今年，全球科技圈都在热议一个词：Agent（智能体）。
从 Salesforce 推出的 Agentforce ，誓言要打造“十亿数字员工”，到北美顶级科技巨头Magnificent Seven (七巨头/M7)纷纷推出 Agent 产品，行业共识正在发生剧变：企业需要的不再是一个只能陪聊的 Copilot（副驾驶），而是一个真正能干活、能交付结果的 Agent（智能员工）。
为什么？因为在真实商业世界里，Chatbot（聊天机器人）效果难以实用。
过去两年，无数 SaaS 公司试图在软件里塞进一个对话框，告诉老板们：“有什么问题，你就问它。”但现实是残酷的，没有任何一个忙碌的老板，愿意整天对着屏幕敲字，去“哄”AI 吐出答案。商业的本质不是闲聊，而是高确定性的交付。
特别是在“中国企业出海”这个当下最性感的万亿级赛道中，这种矛盾被无限放大了。谁在招标？谁有风险？当地政策怎么变？这些关键情报散落在全球数千个垂直媒体资讯和商业数据库里。靠人去搜，成本太高；靠通用 Chatbot 去搜，幻觉太多。
这正是 Specific AI （出海易）这家公司让我们感到兴奋的地方。在Agent和出海这两个最热的十字路口，他们想定义一件真实有用的商业交付级AI产品。
这家由剑桥、牛津、港科大等顶尖学术团队与国际咨询背景人才共同创立的公司，刚刚宣布完成了百万美元级的天使轮融资，估值达到 8000 万元人民币。
Specific AI 的联合创始人杨觐光
他们没有去卷通用的“超级模型”，而是做了一个很“反直觉”的决定：在这个对话式 AI 泛滥的时代，他们却要革了 Chatbot 的命。
Specific AI 的思路非常清奇：老板们并不想和 AI 聊天，他们只想雇佣一个懂行的“员工”，给我搜集商业信息，然后帮我辅助做商业咨询。
出海最大的痛点是什么？是巨大的信息差。绝大多数中国企业可能了解国内、本省的信息，但一旦跨国，信息获取的难度呈指数级上升。
他们曾接手过一个政府侧的咨询报告项目，需要收集全球 20 多个国家的行业热点。传统咨询机构因为成本过高连续流标两次，而 Specific AI 依靠 Agent 的能力，以极低的成本（可能只有传统费用的 1%-5%）完成了海量信息的采集、筛选和分析。
根据用户目标的国家和行业，AI员工全球搜集对企业最有价值商机
而且，非常产品化的地方在于，他们直接推出了5 位标准化的“AI Agent 员工”——从专门盯着政府标讯的“招投标员工”，到全天候监控合作伙伴财务状况的“风险情报官”。这些数字员工不仅仅是提供信息，更是通过独创的“四层知识图谱”，像刑侦破案一样构建完整的证据链。
当然，Agent处理复杂任务，理念确实很好，但当一个任务被拆解给多个模型，如果上一步产生了幻觉，下一步就会基于这个幻觉继续一本正经地胡说八道，错误会层层放大。对于 C 端用户，这可能只是个笑话；但对于涉及商业决策的 B 端客户，这是不可接受的。
Specific AI 的解决方案非常“硬核”：引入证据链（Evidence Chain）。
允许模型自由发挥，但证据必须死磕到底。 从信息搜集到决策输出，每一条数据、每一个结论，都必须能追溯到原始的证据源头。
所以，基于以上构造， Specific 让AI 不再只是陪你聊天，而是能帮你每月挖掘 500+ 条潜在商机，或者通过识别破产前兆帮客户规避 2000 万元的坏账风险时，AI 才真正完成了从“玩具”到“新基建”的蜕变。
带着对“出海 + Agent”落地场景的好奇，我们和 Specific AI 的联合创始人杨觐光进行了一场深度对话，经编辑如下：
雇佣 AI 员工，让商机看得见
鲸哥： 恭喜 Specific AI 刚刚拿到了天使轮融资，估值也到了 8000 万。我看咱们团队的背景非常精英，不仅有来自 Formula Consulting 的战略咨询背景，还有像牛津、剑桥、港科大的技术大牛。这种“咨询+学术”的混搭配置，是基于什么样的考量？
Specific AI 杨觐光： 谢谢。其实我们和目前主流的 AI 应用团队最大的区别就是——我们高度业务化，同时技术又非常专精。
我的合伙人团队里，有做国际战略咨询出身的，非常了解企业主到底需要什么；而我们的技术合伙人，比如来自牛津做大模型开发的张博士、刘硕士，来自剑桥加密资产数据的吴老师，以及香港大学负责数据分析的刘博士等，他们过往都是做模型研究和高密度数据处理的顶级人才。
我们虽然在纯通用大模型上不去卷参数量，但在“如何从海量资讯中筛选有价值信息”这一点上，结合了咨询的商业敏感度和金融级的数据处理能力，这让我们能更精准地切入痛点。
鲸哥：商业数据和商业搜索是蓝海市场，你们切入的场景是“出海”。当时是怎么锁定这个方向的？
Specific AI 杨觐光：我们当时想找一个“信息差最大”的领域。
我们发现，中国企业在国内可能很熟悉环境，但一旦跨国，信息差就变得巨大。即使海外有大量的公开信息，但国内企业没有能力、时间或专业人士去获取。
根据预测，到 2028 年全球出海总值将突破 3 万亿美元。面对这么大的市场，传统的方式效率太低了。我们之前接了一个政府侧的咨询报告项目，要搜集全球 20 多个国家的行业热点。这个项目因为工作量太大、利润太薄，传统咨询机构连续流标了两次。但对于我们来说，用 AI Agent 去做，成本可能只是他们的百分之几。
鲸哥：你刚才提到了一个很有趣的观点：老板不需要 Chatbot。为什么你们一开始就拒绝了聊天机器人的形态？
Specific AI 杨觐光： 这是一个特别反直觉的事。我们一开始就问自己：企业真的需要在工作流里放一个 Chatbot 吗？
如果你仔细观察真实的工作场景，你会发现大家并不是在漫无目的地聊天。没有人会跟同事说“你来问我吧，我什么都知道”。工作的本质是汇报和分工。
所以，我们不提供聊天机器人，我们提供的是“AI 员工”。
在我们的产品体系里，你可以直接“雇佣”五个不同的角色。比如你需要做海外政府项目，你就雇佣“AI 招投标员工”，它 24 小时帮你盯着全球的标讯；你需要管理供应链，你就雇佣“AI 合作方风险追踪情报官”。它们交付的是深度的研报、预警和决策建议，而不是对话框里的闲聊。
鲸哥：B 端客户对 AI 最大的顾虑就是“幻觉”。在商业情报这个领域，你们怎么保证信息的真实性？
Specific AI 杨觐光： 这是一个非常核心的问题。多智能体（Multi-Agent）虽然强大，但很容易层层引入幻觉。
为了解决这个问题，我们在技术架构上构建了一个“多层次知识图谱”。
我们不仅仅是把数据扔给大模型，而是构建了四个层次：行业术语层、行业知识层、事实趋势层、用户信息层。这就像给 AI 装了一个专业的“大脑回路”。
你可以允许模型在分析时有一定的自由度，但在核心事实层面，必须有一条严密的“证据链”贯穿始终。从信息搜集到最终的决策输出，每一个结论都必须能追溯到原始的数据源。客户向领导汇报时，展示的就是这个经过多层验证的证据链。
鲸哥： 听起来很硬核。那落实到具体的降本增效上，有没有什么实际的案例数据？这些 AI 员工到底能帮老板赚多少钱，或者省多少钱？
Specific AI 杨觐光： 我们有两个最核心的价值承诺：让商机看得见，让风险控得住。
在抓商机方面，以前海招商局为例，他们雇佣了我们的“招投标 AI 员工”和“客户动态追踪情报官”。我们直接对接官网数据和商业数据库，帮他们每个月挖掘出 500 多条潜在商机。还有一个韩国的无人机企业客户，用我们的系统在欧美市场拓客，效率直接起飞。
AI招投标员工每日给用户推荐10条海外标讯
在控风险方面，价值可能更直观。我们服务的一家日本跨国新材料企业，使用“风险追踪情报官”监控他们的供应链企业。我们的 AI 从海量数据中，敏锐地识别出了他们某家客户企业的破产前兆——这不是显性的新闻，而是通过多维度数据推导出来的。
结果他们及时采取了行动，成功规避了高达 2000 万元人民币的回款风险。这就是 AI 员工在关键时刻的价值。
鲸哥：AI 这么能干，未来的销售和商务人员会被替代吗？
Specific AI 杨觐光： 完全不会。我们从来没想过用 AI 去替代那些做商务的人。
恰恰相反，我们的逻辑是：把那些琐碎的、需要熬夜处理的信息搜集工作交给 AI，让人腾出手来去干只有人能干的事。
比如，我们的 AI 帮你把标书拆解好了，合规点总结好了，甚至中标概率都算出来了，那你作为商务，就可以专注于去搞关系、去“喝茅台”了。我们是让商务人员从繁杂的案头工作中解放出来，去专注于最后的临门一脚。
鲸哥：听说你们接下来的动作很大，不仅有新一轮融资计划，还要进军日美市场？
Specific AI 杨觐光： 对，我们非常看好全球中小企业的数字化转型需求。
我们计划在未来 2-3 年内，把 Specific AI 打造成企业出海运营的“新基建”。目前的规划是逐步开拓日本和美国市场，因为那里的商业信息付费习惯更好，市场也更成熟。
同时，我们也计划在 2026 年第一季度启动下一轮融资，继续加大在多智能体平台上的研发投入。我们不纠结于是不是要训练一个超级大模型，我们只关心能不能用 AI Agent 这种新形态，帮中国乃至全球的企业，把生意的边界推得更远。
企业交流：
文章来自于“鲸选AI”，作者 “鲸选”。