《AI Agents, Agentic AI, and the Future of Sales》一文由Gabriel R. Gonzalez（圣迭戈州立大学）、Johannes Habel（休斯顿大学）和Gary K. Hunter（密西西比大学）三位学者共同撰写，发表在*Journal of Business Research*期刊上，是该期刊“AI与销售融合”特刊的一部分，于2025年10月在线发表，预计刊载于2026年卷。

本文并非一篇单一实证研究报告，而是一篇旨在构建概念框架、描绘应用现状并引领未来研究的综合性文献，属于类型b（观点性/综述性论文）。文章的核心目标在于将“自主人工智能体（Autonomous AI Agents）”这一正在销售领域迅速兴起的现象进行学术化、系统化的概念界定，并将其与传统销售AI工具区分开来。作者们敏锐地指出，尽管自主AI体在业界（如AgentForce, Conversica, Drift等商业平台）的应用和市场预测（预计从2025年的76亿美元增长到2033年的1390亿美元）呈爆炸式增长，但学术界的销售文献却严重滞后，仍主要聚焦于辅助性（Augmentation）或自动化（Automation）的AI，忽视了具备自主感知、推理与行动（Perceive-Reason-Act, PRA）能力的“自主化（Autonomization）”AI体。因此，本文旨在填补这一认知空白，为销售学者、教育者和从业者提供一个清晰的研究路线图和实践指引。

论文的核心论点与阐述

第一核心论点：对“自主人工智能体”进行系统性概念化，提出超越“增强”与“自动”的“自主化”新模式。 作者首先对核心概念进行了精细定义。他们指出，传统AI在销售中扮演着“使能者”角色，要么让销售人员更聪明（提供信息），要么让他们更快（实现自动化）。然而，自主AI体是能够从环境中感知信息、进行推理并独立行动以完成指派任务的技术实体。其关键在于“自主（Autonomy）”，即行动由自身决定而非外部控制。 在此基础上，作者提出了一个扩展的三层销售技术类型学（见原文Table 1），这是本文的核心理论贡献之一： * 增强（Augmentation）：人主导回路（Human-in-the-loop），技术辅助销售人员执行任务（如预测仪表盘、对话智能分析）。 * 自动化（Automation）：人脱离具体任务回路（Human-out-of-the-loop），技术替代销售人员执行预设的、规则化的任务（如自动日程安排、聊天机器人脚本）。 * 自主化（Autonomization）（新模式）：人脱离多PRA循环工作流回路，AI体独立执行多步骤、自适应的任务序列（如自主发起潜在客户开发、进行资格鉴定、处理异议）。 作者强调，“自主化”并非仅仅是“自动化”的升级版，而是质的不同。自主AI体能够进行目标导向的推理，协调跨职能的多步骤工作流，其角色从“副驾驶（Co-pilot）”演变为“自动驾驶（Auto-pilot）”。这标志着技术从支持性工具转变为销售流程中的主动参与者，从根本上重新配置了角色、工作流和组织结构。

第二核心论点：通过详尽的商业用例和调研数据，实证展示自主AI体在销售流程与管理中的当前实践与普及趋势。 为了将概念落地，作者广泛收集并分类展示了商业领域自主AI体的应用案例（原文Table 2列举了包括Salesforce AgentForce, Gong, HubSpot Breeze等众多平台）。这些用例覆盖了销售全流程： * 销售漏斗顶端：自主AI体用于潜在客户开发（Prospecting）和资格鉴定（Lead Qualification）。例如，Landbase的AI体能监控实时信号（如融资动态）识别高潜力客户；SalesLoft利用Drift AI与匿名网站访客对话；11x AI的“数字员工”能24/7跨渠道与潜在客户互动并进行资格鉴定。 * 销售漏斗中端：AI体辅助客户接洽与异议处理。例如，HubSpot Breeze能生成个性化销售信息和策略；Salesken和Gong的AI体能在销售电话中实时分析买家情绪并指导销售人员；Lindy AI甚至能进行自主外呼电话。 * 销售漏斗底端：AI体支持交易达成、谈判和售后关系管理。例如，Alta AI的RevOps代理跟踪交易风险；HubSpot的AI体协助处理报价问答；Conversica和Aampe的AI体专注于客户续约、增销和防止流失。 * 销售管理：AI体变革了新人入职培训（Onboarding）和教练辅导（Coaching）。Winn AI个性化新销售员的学习路径；Salesforce AgentForce和Gong的AI教练能分析销售电话，提供针对性反馈和模拟角色扮演训练。 * 智能体编排（Orchestration）：随着多个AI体的部署，协调成为关键。IBM Watsonx Orchestrate、Google的Agent-to-Agent协议等平台致力于让不同AI体协同工作，形成“智能体AI（Agentic AI）”系统。 为了量化采用情况，作者对100名销售领导者进行了调研。数据显示（见原文Fig. 2-4）：超过三分之二的受访者已在销售流程中使用或计划在未来三年内使用自主AI体；约四分之三的受访者已在销售管理中使用或有计划使用；编排用例相对较少，但符合其作为更高级阶段应用的逻辑。调研还预测，由于AI体带来的效率提升，销售团队规模在未来1年、3年和5年可能分别平均减少14%、26%和38%。

第三核心论点：提出一个紧迫且全面的未来研究议程，涵盖七个优先领域，为学术界指明方向。 鉴于学术研究的滞后，作者构建了一个详尽的研究议程，旨在激发和引导未来的学术探索。这七个优先领域（原文Fig. 5显示了实践者对其紧迫性的评分）是： 1. 绩效影响（Performance Effects）：研究自主AI体对个人、团队、组织及AI体自身各类绩效指标的影响。影响可能因用例、底层技术、衡量指标、情境（如B2B vs. B2C）及这些因素间的相互作用而异。需要开发评估AI体自身性能的新指标（如错误率、因果推理失败、安全性）。 2. 客户反应（Customer Reactions）：探究客户（组织买家和消费者）对与自主AI体互动的反应。包括：客户对AI体身份的总体接受度；对AI体特定销售行为（如适应性销售、关系销售、谈判策略）的反应；以及当买卖双方都使用AI体时（如AI销售代理与AI采购代理谈判）带来的新动态和策略问题。 3. 组织嵌入（Organizational Embedding）：探讨如何将自主AI体在程序上和结构上嵌入销售组织。程序上，研究人机混合操作的模式及人工干预的触发条件；结构上，探讨AI体应向谁“汇报”（销售员、上级、技术部门或元智能体），以及AI体如何融入组织的正式与非正式社交网络。 4. 技术发展（Technical Development）：鼓励销售学者积极参与AI体技术开发，以确保其符合销售场景的心理动力学和业务逻辑。例如，在设计用于培育潜在客户的AI体时，需要平衡信息提供与过度培育导致客户反感的风险。销售领域的专业知识对于开发更有效、更人性化的AI体至关重要。 5. 管理框架（Managerial Frameworks）：呼吁开发实用的决策框架，帮助管理者回答是否、在哪里以及如何实施自主AI体。框架应涵盖：价值机会识别与优先级排序、销售流程再设计（明确人机分工）、供应商选择或内部构建的考量、以及部署后的维护与优化。 6. 替代与赋能（Replacement vs. Enablement）：重新审视关于AI是“赋能”而非“替代”销售人员的传统观点。自主AI体可能通过大幅提升效率，间接导致销售人员需求数量的减少。研究需探讨：哪些销售角色最易受自动化影响？在何种情境下自动化更可能发生？销售人员未来需要哪些新技能（如监督、故障排除、例外处理）？大学应如何培养下一代销售人才？ 7. 将AI体推向市场（Bringing AI Agents to Market）：研究如何有效销售嵌入自主AI体的产品或服务。销售这类颠覆性产品需要销售人员具备哪些独特的知识（如技术理解、价值量化）和技能？需要哪些新的销售管理实践来支持？

第四核心论点：为教育工作者提供将自主AI体纳入课程的具体指导。 为了弥合学界与业界的差距，作者专门为教育工作者提供了实用指南（原文Table 3 & 4）。他们根据不同教育层次（本科、硕士/MBA、高管教育、博士）设定了差异化的学习目标和示例活动，例如从本科生的基础认知和实操项目，到博士生的批判性研究和原创设计。作者还推荐了丰富的教学资源，包括利用LLM的智能体模式进行课堂演示、邀请商业提供商展示、使用低代码平台（如Botpress, Voiceflow）构建简单AI体，或通过编程（如Python）进行更深入的实践。哈佛商学院出版社的相关案例研究也被作为教学素材推荐。

论文的总结与价值

文章最后简要介绍了同特刊内的五篇前沿文章，它们分别从不同角度探讨了AI在销售中的应用，进一步丰富了该领域的研究图景。

本文的显著意义与价值在于： 1. 理论构建价值：首次在销售学术领域系统性地提出了“自主人工智能体”的概念，并创新性地将“自主化”确立为与“增强”、“自动化”并列的第三种销售技术采用模式，为理解和研究这一新兴现象提供了坚实的理论基础和分析框架。 2. 实践连接价值：通过大量真实的商业用例和一手调研数据，有力地证明了自主AI体已非未来设想，而是正在重塑销售实践的当下现实。这为从业者提供了全面的应用全景图和趋势洞察，有助于企业进行战略规划和投资决策。 3. 学术引领价值：所提出的七大研究优先事项构成了一个清晰、紧迫且内容广泛的研究议程，犹如一份路线图，为全球销售学者指明了未来最具潜力和价值的研究方向，有助于凝聚学术共识，避免研究碎片化，加速该领域的知识积累。 4. 教育赋能价值：为教育工作者提供的具体、分层的教学指南和资源，有助于快速更新销售课程内容，培养能够适应和驾驭AI时代变革的未来销售人才，有效弥合了学术教育与企业需求之间的鸿沟。

总而言之，这篇论文成功地扮演了“先行者”与“架构师”的角色。它不仅清晰地界定和描绘了“自主AI体”这一销售领域的颠覆性趋势，更为后续的学术研究、商业实践和人才培养搭建了一个系统性的思维框架和行动指南，对于推动销售学科在人工智能时代的演进具有重要的里程碑意义。