaS软件又掌握着核心业务数据，夹在中间的Eureka.AI凭什么存活？
大模型厂商主要提供基础智能与通用工具，但当客户将Agent落地到具体业务中时，仍需要自行定义资料边界、确认流程、评测标准与责任控制点。而垂直SaaS通常只擅长本系统内的专业流程，但真实的知识工作往往需要跨软件、跨资料、跨角色协同完成——比如撰写竞品分析，需要从CRM调取客户数据、在浏览器搜索行业新闻、用Excel完成数据测算，没有任何一款垂直软件能独立整合所有上下文信息。
真正的竞争壁垒，其实是客户沉淀在平台中的工作资产：企业独有的交付格式、判定成果好坏的评测集、法务审核的红线，这些都是数字化的标准工作流。
一旦这些规则在S.Harness中跑顺，底层模型可以持续升级和切换，但客户沉淀下来的流程、评测标准和工作资产不会因此消失。
兼顾中小微与专业团队：AI FDE与Skills的双向咬合
不少人认为，中小微企业的需求分散、客单价低，而律师、审计等专业团队的准入门槛又太高，同时覆盖两端无异于自我消耗。但Eureka.AI的双路径策略背后，其实是一套双向咬合的商业逻辑。
中小微企业的高频使用会持续产生真实需求、修订反馈与评测结果，是场景Agent与Skills验证的重要来源。一线团队每天碰撞出的各类需求，会在海量实践中筛选出真正管用的技能与高效模板，这些成熟的能力一旦收敛，就会形成行业场景包。
而对权限、数据边界、审计与专业标准要求更高的专业团队，则会推动商业版本、行业Skills与部署能力的深化。
中小微企业带来高频场景和真实反馈，专业团队推动治理、行业能力和商业版本变深，两条路径共同沉淀Skills与工作资产。
未来12个月：从演示虚火走向产物可靠性
Eureka.AI创始人Sophie Yang预测，一年后，许多只能完成单次炫酷演示、却无法稳定复用的AI产品，将很难继续获得客户的持续使用与付费。未来一年的行业核心看点，将是产品的可靠性。
从演示能力转向生产级责任，这是一道无法绕过的硬门槛。Eureka.AI的北极星指标不再是一次性调用量，而是有多少高频任务被稳定完成、多少Artifact获得客户认可，以及多少流程被沉淀为可复用的Skills。
她分享了一套可快速上手的七步清单，用于测试AI是否真的能落地应用：
- 挑选一个每周都要完成的高频任务
- 准备5到10份真实且可脱敏的历史材料作为输入
- 明确最终文件的固定格式
- 写清合格的标准与红线要求
- 卡住关键确认点，避免AI自作主张
- 连续运行三次并记录每次需要修改的问题
- 将稳定下来的步骤沉淀为复用模板
如果跑了三次以后人工改动越来越少，这活就算是真落地了。
访谈精选Q&A
1. 很多中小微企业管理者知道AI可能有用，却不知道该从哪里开始，Eureka.AI如何帮助他们找到第一个值得落地的业务场景？
Sophie：不少中小微企业管理者并非不关心AI，也不是没有预算，而是卡在更早的环节：他们不清楚自己的业务中哪个场景最值得优先落地，需要准备哪些资料、达到什么效果，以及如何判断AI的产出是否合格。
Eureka.AI正将AI FDE打造为面向中小微企业的核心产品入口，它可以将模糊的业务需求拆解为具体场景、输入资料、执行步骤、Artifact与验收标准。比如当客户说“我想用AI提升销售效率”，AI FDE会进一步澄清：你想做客户线索研究、销售话术优化，还是客户拜访前的准备材料？现有资料有哪些？最终希望拿到表格、报告、PPT，还是一套可复用的流程？
这个过程本质上是将“AI应用想法”翻译为“AI可执行的工作流”。中小微企业真正缺乏的不是更复杂的AI概念，而是一个低门槛、专业、及时的入口，帮助他们迈出AI落地的第一步。
2. AI FDE听起来很像售前顾问，它和传统售前或咨询顾问最大的区别是什么？
Sophie：传统售前或咨询顾问往往依赖个人经验，服务成本较高，很难大规模覆盖分散的中小微企业客户。而AI FDE的最终结果不是一份停留在纸面上的建议，而是一个可以直接连接场景Agent、Skills和S.Harness的任务方案。
AI FDE的价值，是将高频的需求澄清、场景诊断、资料准备、方案建议和产物定义产品化、Agent化。它并非要替代所有人类顾问，而是先将客户从“完全不知道怎么开始”的状态，引导到“可以运行第一个真实任务”的阶段。
传统售前通常会问“你要不要买这个产品”，而AI FDE更应该关注的是“你的业务目标是什么？资料在哪里？希望AI交付什么产物？什么结果对你才算有价值？哪些环节需要人工确认？哪些信息不能触碰？”
我们不希望客户为了用AI而用AI，而是希望从一个真实、高频、可验收的工作开始，让AI真正进入业务流程，而非停留在一次性的能力展示。
3. 中小微企业客单价不高，需求却非常分散，Eureka.AI如何平衡标准化产品和个性化需求？
Sophie：如果完全做标准化产品，客户会觉得“不贴合我的业务”；如果完全采用项目制定制，服务成本又会非常高，很难规模化落地。Eureka.AI的思路并非在标准化和定制化之间二选一，而是先用标准化能力覆盖高频场景，再通过行业化、场景化和轻量配置适配客户差异。
AI FDE在这里扮演了“需求翻译层”的角色：客户说“我想让AI帮我做运营”“我想提高客户转化”，AI FDE会将这些业务语言翻译为可执行的任务结构，包括属于哪个场景、需要哪些输入、调用哪些Agent或Skills、生成什么Artifact，以及客户如何验收成果。
这样一来，Eureka.AI不需要为每位客户从零开发，也不会将客户强行塞进完全固定的模板。标准化的Agent和Skills可以作为起点，再结合客户的行业属性、资料类型、专业术语、输出格式和使用反馈，形成专属的工作流。
如果一个流程具备复用价值，还可以进一步沉淀为新的Skill、模板或行业场景包，让客户需求逐步转化为平台能力。客户的使用反馈、人工修订和评测结果还会持续沉淀为配置、Skills和评测案例，让同类任务的下一次运行更加稳定，这种进化是可控、可追踪的产品迭代，而非Agent在无人监管下自行修改业务规则。
4. 怎么避免Eureka.AI最终走向传统软件公司的项目制交付，被定制需求拖慢节奏？
Sophie：这是我们非常警惕的问题。Eureka.AI的核心原则是：客户需求必须尽可能沉淀为可配置、可复用、可评测的平台能力，避免形成无法复制的人力项目。
AI FDE会帮助我们判断，哪些是客户真正独特的业务规则，哪些只是行业通用流程；哪些可以通过模板、参数、输入输出格式和人工确认点解决，哪些才需要进入更深层的产品能力建设。
我们希望将定制化控制在“可配置、可复用、可评测”的范围内。行业术语、报告格式、销售流程、常用资料和输出风格，可以沉淀为配置和Skills；但如果每个客户都要求一套完全不同的系统开发，就不是Eureka.AI最优先的发展方向。
所以，AI FDE不会将Eureka.AI带向重交付模式，反而会帮助我们更早识别、归类和收敛需求，让真正有价值的需求反哺产品迭代。
5. 从商业化角度看，AI FDE更像获客工具、客户成功工具，还是产品的一部分？
Sophie：本质上，AI FDE首先是Eureka.AI产品的一部分；在商业链路中，它同时承担降低首次使用门槛和提高首次成功率的作用。
很多AI产品要求用户自行编写提示词、上传资料、判断结果、反复修改，这种方式对AI熟练用户可行，但对大多数中小微企业管理者和专业团队来说，门槛仍然很高。AI FDE要解决的正是这个断点：将模糊需求转化为可执行任务，将单次试用转化为可验收成果，再将高频任务沉淀为可复用流程。
从获客角度，它降低了客户第一次尝试AI的门槛；从客户成功角度，它提高了客户第一次拿到可用成果的概率；从产品角度，它会将真实需求沉淀回Eureka.AI的Agent、Skills、Artifact和行业包体系。
AI FDE的目标不是让客户觉得“Eureka.AI很懂技术”，而是让客户觉得“它真的理解我的业务，并且能帮我走出第一步”。
6. Eureka.AI的S.Harness里，哪一层最能体现你们的核心工程价值？
Sophie：如果只能选择一层，我会选Agent运行时。真实的企业工作需要拆解任务、调取资料、调用工具、记录状态、让相关人员确认关键动作，最终交付一个能够进入业务流程的结果。
通用模型提供基础智能，而S.Harness负责将任务拆解、资料调用、工具使用、状态跟踪、人工确认和Artifact交付整合成完整的执行流程。比如企业主希望AI理解客户资料、整理行业背景、生成客户拜访简报、输出销售策略、形成可编辑文档，并且让关键结论有依据、过程可复盘，这种从一次性能力调用到完整任务执行的跨越，就是我们的核心差异。
7. 为什么Eureka.AI要把“评测与优化循环”单独作为S.Harness的核心组成，而不是藏在后台？
Sophie：行业内已经有RAG、工作流编排、工具调用、Agent Runtime、权限治理和评测系统，Eureka.AI的不同之处在于围绕知识工作重新组织这些能力：从资料接入、上下文管理、任务执行、人工确认，到质量评测、正式产物交付，再到复用为Skills。
我们将“评测与优化循环”作为S.Harness的核心组成，是因为Agent产品不能只追求“生成得像”，而要追求“结果是否可靠、过程是否可追踪、下一次是否能做得更好”。如果评测只是后台的隐藏指标，它很容易变成工程团队内部的参考数据；但当评测成为产品的核心模块，它就会直接影响用户信任、团队协作、权限治理和结果交付。
当AI进入真实工作流后，质量、证据和可复盘性不再是附属功能，而是核心能力。
8. Eureka.AI所说的Artifact到底是什么？它和一次性的生成结果有什么区别？
Sophie：Artifact不是一次性的生成结果，而是能够进入真实业务流程的正式成果。它可以是研究报告、项目方案、PPT、表格、网页、代码、运营记录、会议纪要、客户简报、销售材料，也可以是企业内部长期复用的固定格式文档。
客户最终拿到的不是一个只读结果，而是一个可以继续编辑、追溯和复用的工作成果。我们希望Artifact同时包含三层价值：第一，用户看得见的正式文件；第二，背后的来源、引用、版本和过程记录；第三，这次任务沉淀下来的方法、模板和评测标准。
企业客户并不缺一份“看起来还行”的报告，他们真正需要的是符合内部模板、审批习惯、品牌规范和交付标准的成果。格式兼容、专业术语、版式规范和审批流程不是小问题，而是AI从演示阶段进入生产阶段的关键门槛。
9. Eureka.AI为什么强调Skills不只是提示词？目前Skills生态发展到什么阶段？
Sophie：一个Skill不应该只是一段提示词，而应该包含任务边界、输入要求、工作步骤、工具调用、输出格式、质量评测和人工确认点。只有这样，它才能成为真正可复用、可交付、可商业化的能力模块。
现阶段，Eureka.AI不会将Skills Marketplace的数量作为核心宣传指标，更重要的是先将少数高频、刚需、可验证的官方Skills打磨到真正好用，而非打造一个看起来热闹但用户用完一次就离开的“提示词商店”。
当前我们会优先建设官方Skills，围绕研究与报告、文档智能、销售营销、数据报告、项目运营等知识工作的高频场景。未来，行业专家、AI顾问、实施伙伴和客户团队都可以参与创建Skills，业务专家不一定需要写代码，但涉及复杂系统连接、API、MCP、私有知识库或特定部署环境时，就需要开发能力或实施伙伴的支持。
10. Agent执行过程中，哪些动作必须由人确认？人工确认会不会影响使用效率？
Sophie：人工确认点不能简单地说越少越好，也不能说越多越安全，关键是进行风险分级。对于整理资料、归纳要点、调整格式等低风险动作，系统应该尽量自动完成；但对于对外发送、引用敏感信息、形成重要判断、修改关键数据、调用外部工具、产生费用或触及权限边界等高风险动作，就应该要求用户确认。
不同客户的接受度也不同：法律、审计、投研和专业服务场景，通常愿意设置更多确认点，因为责任边界非常重要；而营销、运营和内部知识整理场景，则更希望流程顺畅。未来，确认阈值可以按照团队角色、任务类型、风险等级、数据敏感度和客户偏好进行灵活设置。
Eureka.AI的目标不是让用户不断被AI打扰，也不是让AI自作主张，而是在人机协作中找到合适的控制点。
11. Pro/Team和Commercial Edition的边界是什么？什么情况下AI工具会变成生产系统？
Sophie：一旦AI从个人效率工具进入团队级业务流程，Commercial Edition的价值就会开始体现。Pro/Team版本更适合轻量团队、专业用户和中小微企业的日常工作，比如报告撰写、文档整理、销售材料制作、项目运营和经营分析。
如果客户需要更复杂的角色权限、私有知识管理、审计记录、企业连接器、行业包、安全策略、成本控制，或者希望系统在特定数据边界内运行，就更适合使用Commercial Edition。触发商业版的关键不是公司规模，而是任务是否进入正式的业务责任链。
当客户开始问“谁能看？谁能改？依据在哪里？结果能不能审计？数据是否能出域？模型成本怎么控制？行业模板能不能复用？”时，这个工具就已经不再是简单的AI工具，而是进入了生产系统建设阶段。
12. Eureka.AI如何通过“最小必要上下文”和可控数据边界，降低敏感信息暴露？
Sophie：这并不意味着所有任务都在本地处理，也不是包装成联邦学习概念。我们的核心原则是：最小必要上下文和可选择的数据边界。有些任务可以先基于脱敏摘要、结构化输入、字段、目录、模板和用户确认完成，不需要一开始就上传完整的原始材料；有些任务可以通过权限连接器、客户可控环境、浏览器环境、本地环境或商业版能力处理；对于数据边界要求更强的客户，则可以考虑轻量私有化部署。
律师、审计师、咨询顾问、投研和合规团队最关心的往往不是模型能力强弱，而是客户资料是否会外流、结果能不能追溯依据，以及AI出错后由谁承担责任。所以这不是营销话术，而是产品设计的核心原则：专业用户能否采用AI，首先取决于“能不能安全地将它放进工作流程”，其次才是“它生成的结果好不好”。
13. 如果大厂把Agent编排、治理和评测都做成免费功能，Eureka.AI的客户为什么还会留下？
Sophie：大模型公司提供越来越强的基础智能，开源框架提供优质的开发组件，但客户真正需要解决的是：我的资料在哪里、流程怎么跑、结果怎么验、团队怎么协作、产物怎么交付。
Eureka.AI的定位不是替代模型，也不是替代所有框架，而是通过S.Harness，将模型、知识、工具、工作流、治理和Artifact交付整合成面向知识工作的运行系统。客户需要的不是单个功能，而是一套贴合业务的工作资产，包括行业模板、客户自有知识、内部流程、权限策略、评测案例、产物格式、团队使用习惯和可复用Skills。
这些资产越贴近客户的真实工作，就越不容易被通用免费功能完全替代。很多团队可以用开源框架快速做出Agent演示，但要让它变成一个团队每天能使用、客户愿意付费、结果能够追踪的系统，就需要大量产品化能力。Eureka.AI希望承接的，正是从“能做一个Agent演示”到“能稳定交付知识工作系统”的中间层。
14. 中小微企业客户第一次明确感受到Eureka.AI价值的“啊哈时刻”是什么？
Sophie：我们不会用太多Agent概念向中小微企业做教育。中小微企业管理者真正关心的是，能不能更快拿到客户方案、经营周报、销售话术、竞品分析和项目计划，能不能减少团队反复沟通和改稿的时间。
“啊哈时刻”通常发生在客户发现，系统不仅完成了当前任务，还能将分散的资料转化为结构化、可编辑、可复用的正式成果，并在下一次同类任务中复用同一套流程和Skill。比如客户输入一组脱敏资料，选择一个场景Agent，系统根据行业属性、目标、偏好和输出要求，生成一份客户拜访简报、经营周报、销售方案或项目复盘，这个产物有结构、有依据、可编辑、可复用。
15. 什么样的工作不适合交给Eureka.AI？这是产品成熟度问题，还是Agent本身的硬边界？
Sophie：Eureka.AI更适合知识密集、材料明确、流程可拆分、结果可判断的工作。反过来，如果任务目标非常模糊、缺少输入材料、没有判断标准，也没有稳定流程，就不适合一开始交给Eureka.AI。比如“帮我把公司全面AI化”“做一个万能AI员工”“自动完成所有经营决策”，这些需求听起来宏大，但不适合作为AI落地的第一步。
对于法律意见的最终判断、审计结论、投资决策、医疗建议、重要内容对外发送，以及涉及权限和资金的动作，我们会坚持由人类进行最终确认。其中一部分边界属于产品成熟度问题，随着模型、工具调用、评测、权限治理和上下文工程的进步，很多任务会逐步被覆盖。但只要任务涉及责任、价值判断和现实后果，就不应该将最终责任完全交给AI。在这些场景中，AI更适合整理证据、生成草案、提示风险、模拟方案和追踪过程，最终判断仍应由人类专业人士完成。所以，人机协作不是过渡设计，而是生产级Agent系统长期需要的设计模式。
16. Eureka.AI真正替代的竞争对手是什么？是Copilot、Notion AI，还是垂直SaaS？
Sophie：Eureka.AI的竞争对手并非单一类型。我们会和Microsoft Copilot、Notion AI这类增强型工具产生交集，也会和垂直行业SaaS、Agent框架、AI咨询服务，甚至用户自己用ChatGPT加文档工具的方式形成替代关系。但从客户预算角度看，我们真正替代的，往往不是某一个软件，而是“人工整理资料、多轮沟通、反复改稿、零散使用提示词”组成的低效率工作方式。
以前可能是ChatGPT负责生成片段，飞书或Notion负责记录，Excel负责整理数据，PPT负责交付，人工不断补充上下文、修改格式。Eureka.AI想要替换的，正是这条链路中大量重复、断裂、无法复用的工作。如果客户只是偶尔问一个问题，直接使用大模型就足够；如果客户希望某类知识工作被反复、稳定、可追踪地完成，AI FDE与S.Harness的价值才会更加明显。
17. 如果只能All in一个方向，Eureka.AI会选择基础设施、S.Harness，还是垂直行业Skills？
Sophie：如果只能集中资源在一个方向，我会选择S.Harness加Artifact生成，同时有选择地向上发展垂直Skills。客户最终不会为“编排框架”或“模型路由”付费，而是为一个能够进入工作流程、可交付、可复用、可治理的结果付费。
Artifact-first是Eureka.AI非常重要的判断标准：只有当用户拿到报告、表格、方案、PPT、代码或网页这些正式成果时，才会真正感知到Agent的业务价值。如果S.Harness只是一个任务编排层，确实容易被集成，天花板也可能不高，但Eureka.AI所说的S.Harness，还会连接客户知识、上下文、流程、权限、评测案例、产物模板、团队习惯和Skills。
真正的壁垒不是“我有一个编排器”，而是客户将行业模板、历史案例、交付标准、评测规则、团队权限和复用流程沉淀在平台中。垂直Skills方面，Eureka.AI不需要在每个行业和垂直SaaS正面竞争，更适合让行业专家、AI顾问、实施伙伴和客户团队创建Skills，平台负责底层运行、治理、评测、分发和商业化。
18. 一年后，哪些Agent产品会消失？哪些现在看起来“不性感”的能力会变得重要？
Sophie：一年后，很多“看起来像Agent的演示”会消失。只会完成单次炫酷操作、没有评测机制、没有权限管理、没有正式产物、无法稳定复用的Agent，会逐渐被客户淘汰。泛泛的“万能Agent”叙事，也会回归更具体的场景和工作流。
反过来，现在看起来不够“性感”的能力，可能会被证明非常重要，比如评测、治理、人工确认、上下文管理、知识编译、产物可靠性、版本管理、审计和成本控制。这些功能在演示视频中不一定最吸引人，但会直接决定客户是否持续付费。企业客户不会为演示付费，而是为稳定、可信、可复用的业务结果付费。Skills Marketplace也是如此：如果Skills只是上架一堆提示词，很容易变成一个热闹但低价值的插件市场；只有当Skills绑定真实任务、行业知识、评测标准、客户付费和持续复用，才可能成为新的专业能力分发网络。
19. Agent产品从“能做”走到“客户愿意持续付费”，最关键的跨越是什么？Eureka.AI的北极星指标是什么？
Sophie：最关键的跨越，是从演示能力转向生产级责任。很多Agent产品在POC阶段能够展示“能做”，但客户持续付费，需要看到更稳定的成果：任务能不能重复完成，结果能不能被接受，过程能不能被追溯，风险能不能被控制，团队能不能协作，ROI能不能被清晰计算。
Eureka.AI当前的重点是高频场景的产品化与付费验证，更关注产品方向能否被真实客户反复使用。我们的北极星指标，不是一次性调用量或token消耗，而是：有多少高频任务被稳定完成为客户认可的Artifact，其中又有多少流程被沉淀为可复用的Skills。我们也会关注有效Artifact数、任务完成率、复用率、团队留存、Skills创建和使用、付费转化，以及客户是否愿意将更多工作流迁移进来。
如果客户只是试用一次，生成一份内容后就离开，这不是我们想要的价值。真正重要的是客户持续用Eureka.AI完成某类工作，产物被接受，过程能复盘，方法能复用，团队能协作。
20. 对想让Agent真正进入工作流的企业，你最具体的一条建议是什么？
Sophie：不要从“买一个AI工具”开始，而要从“选一个可重复的真实工作”开始。很多企业上AI失败，不是因为模型不够强，而是一开始就想改造所有流程。更好的方式，是选择一个高频、材料明确、结果可判断的任务，比如经营周报、客户拜访简报、竞品分析、合同条款初筛、销售方案或项目复盘。
可以用一份七步检查清单开始：选一个团队每周至少发生一次的任务；准备5到10份真实但可以脱敏的历史材料；明确最终产物格式，比如报告、表格、PPT、方案或简报；写清楚什么叫“好结果”，包括结构、准确性、引用、风格和禁区；设置至少一个人工确认点，避免AI在关键判断上自动越权；连续运行三次，记录每一次需要修改的地方；把稳定下来的步骤沉淀为Skill，而不是每次重新写提示词。
这个动作不需要一开始就投入很大预算，但能够快速判断一个Agent是否真的可以进入工作流。如果一个任务运行三次以后，质量越来越稳定、修改越来越少、团队开始主动复用，就说明它有机会成为真正的AI工作流。未来Agent产品最大的突破也不仅是模型能力，而是产物可靠性：能否被信任、修改、引用、审计，并稳定进入业务流程。
受访者简介
Sophie Yang｜Eureka.AI 联合创始人兼 CEO
Sophie Yang负责Eureka.AI的商业化、战略资本与全球化生态布局，拥有10年以上企业数字化与AI商业化经验，曾担任SOIN AI CEO、昆仑万维天工AI商业化VP，参与并推动AI搜索、SkyAgent、AI音乐及多项企业级Agentic AI产品从0到1的商业化落地，同时也是多项Agentic AI核心技术专利的发明人之一。
她曾入选行业名人堂年度榜单，参与知名高校创业营相关项目，担任多家企业的人工智能专家顾问，是多个国际行业活动的特邀代表与生态伙伴，同时也是全球女性发展相关组织的成员。
