深演智能 DeepAgent 4.0 Pro，打造 AI for Growth 新格局

2026 年 6 月 23 日，深演智能发布了公司登陆港交所后的首个重磅产品升级——DeepAgent 4.0 Pro。这款产品真正要诠释的，是深演智能始终立足的价值主张：AIfor Growth——AI 不是企业降本的工具，而是驱动增长的引擎。

这一判断正在成为市场共识。Gartner 研究副总裁蔡惠芬近期指出：智能体是加速器，不是节流阀。企业部署智能体的首要目标并非削减成本，而是提升运营效率与客户体验、最终实现业务收入的增长。

支撑 AI for Growth 落地的，是 DeepAgent 4.0 Pro 的核心双引擎：Agentic Software（智能体软件）+ Agentic Service（智能体服务）。智能体软件重塑企业自身流程作业，智能体服务引擎延伸企业AI的价值实现——两个引擎合力打造出 AI for Growth 的新格局。

这个双引擎发布的时点，正值全球资本市场对"Agentic"完成一次戏剧性的重新定价。

2026 年 2 月，Anthropic 发布面向办公协同的智能体工具，SaaS 股票应声下挫，"SaaSpocalypse"（SaaS 末日论）成为那几周资本市场最热的词：如果智能体能自己完成工作，企业还需要买软件吗？

三个月后剧情反转：软件板块强劲收复失地，iShares 软件行业 ETF（IGV）五月单月上涨 21%，创 2001 年 10 月以来最强月度表现；六月，管理近 2000 亿美元的软件投资巨头 Thoma Bravo 创始人 Orlando Bravo 公开宣告末日论已经结束——AI 是软件公司的"巨大顺风"，软件与 AI 将合流为面向企业的新型"Agentic Solutions"。

几乎同期，红杉资本发布《Services: The New Software》，提出下一代万亿美元公司卖的不是工具而是可衡量的业务成果；YC 合伙人 Charlie Warren 则断言：未来十年一些最大的公司根本不会是软件公司，而是被 AI 从底层重建的"AI 原生服务公司"。

巨头、PE、VC，罕见地指向同一个词：Agentic。

方向明确，新问题也随之而来：企业的 AI 究竟该以什么方式运行？如何才能真正让AI发挥价值，带来增长？深演智能的双引擎，正是对这个问题的回答。

1、企业AI的价值，分布在两类场景里

深演智能创始人兼 CEO 黄晓南对企业 AI 有一个基本判断：企业里的 AI 价值，本质上分布在两类场景——一类是企业自己动手做的事，一类是企业花钱买来的服务。企业 AI 应用的落地，就是把这两类场景都跑在 AI 上的同一个过程。

Agentic Software，覆盖企业内核。定策略、做新品创新、做用户运营——企业自己动手的流程被软件固化下来，再嵌入 Agent 能力，流程就被 AI 重新武装。

Agentic Service，是企业AI价值实现的外延。品牌传播、广告投放、社媒运营，这些企业花钱买来的服务，同样要 Agentic 化——提供服务的每一个步骤都由 AI 完成，AI 的价值延伸到企业自身边界之外的环节。

红杉在其被广泛引用的机会地图中，用同构的维度划分 AI 时代的机会：内包（INSOURCE），对应企业自己动手的作业；外包（OUTSOURCE），对应企业花钱买来的服务。两边各自对应着规模不同的预算，也各有各的市场逻辑。

2、Agentic Software：软件不会消亡，它正在被重新定价

先看软件。黄晓南对传统企业软件的观点很直接：过去的软件是功能的堆砌，怎么把功能串成一件完整的工作，留给人去学习和操作。而 Agentic Software 交付的不是功能，是 Job to be Done：给它一个业务目标，调动多个 Agent 自己规划、调用工具、把整件事做完——不是在流程旁加一个 AI 助手，而是把 AI 嵌进流程本身。

在真实业务里是什么样？以口碑营销KOX场景为例。

过去的链条处处是断点：某汽车品牌有几百万车主会员，任务只能无差别群发，不知道该发给谁；内容发出去之后，没法分析哪篇效果好；更不知道哪些笔记值得追加热度——每个断点都靠人手工缝合，流程全是断点。

AI 嵌入之后，同一条链路成了闭环：AI 匹配任务与人、生成并审核内容、自动抓回互动数据、识别优质笔记加热，再把"好内容为什么好"沉淀回企业的内容底座。散落的 Task 被串成完整的 Job——这就是 Agentic Software 对传统软件的降维打击。

Agentic Software的价值，正在被多方证据确认。

Gartner 预测，到 2026 年底 40% 的企业应用将内嵌任务型 AI Agent（2025 年不足 5%）；到 2035 年，Agentic AI 有望贡献企业应用软件收入的约 30%、超 4500 亿美元。Orlando Bravo 则透露，Thoma Bravo 投资组合中约 50% 的新增收入已来自 AI 与 Agentic 产品——重新定价不是预测，而是正在发生的事实。

软件不会消亡，但它将以 Agentic 的形态走向未来。它的价值正在从"卖席位、卖功能"变革到"会自己完成工作、交付结果的 Agentic Software"。

3、Agentic Service：真正的天花板，在数量级更大的服务预算里

再看服务。这是更多人低估的一半。深演智能联合创始人兼 COO 谢鹏为 Agentic Service 划出了清晰的界线："我们交付的不是一套工具，而是用AI驱动的服务，直接为客户交付结果。"专家定方向，AI 做执行，服务方承诺可衡量的业务 KPI。

在深演聚焦的 AI 全域广告里，这意味着策略生成、人群圈选、创意产出、投放盯盘、AI 搜索优化，这些过去靠人力加经验完成的每一个环节，如今都由智能体完成，客户拿到的不是工具，而是可核对的结果，以及持续增长的用户资产。

以广告投放找目标人群的场景为例。

过去回答"该影响谁"，靠经验和头脑风暴。信息分散、人为推测，很容易遗漏某些特征的目标人群。如今 AI 策略助手 Agent 帮助品牌准确分析行业和竞品数据，洞察目标人群，最终给出行之有效的投放规划。

一个美妆品牌用策略助手 Agent 直接比对竞品在种草平台和电商平台的人群占比数据，“一眼”定位了品牌对 26–35 岁的品类兴趣人群影响不足的问题（买过你的人还在买你，但可能会买你的人，还没被品牌充分触达）。采纳 Agent 新策略投放后，这类人群的电商消费数据大幅提升。被经验漏掉的增长人群，被 AI 找了回来。

这一半的天花板，要从预算结构看。

红杉给出过一个被反复引用的比例：企业每花 1 美元购买软件，对应约 6 美元的专业服务支出——AI 真正的金矿在那 6 美元里。Foundation Capital 把它量化为 4.6 万亿美元的机会。

Charlie Warren 对"AI 原生服务公司"的刻画点出了两个关键：

• 其一，卖的是结果，不是席位或 token——按完成的工作定价，而不是按使用的工具收费；

• 其二，工具型（Copilot）玩家将始终被动跟随底层大模型的迭代、易被同质化替代；而结果交付型（Autopilot）玩家在一次次交付中，持续把依赖人类经验的判断沉淀为可复用、可规模化的智能能力。

对财务角度看，传统人力服务的毛利率上限约为30%，因为收入与人数基本同步增长；而 AI 原生服务是在一个比软件大数倍的市场里，用 AI Agent 的经营杠杆把毛利结构推向软件级——市场空间与毛利结构的组合，正是这类公司区别于传统服务商、也区别于传统 SaaS 的地方。

这一半引擎面对的，不是存量的重构，而是一个新预算池被打开。

4、AIfor Growth 的支点：三个底座

一个常被忽略的事实：Agentic Service 本就是以 Agentic software 驱动的。两个引擎共享同一套底座——统一的数据、结构化的知识、可调用的内容与技能。

黄晓南把这一点视为整个框架的支点："关键不在于用了多少模型，而在于有没有围绕 AI 重构流程，把数据、知识和内容沉淀成可复用的底座——这才是企业 AI 真正的竞争力。"

结语：让增长跑在AI上

回到开头那场恐慌。SaaSpocalypse 的真正教训，不是软件会不会死，而是市场第一次严肃地为一个问题定价：当 AI 能够自己完成工作，企业运行的方式会变成什么样？

企业 AI 的下一个十年，比拼的不是谁的模型更大，算力更多，而是谁能把 Agent 变成对业务结果负责的运行方式——自己的作业跑在 AI 上，外采的服务也是 AI 赋能的，共享的数据、知识、内容底座足够扎实，人机协同，真正让 AI 驱动业务的持续增长。