- 人工智能软件即服务(AI SaaS)通过将智能嵌入工作流程来改变传统软件,使产品能够解读用户意图、调整界面并提供积极主动的结果,而不是简单地对点击做出反应。
- 与静态 SaaS 不同的是,Linear 和 Coda 等人工智能原生应用程序使用LLMs 来完成生成结构化输出、汇总数据以及根据个人用户目标进行动态入职等任务。
- 现代人工智能 SaaSstack 结合了各种工具,如用于对话代理的Botpress 、用于协调逻辑的 LangChain、用于快速向量搜索的 Pinecone 以及用于重新排序和提高检索精度的 Cohere。
- 人工智能 SaaS 的最佳实践强调将人工智能深度集成到核心用户体验中,围绕用户意图进行构建,保持透明度,优雅地处理人工智能故障,并从重点用例入手。
大多数 SaaS 产品都是为已经知道自己需要什么的用户设计的。你打开仪表板,点击几个菜单,然后开始工作。这是结构化的、可预测的,而且有点陈旧。
人工智能正在改变这一切。不是通过华而不实的功能,而是通过更深层次的东西:软件能够实时调整,理解用户意图,并围绕用户进行自我塑造。这不仅仅是 "自动化",而是感知 行为。
你不需要走远。曾经按照脚本进行操作的企业聊天机器人现在可以在整个支持流程中显示答案、触发操作并提供上下文--无需人工参与。
这种转变不仅限于聊天。它体现在用户的编写、学习、入职、分析和构建方式上。定义 SaaS 的静态工作流正悄然被更智能的东西所取代。
让我们来仔细看看有哪些变化,以及这些变化对下一代软件意味着什么。
什么是人工智能 SaaS?
人工智能 SaaS(即人工智能软件即服务)是一种基于云的软件,它将人工智能功能直接集成到其核心用户体验中。这包括自然语言输入、生成式响应、个性化流程和自适应界面等功能。
这种区别不仅是技术上的,更是行为上的。在人工智能 SaaS 中,产品不是在等待指令。它根据用户的意图进行预测、浮现操作并塑造体验。
这种微妙的转变颠覆了价值的传递方式。人工智能 SaaS 提供的不是一套工具,而是成果--往往是在用户提出要求之前。这正是 SaaS 设计、入门和用户体验的旧玩法开始过时的原因。
Grammarly、Duolingo 和Notion 等工具不仅增加了人工智能,还围绕人工智能重新设计了产品体验。
传统 SaaS 对人工智能 SaaS
人工智能不是在取代 SaaS,而是在重塑 SaaS。核心的转变不仅在于功能,还在于用户与产品的交互方式以及他们所期望的回报。
传统的 SaaS 是结构化和基于规则的。用户遵循固定的流程,点击可预测的按钮,填写表格。产品对输入做出反应,仅此而已。
人工智能 SaaS 颠覆了这一模式。用户跳过步骤,输入问题,并期望产品能够理解他们的意图。这不再是设计流程的问题,而是要建立能实时解释、适应和响应的系统。
对于产品团队来说,这意味着重新思考核心原则:
- Linear 用户体验让位于开放式输入
- 实时检索取代静态文件
- 接口从被动发展为主动
这就产生了一种新的产品逻辑--一种以结果为导向、对情境有感知、默认为动态的产品逻辑。
要了解发生了哪些变化,不妨将两种模式并列比较,看看每种模式是如何塑造用户体验的。
您仍在提供 SaaS 产品,但期望值已经焕然一新。用户不想被引导。他们希望被理解, 而人工智能恰恰能做到这一点。
人工智能如何改变 SaaS 产品的真实案例
并不是每个 SaaS 产品都需要人工智能,但对于善于使用人工智能的团队来说,大型语言模型LLMs)正在释放以前根本无法实现的产品体验。
我们看到,SaaS 中的人工智能已超越了聊天界面和自动完成字段。在最佳实施中,人工智能代理在产品内部运行--对用户输入进行推理,从过去的互动中检索上下文,并生成高度个性化的响应。这不仅仅是自动化。它是与用户一起思考的软件。
以下是LLMs 在生产型 SaaS 中运行良好的两个领域。
在真实用户界面内生成结构化输出
一些最有影响力的人工智能功能并不生成内容,而是生成你可以在其基础上构建的结构。
Excalidraw AI 就是一个完美的例子。您只需描述您想要的流程--"用户注册、验证电子邮件并点击仪表板",人工智能就会编写与之匹配的 Mermaid.js 代码。图表会立即出现,并可在应用程序内进行完全编辑。您不是从零开始,而是获得一个符合用例的智能、结构化的基础。
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这不是静态图形。它是会思考的代码,变成了你可以操作的可视化工作流程。
其他工具也在进行这方面的探索--如 Uizard,它能将提示信息转化为用户界面布局,还有 Retool,人工智能能根据用户目标配置前端和后端查询。
在所有这些情况下,LLM 不仅能帮助用户加快工作进度,还能以产品的母语进行输出。
工作流程中内置决策支持代理
大多数 SaaS 工具都假定用户知道下一步该做什么。人工智能正在改变这一点。
现在,我们看到的嵌入式代理可以读取项目、问题或文档的当前状态,并提出下一步行动建议。
在 Linear中,人工智能会总结错误和问题,然后根据严重程度、频率或阻止状态建议优先级。这不仅仅是总结票单,它还能解释紧迫性,并引导团队采取行动,发挥垂直人工智能代理的作用,在各部门之间架起一座桥梁。
Asana AI正在对项目数据进行类似的处理。它能发现卡住的任务、错位的负责人或进度偏移,并悄悄提出更新建议,以重新平衡工作。
这类代理不生成内容。它读取系统内部的信号--任务进度、任务分配、输入信息--然后做出细微而有益的举动,改变工作方向。
适应用户的人工智能原生上岗培训
大多数入职流程都是静态的--一些引导性的点击,也许是一个核对表。但LLMs 可以从用户的需求出发,并围绕这些需求进行构建。
在 Coda 中,入职培训更像是一场对话。你描述自己要做的事情--计划团队外出、管理客户交付成果、跟踪习惯--人工智能就会为你搭建一个工作空间支架,让你开始工作。表格、按钮、公式都已就位。
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Guidde采用了一种不同的方法:它利用产品元数据和人工智能,根据你的输入自动生成应用内的导览。您只需说出所需的指南类型,它就会创建相应的流程,无需手动捕捉。
过去是参观,现在是先行。
你带着意图出现。产品对结构做出反应。
从结构化输出到自适应入职,我们所涉及的每一个使用案例都依赖于能够处理自然语言、上下文、内存和动态输出的基础架构。其中一些工具在幕后工作。另一些则直接嵌入到产品stack中。
让我们来看看目前为人工智能原生 SaaS提供支持的最重要平台--这些平台可以帮助您构建代理、管理RAG 管道、构建输入以及将LLMs 插入实际工作流。
构建人工智能驱动的 SaaS 产品的 7 大工具
信息、逻辑和用户体验之间的界限越来越模糊。过去 "只做知识检索 "的工具现在提供了代理脚手架。为用户界面构建的平台开始支持工具使用和上下文处理。
但是,当你观察团队在生产中使用的工具时,某些工具会不断出现,因为它们在某些方面很出色。
无论是触发操作、检索事实、运行长链,还是与其他应用程序集成,它们在现代人工智能 SaaS 的构建过程中都发挥着独特的作用。
1.Botpress
当您构建的代理需要做的不仅仅是回答问题时,Botpress 就是您的最佳选择。它专为希望真正控制人工智能行为的团队而设计,将逻辑、记忆、操作流和多渠道部署集于一身。
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您可以将它连接到任何后端,跨回合传递上下文,处理 API 调用,并触发真实结果--所有这些都可以在同一个对话中完成。在聊天需要推动行为而不仅仅是提供回复的情况下,它的作用尤为突出。无论是注册用户、安排访问、处理内部操作还是路由支持,Botpress 都能让您感觉无缝连接。
该平台还支持网络平台,如 WhatsApp和 Telegram和自定义 SDK,因此您的代理可以随时随地与用户联系。
主要功能
- 全面控制逻辑、内存和 API 操作
- 内置测试、分析和版本管理工具
- 多渠道支持(网络、WhatsApp、Slack、自定义)
- 轻松切换到实时代理、后备流程和自定义用户界面小部件
定价
- 免费计划:0 美元/月,含 5 美元 AI 积分
- Plus:89 美元/月 - 包括实时代理交接和分析
- 团队:495 美元/月 - 增加角色管理、SSO 和协作功能
- 企业:为大规模或合规性要求高的团队定制定价
2.LangChain
LangChain 是许多人工智能功能的支柱,这些功能看起来完全不像是聊天,如计划代理、内部副驾驶、分析解释等。它灵活、模块化,为开发人员提供了将LLMs 与工具、API 和内存连接起来的明确方法。

但这种灵活性也有一些代价。LangChain 非常以 SDK 为中心,大部分协调和调试工作都在 Python 或 JavaScript 中进行。他们已经推出了一款名为 LangFlow 的无代码生成器,但它仍处于早期阶段,缺乏核心 SDK 体验的完善性和稳定性。
尽管如此,如果你需要完全控制你的代理如何思考、计划和行动,这是大多数人都会选择的工具。
主要功能
- 支持工具使用、规划和记忆的代理框架
- 本机支持OpenAI 函数、RAG 管道和向量搜索
- 工作流程和推理步骤的模块化设计
- 可与大多数应用程序接口、矢量数据库和文档加载器配合使用
定价
- LangChain 开放源码软件:免费开放源代码
- LangSmith(调试 + 监控):目前免费;即将推出按使用量定价的功能
3.松果
Pinecone 是一种矢量数据库,几乎出现在所有 RAG 生产系统中,这是有道理的。它速度快、可扩展,只需最少的设置即可存储和检索高维数据。无论您是为支持单、内部文档还是结构化知识编制索引,Pinecone 都能让您轻松地在LLM 工作流中获取相关上下文。
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新发布的 Pinecone Assistant 让这一切变得更加简单。它可以在幕后处理分块、嵌入和检索,因此团队无需管理基础架构即可构建数据感知代理和搜索功能。
Pinecone 很少会是stack 中的唯一工具,但在需要快速过滤检索时,Pinecone 是大多数团队的首选。将它与 LangChain 或 Cohere 相连,就能为任何基于 RAG 的助手奠定可靠的基础。
主要功能
- 快速、生产就绪的矢量搜索
- 松果助理(2025)摘要检索复杂性
- 元数据过滤器、多用户索引、混合评分
- 托管基础架构 - 无需托管或调整
定价
- 入门版:免费提供多达 5M 的矢量
- 标准:基于使用量的弹性扩展
- 企业:专用能力和支持
4.协调
Cohere 一开始是快速、高质量嵌入的首选平台,现在仍在该领域占据主导地位。但在过去的一年里,它已发展成为一个更广泛的平台,借助Rerank API和托管Command R模型等工具,为检索增强生成(RAG)提供支持。
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Rerank API 是 Cohere 的一大亮点。它可以让您根据搜索结果与查询的匹配程度重新排列搜索结果的顺序--这样,您就不用再向LLM 传输 20 个原始数据块,而只需发送 3 个重要的数据块即可。这样做的结果是:响应速度更快、令牌使用率更低、答案更清晰,让人感觉是有意为之。
您还可以获得多语言支持、长语境感知以及可选的托管stack ,该stack 可在一个地方处理嵌入、搜索和排名,无需进行微调。
当你需要改进你的模型,而不是改变它的推理方式时,Cohere 就会大显身手。将其 Rerank API 与 Pinecone 等优秀的向量存储和 LangChain 等智能协调器搭配使用,您将获得更简短、更准确、更易解释的答案。
主要功能
- Rerank v3.5版本可根据上下文选择更清晰的答案
- 具有低延迟应用程序接口的托管 RAGstack
- 与 Pinecone、LangChain 和 LlamaIndex 配合使用
定价
- 嵌入:每月免费查询次数高达 100k 次
- 重新排名:基于使用量(联系了解定价)
5.LlamaIndex
LlamaIndex 是围绕一个特定的理念而构建的:您的人工智能只有与您提供给它的数据一样好。如果您要从 PDF、维基、数据库或电子表格中提取数据,LlamaIndex 将帮助您利用结构、元数据和智能路由为检索做好准备。
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与处理矢量搜索的 Pinecone 或重新排序相关性的 Cohere 不同,LlamaIndex 专注于为模型提供数据的管道。它对信息源进行分块和索引,跟踪文档元数据,并根据结构和意图(而不仅仅是关键词或嵌入)进行查询。
对于依赖于特定领域内容(产品手册、客户数据、工程日志)的人工智能产品开发团队来说,它尤其有用。
LlamaIndex 在某些方面与 LangChain 重叠,但它更侧重于数据准备和索引,而不是代理规划或工具使用。
主要功能
- 结构化和非结构化数据的索引管道
- 智能查询路由和源跟踪
- 可与 Pinecone、Chroma 或本地存储器配合使用
- 与需要高度信任内部数据访问的代理最匹配
定价
- 开源:免费 (MIT)
6.Vercel AI
Vercel AI SDK 适用于希望人工智能成为产品一部分的团队,而不仅仅是放在角落里的聊天机器人。它可以帮助您在应用程序中使用 React、Svelte 或 Next.js 构建反应灵敏、类似聊天的界面,并完全支持流式响应、内存和调用外部工具。
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它是由 Next.js 的同一个团队开发的,这一点从它对前端状态和用户体验的处理上就可见一斑。最新版本还增加了对 MCP(模型上下文协议)的支持,这是一个即将推出的标准,用于构建模型输入、工具使用和接地源。这意味着更简洁的 API、更轻松的定制以及对助手操作的更好控制。
您不能在这里构建代理,但如果您已经有了代理,这就是您将其转化为完美产品体验的方法。SDK 可以很好地融入任何前端stack,它对 MCP、工具使用和流媒体的支持使其成为需要原生感的人工智能界面的理想选择。
主要功能
- 将人工智能界面直接添加到 React 或 Svelte 应用程序中
- 流媒体、聊天记录、工具支持和接地
- 支持 MCP,实现结构化、可控的模型行为
- 由 Next.js 的创建者打造--针对前端用户体验进行了优化
定价
- 开源 SDK:免费
- Vercel 托管:基于使用量(计算+带宽)
7.制作
Make就像 SaaS 产品的胶带,尤其是在集成人工智能的早期。它是一个可视化自动化平台,让你无需编写太多代码就能拼接应用程序、触发工作流,甚至插入人工智能模型。
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它确实能为产品团队提供人工智能行为原型的能力,而无需完整的后台或协调层。需要在用户在聊天中提供负面反馈时触发支持跟进?使用 Make。想用OpenAI 总结该信息并将其记录到Hubspot CRM 中?也可以使用 Make。
它不是为复杂的规划代理或深度工具使用而构建的,但对于只需要将 A 连接到 B 再连接到 C 的任务来说,它是快速、灵活和友好的。当你的产品不是人工智能优先,但又想在幕后嵌入一些智能时,这一点尤其有用。
主要功能
- 可视化生成器,可集成数百种预置应用程序
- 可通过人工智能输入轻松触发操作(例如,GPT 摘要 → 电子邮件/发送/客户关系管理)
- 内置OpenAI 模块,支持 HTTP 和webhook
- 非常适合团队操作、反馈回路和轻量级自动化
定价
- 免费:每月 1,000 次操作,2 个活动场景
- 核心:9 美元/月--适用于小型团队和轻度使用
- 专业版:16 美元/月 - 增加更多操作、调度和错误处理功能
- 企业:自定义 - 适用于运行关键任务流的团队
为 SaaS 产品添加人工智能的最佳实践
使用人工智能构建产品不仅仅是添加一项新功能,它往往会从根本上改变产品的工作方式。这些最佳实践可以帮助团队始终专注于最重要的事情:实用性、清晰度和用户信任度。
1.让人工智能成为产品的一部分,而不仅仅是附加功能
人工智能应该支持你的核心体验,而不是袖手旁观。如果人工智能给人的感觉是一个孤立的功能,就像漂浮在角落里的聊天窗口,那么它就不会被使用。
相反,将人工智能整合到人们已经依赖的工作流程中。在Linear 中,人工智能支持问题跟踪和优先级排序。在 Coda 中,人工智能围绕用户的目标建立表格和逻辑。这些功能不会让人感觉是独立的,它们是产品工作方式的一部分。
首先要确定用户在哪些地方卡住了,或者工作在哪些地方变慢了。使用人工智能让这些时刻变得顺畅,而不仅仅是给人留下深刻印象。
2.围绕意图,而不仅仅是输入
当LLMs 了解用户为什么要做某件事时,而不仅仅是他们输入了什么,LLMs 发挥最大作用。这意味着您的产品应尽早捕捉用户意图,并围绕用户意图设计流程。
这也正是Notion AI 或 Duolingo Max 等工具让人觉得有用的原因。它们不仅会做出反应,还会根据上下文和目标做出相应的反应。只有当用户体验结构能够引导用户,并从用户的意图而不仅仅是他们的言语中学习时,这一点才能奏效。
问吧:用户想要达到什么目的?然后,以此为基础。
3.为用户提供可见性和控制
人工智能应该支持决策,而不是在黑箱中做出决策。用户应该了解模型在做什么,从哪里获得信息,以及如何调整其行为。
好的人工智能界面会解释为什么会提出这样的建议。它们可以让用户重试、编辑或探索替代方案。这有助于用户建立信心,防止过度依赖自动化。
公开数据源,在合理时显示提示逻辑,并始终为手动重写留有余地。
4.为边缘情况和故障做好准备
LLMs 行为并不总是如你所愿。它们可能会错过上下文,产生模糊的输出,或误解指令。您的产品应该为此做好准备。
添加防护栏。使用置信度分数来路由不确定的响应。允许优美地回退到其他大型语言模型或人工支持。最重要的是,跟踪用户与人工智能的交互情况,以便了解人工智能在哪些方面有帮助,哪些方面需要改进。
人工智能应该改进你的产品,而不是让它变得不可预测。
5.从一个强大的用例开始,逐步扩展
你不需要从第一天起就让整个产品都由人工智能驱动。最成功的团队都是从小处着手--一个功能、一个工作流程--然后不断改进,直到用户每天都依赖它。
这可能是入职、文档搜索、分析总结或任务自动化。专注于人工智能可以减少摩擦或提高速度的一个领域,并在扩大规模之前使其良好运行。
强大、可靠的功能可以建立信任。一旦用户对这些功能产生了依赖,扩展到其他用例就会变得更加容易。
今天就将人工智能添加到您的 SaaS 产品中
如果您希望将实时智能引入您的 SaaS 产品(无论是入职、支持还是内部工作流),您需要的不仅仅是一个模型。您需要将人工智能与产品逻辑、用户上下文和工具连接起来的基础设施。
这正是Botpress 的优势所在。它专为那些希望超越简单聊天,开始设计能推动成果的人工智能代理的团队而打造。
您可以将其连接到自己的 API,插入知识源,管理内存,并部署到WhatsApp、Web 或自定义应用程序等渠道,所有这一切都在同一个地方完成。无论是添加人工智能助手,还是在应用程序中构建完整的代理层。
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