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技术演进
HRTech观察：从“人+钱”到“人+钱+AI代理”：Workday品牌定位的演进，标志着HR科技新时代的开启
HRTech观察：过去三年，Workday对品牌定位的不断更新，折射出HR科技正从流程数字化走向智能代理时代。从“管理人和钱”到“管理人、钱与AI代理”，这一转变不仅是语言升级，更标志着AI代理正式成为企业管理的第三核心资源，开启了“人+AI共事”的新范式。
在2025年5月19日，Workday 发布了其最新一代 AI 产品——Illuminate Agents。这本是一次常规性的AI升级新闻，但若我们留意新闻稿中的一句定位变化，会发现一场“时代的转向”已经静静发生：
“Workday, Inc. (NASDAQ: WDAY), the AI platform for managing people, money, and agents.”
这是 Workday 首次将“agents（代理）”与“people（人员）”和“money（资金）”并列，写入企业品牌定位。表面上看只是一句slogan的更新，实际上却是整个 HR 科技行业迈入“Agentic AI”时代的里程碑。
而这场变革的线索，早已隐藏在 Workday 过去三年的品牌语言变化中。
🕰 Workday品牌定位的三年演进时间线
从这条时间线不难看出，Workday 正在逐步从“应用”到“解决方案”，再向“平台”转型；从“工具支持”走向“智能代理”；从“系统”升级为“智能协作伙伴”。
💡 从“support”到“replace”：AI Agents的崛起不是简单技术演进
此次发布的 Illuminate Agents 不再只是嵌入式AI功能，而是具备执行、理解、判断能力的任务型智能代理（Agentic AI），它们拥有“身份”、“权限”和“上下文认知”。
Workday此次推出的七大新代理包括：
Contingent Sourcing Agent：加速临时工招聘流程
Contract Intelligence Agent / Negotiation Agent：解析合同内容、识别风险与生成条款
Document Driven Accounting Agent：自动读取发票、生成会计分录
Frontline Agent：为一线员工提供缺勤申报、替岗推荐与薪资合规支持
Self-Service Agent：快速响应员工请求、直接执行操作
Supplier Contracts Agent：解读供应商合同条款并推动采购合规
这些“agent”并非仅是chatbot，而是可以连接业务流程、理解角色身份、执行具体动作的“数字员工”。
在HR场景中，这意味着一个全新的“员工”类别已经诞生——AI Agent。
📐 为什么说这是一个时代的开始？
从“cloud applications for HR”到“AI platform for managing agents”，品牌语言本身就代表了战略导向的转折。
我们可以从三个层面理解这种转变的深远意义：
1. 品牌语言的改变 = 技术路径的成熟
Workday 并非一家惯于追风口的公司，其产品发展历来强调稳定、内控、合规和实用性。若非对 agentic AI 架构已达到产品化阶段，其不会将“agents”写入品牌主语中。
2. “agents”成为组织资源的第三类
传统企业管理的两大核心资源是：人（people）与钱（money）。Workday将“agents”并列其中，实质是在告诉我们：
企业未来的“人力资源”不仅指“人”，也包括“AI劳动力”。
3. 标志着从“数据驱动决策”到“代理驱动运营”的范式跃迁
HR 科技一直在强调“数据驱动”（data-driven），但今天，Workday 正在推动“代理驱动”（agent-driven）：
不仅提供数据洞察，更直接执行决策，自动完成任务，从支持系统跃迁为执行系统。
🔍 HR科技行业的三个未来判断
借助 Workday 的这次定位升级，我们可以合理做出以下判断：
✅ 1. AI Agent 将成为未来HR系统的默认功能
招聘、入职、考勤、合同管理、薪酬、绩效等核心流程中，将逐步内嵌可执行的智能代理。
✅ 2. “管理代理”成为HR的新能力
HR的核心职责将不再只是管理员工，也将包括管理“虚拟代理”：配置、授权、监督、优化AI任务执行。
✅ 3. Agentic AI 将成为HR产品差异化的新战场
谁能在HR系统中率先打造稳定、可控、可解释的Agent体系，谁就有望在下一个十年的竞争中抢占主动。
HRTech提醒：别忽视一条新闻稿的措辞变化
很多人可能会忽略品牌语言的力量，但对于一家如 Workday 这样高度理性、产品导向型的企业来说，一句话的修改，往往意味着战略的调整、技术的成熟，甚至行业方向的转弯。
当“agents”成为 Workday 的品牌主语之一，它不仅仅在卖AI工具，更是在定义：未来的企业管理，必须把“代理”当作核心劳动力之一加以思考与设计。
这是一次语言的革命，更是一次时代的揭幕。
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技术演进
SaaS技术的演进
原文是Point9有关软件即服务（SaaS）技术栈演进的文章，文章分析了SaaS技术的演进历史，并对未来SaaS技术栈的走势进行了预测。
本地部署时代
在软件还是“本地部署（on-premise）”的时候，SaaS的版图被大型玩家把持着，几乎所有的垂直领域（营销、支持、销售、人力）都被微软、SAP等大公司的解决方案占据。那时候的用户并没有什么“软件栈”可供选择。
第一代SaaS冠军
随着互联网的不断普及，SaaS模式开始发挥作用。第一代纯“SaaS”玩家获得了很好的发展势头。这些玩家提供的是垂直化而非水平化方案，满足了垂直领域的诸多需求。
而用户开始有了更多的选择。
SaaS的第一次爆发
随着SaaS日益普及（即企业无论大小都已准备好购买SaaS），以及技术门槛的不断降低，许多垂直领域涌现出了许多新的玩家。这些新生初创企业往往聚焦于某个垂直领域的特定部分，相对于更大的老玩家提供了更好的UX/UI。
此时用户开始需要思考自己的SaaS技术栈构成，需要想清楚应该用什么。
现状
主要的SaaS垂直领域已经开始变得人满为患。从大型玩家到中小型甚至微型SaaS（只是更大型SaaS的“扩展”或“插件”的SaaS）层出不穷，用户的选择变得数以百计甚至数以千计。
随着大家把越来越多的SaaS追加进自己的技术栈里面，软件互连、数据迁移、技术栈管理、工作流集成、体验定制等工作的痛苦也与日俱增。
于是新的混合型产品/方案开始浮现，试图填补这些缺口：
垂直型SaaS中枢（Vertical SaaS Hub）：把用户技术栈的差异集中化，以便更好地进行管理。此类中枢会聚焦于某一个垂直领域上面。
例子：营销域的 Lytics以及支持域的elev.io。
解绑定API（Unbundling API）：把SaaS打包为API而不是传统的完型产品，这样用户可以根据自己的需求打造自己的UX。
这是一种开发“内部”产品（而不是重新发明轮子）或对现有技术栈做出补充的有趣办法。
例子：营销域的Clearbits以及支持域的supportive.io。
客户数据层：segment.io是“收集、管理以及引导客户分析数据的单一中枢”。工作机制：你把你所有的客户数据（通过javascript标签）传给segment.io，后者再路由给你使用的SaaS。这样你的客户数据就集中化到一个层上面，可以无缝地从一个服务迁移到另一服务，或者通过同一客户数据连接不同垂直领域的软件。
命令&通知层：栈里面有很多app的时候，有个问题是你希望不需要每次都要登录上去才知道应用情况。Slack就是通知层（你可以把SaaS插入到Slack以便可以直接接收通知）。你还可以直接从Slack界面发起动作。就像命令行一样。比方说“/hangout”发起Google hangout就是例子。
补充
横向层
个人认为segment.com对于SaaS生态体系来说是一个重要产品（Slack已经很大了）
会有新的层出现，但是出现什么样的层未知（发现层？单点登录层？安全层？……）
对于SaaS制造商的影响
对SaaS制造商来说，通过相关横向层提供集成开始变得重要（比方说必要时进行细分领域或Slack集成）
客户点击2下就能够从你的产品迁移到竞争对手那里，你也许不喜欢这个，但客户是不会在乎的。如果你不提供这项功能的话一开始他可能就不会选择你。
SaaS中枢
这些中枢可以仅仅是“界面”中枢（参见 elev.io），或者提供与现有栈的更深层面的功能集成，像 Lytics。“中枢”的概念很宽泛，你可以同时使用几个中枢。
这些中枢也会与横向层进行连接。Lytics和elev.io都有跟segment.com的集成。
随着技术栈的不断壮大，会有越来越多新的混合产品和方案的出现。预期未来几年一切都会不断演进和变化。
本文编译自：medium.com
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