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奇绩创坛 2025 年秋季路演日现场
寒冬伊始，奇绩创坛 2025 年秋季路演日落下帷幕。
路演覆盖的 54 个项目中，半数以上聚焦于 Agent，其中专注企业服务的项目仅有 4 家。这 4 家之中，「无限当下」 创始人张浩然在连 UI demo 都没有的情况下，仅凭一场口头阐述，便让陆奇为其拍板了种子轮融资。
「软件不应再等待被使用，而是在需要它的那一刻才存在。」 张浩然这样描述他正在打造的 「即时软件」Agencize：意图驱动的端到端工作方式，即时生成可行动的个性化软件。在与笔者交流中，张浩然阐述了他的构想：无限当下要打造的，是一个由语义驱动、AI Native 的全新办公方式。
中小型组织是未来
在奇绩创坛大大小小的会场中，每当陆奇谈及 AI 交互，张浩然的名字总会反复出现。他是被陆奇称为 「最具硅谷产品经理思维」 的创始人。
拥有十余年产品行业经验的张浩然，曾参与创立城宿并担任 CPO，这是一家与爱彼迎关联颇深的消费项目；当个人创业开启，他又创立营销 SaaS 住客云、DAP 数字采用平台啊哈时刻；他最近的从业经历是飞书无代码和 workflow 的产品负责人。
此次创业，在包括 OpenAI 为首的 AI 公司将 C 端看作 AI 时代终局时，张浩然依旧选择从 ToB 切入——但并非传统意义上的 ToB，而是服务于 「组织」 本身的工具。他的判断依据是：组织所代表的生产关系不会消失。
「社会永远需要组织来解决社会中的问题，所以形成了企业，未来 『企业』 形态可能会变化、会消失，但组织一定不会。组织不会消失，就意味着 ToB 的本质是一种生产结构、生产关系的变化，这个变化才应该是终局，它会传导和改变个体在其中的定位。」 张浩然进一步指出，个人单点生产力的天花板很容易触达，而一旦企业这类组织的生产关系发生变化，单点生产力的提升或许就不再是关键。
同时，基于对海外与中国企业级软件市场的观察，张浩然认为：中国大型公司使用的工具穿插着私有部署自研服务商，开放性低，而海外在工具链的衔接与生态开放上更具优势。因此，无限当下将客户群体的初始定位放在了海外。
在他看来，海外市场 ToC 与 ToB 的界线正日益模糊。「SMB（中小型企业客户） 很可能成为这一波 AI 变革的中坚力量。」 张浩然表示，全球 SMB 与专业个人用户是无限当下的首要切口，「服务这类用户，其增长策略、市场打法、产品感知与精细度，都必须达到 ToC 的标准。」
在更具体的 ICP（理想目标人群画像），无限当下勾勒出几个特征：首先，客户的工具要使用密集，完成一个任务要在多个系统之间切换；其次，它的重复性很高，但是重复性的每个环节有细节的变化，传统的 automation 工作流解决不了；再者，这个任务要有很好的目标导向，是否完成结果要有可衡量指标；最后，能解决的业务是直接和收入相关的，比较核心的部分。
服务于这样的场景，需要的正是一种能随时响应意图、动态组合能力的全新软件范式。张浩然称之为 「即时软件」。
已知软件形式的终结
什么是即时软件？「这是一个抽象的概念」，张浩然告诉笔者，AI 时代应有的软件，不应再是一个等待被使用的固定程序，而应是一种在需求发生时才 「显化」 的能力。这或许将终结人们已知的软件形式。
过去几十年，预设的按钮、固定的流程、对用户需求的僵硬假设，构成了软件的 「纪念碑」 时代——程序彼此隔离，绝对独立。随后，平台、API 与集成出现，通过搭建桥梁实现数据流动，但软件仍需被人发现，用户仍须学习使用。
「软件不应再等待被使用，而是在需要它的那一刻才存在。你需要的功能并不存在于我们的代码库中，它从未存在过，它在你说出意图的那一刻诞生，并且可能永远不会以完全相同的形式再次出现。」 张浩然这样描述对即时软件的设想。
如同著名的双缝干涉实验，当 「观察行为」 发生时，软件才会坍缩为我们需要的精确现实。更重要的是，即时软件可以通过 AI 组合和使用工具的能力，解决 「基础软件无法交付洞见、交付认知」 的问题。
此次无限当下推出的产品 Agencize，正是对 「即时软件」 的实践。通过独创自适应推理引擎，让 AI 具有使用人类工具的能力，从而赋予各种组织强大代理性。具体包含简单的、复杂的，两种任务场景：
简单任务场景（目前处于上线前的准备工作）：AI 直接执行单次任务。例如美国某年营收 2000 万美金的小家电 DTC 品牌，创始人过去每天需手动处理 20+笔国际订单：查收货地、google 搜索各国电压标准、用 ChatGPT 写邮件、查找联系人邮箱并确认，反复操作 20 多次。使用 Agencize 后，一句指令让 AI 自动完成全流程——调取订单数据、联网查询各国插座规范、生成个性化邮件草稿并等待确认。原本耗时一天的机械劳动，压缩为异步执行的后台任务。
复杂和持续性任务场景（将于 2026 年 Q1 发布）：针对复杂、高频场景，推理引擎驱动多智能体框架调用底层应用 API，生成持续复用的个性化软件。当 AI 持续学习业务逻辑后，会将"每日订单核查"固化为可留存的软件，每天自动执行重复工作。
值得注意的是，与许多追求纯技术实现的 AI 原生公司不同，Agencize 更强调产品思维，注重业务落地与价值交付——将现有 SaaS 软件视作一种数据库，并在此基础上重新定义 AI 的价值交付层，实现端到端的业务价值闭环。
张浩然强调，Agencize 所提供的 「端到端完成任务并交付结果」 的能力，是当前许多 SaaS 尚未实现的，而这恰恰是 SaaS 诞生之初被寄予的终极期望。「现在 AI Agent 和 Agentic 的 AI 来临后，SaaS 并不会被替代，它会作为一种面向 AI Native 应用的工具，把 AI Native 的价值发挥到最大。」 他进一步解释：「就像当时的 Oracle，它在 SaaS 出现之后被降级成了一种数据基础设施。」
此外，在业务实现过程中，企业 know how 系统会形成一种独特的数据资产，成为无限当下的长期壁垒。「这个数据集可以简单理解为：能否清晰定义谁、在什么情况下、使用了哪些工具、做了哪些纠正、最终解决了什么问题。这一连串的使用链，就是一种企业级私有且优质的数据集，也是无限当下将创造的核心数据。」 张浩然补充道，这些数据终将被捕获并转化为可供 AI 理解、可供 Agentic 推理的 Know-How 与内部洞察。
「个性化」or「通用性」？
Agencize 所代表的 「即时软件」，其终极输出正是一个个 「个性化软件」。这引向了一个根本性的行业思考：在 AI 时代，软件应该追求 「通用」 还是 「个性」？对此，张浩然的判断非常明确。
他认为，过去几十年软件行业对 「通用性」 的追求，某种程度上已经走入误区。
为了实现通用化能力，传统 SaaS 软件供应商会把自己做成 Pass，如 Salesforce、Workday，将自身能力切分成一个个 「积木块」，由客户成功团队组合，在产品内配置出对应的流程或表单后，才能交付满足客户需求的东西。但张浩然认为，这种做法这本质上就是一种初级的个性化软件。
「未来不会再有 『通用性』 这一说了。」 张浩然判断，当个性化软件成立之后，软件供应商不再需要追求做一个大而全的通用平台，而是专注把核心能力做好。真正的 「价值交付层」，会由像 Agencize 这样的 「即时软件」 来完成。
这种模式下，软件的形态也从 「预先搭建」 转向 「过程中学习」。张浩然告诉笔者，他们不认同当前许多 Agent 搭建平台强调的 「预先配置工作流」 逻辑。「如果能预先构建工作流了，那和手动操作有什么区别？况且业务人员根本难以实现。」 他认为，真正的 Agent 应该是在人与 AI 协作完成任务的过程中，逐渐被 「学」 出来的。「系统越用越聪明，软件越用越贴合。这才是自下而上、可持续的智能。」
「我们最终交付的不是一堆代码或一个界面，而是一套不断进化的业务理解能力。」 当类似场景重现，系统便能直接生成一个固化的个性化应用，自动执行。在张浩然看来，这也才是 AI 原生应有的样子——不是简单地在软件里加入 AI 功能，而是从交互方式、价值交付到系统演进，都建立在 AI 能够理解、调度和生成的基础上。
目前，无限当下团队只有张浩然和他的合伙人 CTO，他们两人立下一个目标：在达到 100 万美元年度经常性收入之前，不招聘一人。「如果我们自己都不能先用 AI 和个性化软件解决自己的问题，又怎么能说服别人？」 张浩然说。他们正身体力行，做 AI Native 办公方式的实践者。
从连 UI demo 都没有的阐述，到即将上线的产品，张浩然和他的 「无限当下」 正在挑战软件的固有形态。在他们构想的未来里，软件将不再是需要学习和寻找的固定产品，而是如影随形、应需而生的能力本身。（本文首发钛媒体 APP，文 | 散落拾获，作者 | 贾雨微）
