文章核心观点 - 智能体（Agent）的崛起正在重塑企业软件生态，其核心影响并非简单地取代传统的记录系统，而是暴露并催生了对新型“记录结构”的需求，这背后隐藏着万亿美元级别的市场机遇 [2][5][16] - 传统记录系统（如CRM、ERP）作为业务数据的“单一事实来源”不会消亡，但Agent的跨系统、面向行动的特性，迫使其角色从人类操作中心演变为服务于机器的“带API的状态机”，对数据质量和治理提出了更高标准 [10][14][15] - 当前企业自动化的真正瓶颈在于缺乏对“决策轨迹”的系统性记录，即那些解释“为什么”某个行动被允许发生的关键上下文信息，这些信息通常散落在聊天记录、个人经验和临时讨论中 [22][28][31] - 能够捕获并结构化“决策轨迹”以形成“上下文图谱”的创业公司，具备构建下一代万亿美元级平台（即“决策的记录系统”）的结构性优势，而传统软件巨头由于架构和历史原因难以涉足此领域 [26][40][42][50] - 构建有效的“上下文图谱”需要先建立“操作上下文”这一基础层，以解决身份、关系、时间状态等根本问题，而当前市场主流的RAG和AI记忆方案无法满足这一需求 [55][63][77][80] 记录系统的定义与演变 - 记录系统是企业的“总账本”和“黑匣子”，负责记录谁在何时做了什么、数据如何变更、流程进展到哪一步，用于对账、追责和合规检查，上一代万亿美元级的企业软件生态正是基于此构建 [7][8] - 传统工作流程严重依赖记录系统，例如销售必须将商机录入Salesforce，财务必须在ERP中做凭证，否则相关业务“就算没发生” [9] - Agent的出现动摇了记录系统的中心地位，Agent可以从各系统读取数据，在系统外完成决策和执行，最后只回写结果，这使得记录系统可能退化为只读的数据仓库，不再是流程的必经中心 [10] - 有观点认为记录系统已死，但反驳意见指出，自动化程度越高，越需要明确的“真相源”，记录系统通过各司其职（CRM管客户、ERP管财务）或通过数据仓库/湖仓作为“单一事实来源”来解决数据混乱问题 [11][13] - Agent是跨系统且面向行动的，其能力上限取决于对“哪个系统拥有哪项真相”以及“真相间契约”的理解，这迫使工作的用户体验与真相源分离，前端可以是自然语言界面，但底层仍需权威记录 [14] 上下文图谱：新机遇与核心价值 - “上下文图谱”是由长期积累的、结构化的“决策轨迹”构成，它是一份跨实体、跨时间连接的活的决策记录，使历史先例可搜索、可复用 [26][61] - 决策轨迹记录的是具体某次决策如何产生，包括：使用了哪种定义、基于哪个政策版本、是否获得例外审批、参考了哪些历史先例以及做了哪些调整，这与一般性的业务规则有本质区别 [24][25][58] - 上下文图谱的价值在于，它不仅能记录“发生了什么”，更能解释“为什么这些行为被允许发生”，从而成为自治系统真正的事实来源 [26][40] - 系统型Agent创业公司因位于实际执行路径中，能在决策发生时捕获完整的跨系统上下文、政策评估、例外流程和审批链条，从而具备构建上下文图谱的结构性优势 [25][42] - 上下文图谱能形成强大的反馈循环：被捕获的决策轨迹成为可搜索的先例，新的自动化决策又为图谱增添新轨迹，使得系统越用越懂业务，复利效应显著 [33] 传统系统的局限与创业公司的机会 - 传统记录系统（如Salesforce、ServiceNow）天然是孤立的、以当前状态为核心，它们擅长记录“当前状态什么样”，但无法回放决策发生时的完整世界状态，因此无法捕获支撑决策的上下文 [38][39] - 真实的业务决策几乎总是跨系统的，但没有任何传统厂商位于这个跨系统的执行路径中，因此无法捕获完整的决策上下文 [39][40] - 传统巨头可能通过并购、封锁API、收取高额数据外流费用等方式竞争，但他们无法强行插入一个自己从未参与过的编排层，因为捕获决策轨迹的前提是在决策提交时就身处执行路径中 [43] - 创业公司有三条主要发展路径：1）从头构建AI原生的记录系统以替换现有系统（如Regie）；2）聚焦于例外密集的关键子流程，成为该环节的决策记录系统，并与传统系统同步状态（如Maximor）；3）从编排层起步，创建专门记录决策过程的全新记录系统（如PlayerZero） [44][45] - 随着Agent规模化部署，对Agent可观测性的需求将催生新的基础设施公司，例如Arize正在构建监控和评估Agent决策质量的可观测性层 [46] 识别市场机会的关键信号 - 高人力密度是强烈信号，如果大量人力重复处理同一复杂工作流（如工单路由、跨系统对账），说明传统工具无法自动化，存在Agent切入机会 [47] - 例外密集型决策场景价值最高，例如交易审批、承保决策、合规审查、升级处理等，这些场景逻辑复杂、先例重要，需要视情况而定的判断 [48] - 位于多个系统交汇处的“胶水型”组织职能（如RevOps、DevOps、Security Ops）是通往新一代记录系统的明确信号，因为这些职能的存在本身就意味着没有现成系统能完整掌管其跨职能工作流 [49] 操作上下文：构建决策图谱的基础 - 在捕获“决策轨迹”之前，必须先解决“操作上下文”问题，即让Agent理解组织的真实结构、角色和关系 [55][63] - 操作上下文包含四个核心要素：1）身份解析，确保同一个人在不同系统中被识别为统一实体；2）所有权和关系建模，明确谁负责什么以及实体间关联；3）时间状态理解，能还原决策发生时的世界状态而非仅看当前结果；4）跨系统综合判断能力 [66][70][71][72] - 当前主流的RAG方案存储的是文本相似性，而非语义和关系；AI记忆平台记录的是聊天历史，而非组织现实，两者都无法解决操作上下文的结构性问题 [77][78][79] - 构建操作上下文层需要具备多模态数据接入、时间建模、关系映射、Agent互操作性以及企业级部署等核心能力 [81][82][83][84][85] - 决策轨迹是一种比传统Agent可观测性更高层级的业务语义记录，它描述在什么政策下、基于哪些上下文、触发了哪些例外、由谁批准、参考了哪些先例 [87]