财报季里，Agent的观察口径变了
作者qinbafrank在梳理美股和A股26年Q2财报后写道，Agent开始从发布会走进财务报表。过去一年，市场看Agent主要盯模型能不能调用工具、能不能连续完成多步任务，以及一家公司发布了多少个Agent。到了这次财报季，观察重点已经变成Agent贡献了多少ARR、多少ACV、带来了多少新增订单、有多少客户进入生产环境、每个季度实际完成了多少工作量。
作者认为，这一变化很重要。产品能跑通，只能说明技术方向成立；收入、合同、回款和利润开始出现，才说明企业愿意持续为这项能力付钱。他更倾向于把2026年定义为企业级Agent的「财务验证起点和元年」，这不是产业成熟的终点，但已经出现了第一批可以放进财务模型里的真实数据。
美股公司先给出第一轮答案
作者认为，目前看得最清楚的几家公司，基本都掌握着企业内部的数据、权限和工作流。
ServiceNow：从工单软件走向治理层
ServiceNow二季度订阅收入达到38.77亿美元，同比增长24.5%；AI业务ACV突破10亿美元，Agent部署量在九个月内增长了9倍。作者提到，过去很多人把ServiceNow看成IT工单和工作流软件，现在它越来越像企业Agent的控制中心。
企业内部未来可能同时运行Claude、Gemini、OpenAI以及各种垂直模型。哪些Agent可以访问哪些数据，能代表谁执行任务，哪些动作需要审批，出错以后怎么回滚，这些问题都需要一个统一治理层。ServiceNow已经站在这个位置上，它卖的内容也在从工作流软件延伸到Agent的身份、权限、监控和执行体系。
Salesforce：Agentforce开始被财务数据验证
Salesforce的验证也很直接。Agentforce ARR已经超过15亿美元，同比增长超过240%；Agentforce和Data 360合计ARR接近39亿美元。二季度Agentforce和Slack完成了32亿个Agentic Work Units，环比增长97%。
作者写道，市场过去担心通用大模型会绕开CRM，直接接管销售和客服。但现在看下来，大模型要真正完成企业任务，仍然需要客户资料、历史订单、合同状态、销售线索和权限体系。Claude可以负责理解意图，Salesforce掌握着业务上下文和执行轨道。
不过，240%的同比增速需要稍微打一点折扣。Salesforce从本季度开始扩大了Agentforce ARR的统计范围，加入了其他AI产品、Slackbot和Headless 360。方向已经明确，但具体增速仍然要结合口径变化判断。
Workday：AI开始进入新增合同
Workday的财报同样有代表性。AI已经贡献了超过25%的新增ACV，超过5500家客户正在使用至少一个Workday自研Agent。
这组数据说明，企业在HR、财务和审计这些敏感场景里，并没有简单绕开原有软件平台。员工数据、薪酬规则、财务制度、组织权限都沉淀在Workday内部，Agent需要沿着这些确定性的轨道工作。对很多传统SaaS公司来说，AI确实会压缩一部分页面、按钮和低价值席位，但拥有核心数据和业务规则的平台，反而可能因为Agent获得新的增购机会。
Palantir：更接近完成结果
Palantir代表了另一种形态。二季度收入同比增长93%，美国商业收入增长149%。作者认为，Palantir的强项一直在于把企业数据、业务对象、权限和实际生产流程连接起来，然后用软件完成决策与执行。
很多Agent产品停留在「帮你生成一个答案」，Palantir更接近「帮企业完成一个结果」。制造企业关心设备停机减少了多少，供应链企业关心库存周转改善了多少，销售团队关心转化率提高了多少。企业最终愿意支付高价的，通常是这些能够被量化的经营结果。
把这些公司放在一起看，可以看到一个很明显的趋势：最先吃到Agent红利的，普遍是原来就处在企业核心业务系统里的公司。模型能力当然重要，但企业部署Agent还需要数据、权限、流程、审计和客户入口。单纯接一个模型、做一层聊天界面，门槛很快会下降。
财报最重要的变化，是衡量方法变了
过去判断AI产品，市场经常看注册用户、试用客户、Token调用量。这些指标可以证明大家有兴趣，却很难证明商业模式成立。现在越来越多公司开始披露AI贡献了多少新增ACV、Agent产生了多少ARR、有多少客户从试用进入生产环境，以及实际完成了多少任务。Salesforce开始用Agentic Work Units衡量工作量，就是一个很重要的信号。
作者判断，过去SaaS主要按照席位收费：一个企业有一万名员工，就购买一万个账号。未来Agent替企业完成大量任务，收费方式可能逐渐变成基础席位费加AI使用量加任务完成量；再往后，部分高价值场景甚至可能按结果收费。比如客服Agent解决了多少工单，销售Agent完成了多少线索筛选，财税Agent处理了多少张票据，安全Agent关闭了多少风险事件。
一旦计费单位从「有多少人在使用软件」转向「软件完成了多少工作」，SaaS的收入上限也会发生变化。它开始切入企业的人工成本、外包费用和运营预算，而不是只在IT预算内部重新分配。
模型能力提升后，Agent为什么可能是长期行业
作者给出了一个明显的能力阈值例子：假设一个Agent执行单步任务的成功率是95%，连续执行十步以后，整个任务完整成功的概率只剩六成左右。所以早期Agent经常出现一个问题：每一步看起来都挺聪明，真正放到长流程里就开始出错。企业还要安排员工检查、纠正和返工，最后节省的时间并不多。
随着模型推理能力、上下文长度、工具调用和记忆能力提升，这种情况会逐渐改善。Agent能够连续完成的步骤越多，需要人工介入的节点越少，原来无法自动化的工作就会跨过商业化门槛。这不是一个匀速发展的过程。模型能力提升一点，可能只是让回答更流畅；当可靠性跨过某个阈值以后，一整条工作流都有机会被自动完成。
作者因此认为，Agent收入未来可能会呈现很强的非线性。今天只能整理资料，下一步可以填写系统，再往后能够提交审批、追踪进度和处理异常。每多完成一个环节，商业价值都会明显提高。Agent不需要先实现所谓通用人工智能，财税、客服、IT运维、销售线索筛选和文档处理都已经有大量边界明确、重复频率高、结果可以检查的任务。
A股开始验证，但路径和美股不同
作者认为，美股当前率先兑现的是企业平台和工作流公司，A股更值得关注垂直场景。
金山办公：文档入口和办公数据是优势
金山办公上半年收入33.13亿元，同比增长24.69%，WPS 365已经连续六个季度保持60%以上增长。作者指出，金山办公的优势很直观：它拥有文档入口、格式能力、协同关系和企业办公数据。未来的办公Agent可以直接生成、修改、审核和交付文件，这比在文档旁边放一个聊天窗口更有价值。
但金山办公上半年归母净利润增长超过200%，很大一部分来自投资收益。看主营业务时，仍然要剥离这些一次性项目。
税友股份：垂直Agent更容易形成真实收入
税友股份是A股垂直Agent里比较典型的案例。上半年收入10.12亿元，同比增长9.72%；扣非净利润增长44.04%。AI产品及业务回款已经占数智财税业务回款的33%，高于2025年全年的28%。
作者认为，财税场景非常适合Agent。规则相对清楚，数据结构化程度高，结果可以复核，客户也愿意为降低人工成本和税务风险付费。这类业务不需要模型包打天下，只要在一个窄场景里做得足够可靠，就能形成真实收入。
汉得信息：更像部署层和集成层
汉得信息上半年AI智能化业务收入约2.2亿元，同比增长超过100%，已经占到公司收入的两位数比例。汉得长期做ERP、供应链、制造和财务系统实施。作者写道，企业Agent落地最大的难题，经常出现在旧系统连接、非标准数据和复杂审批流程。汉得熟悉这些环节，有机会成为国内企业AI的部署层和集成层。
但A股这里要特别注意财务质量，所以A股Agent的机会很大，但分析难度可能比美股更高。很多公司仍然以项目制收入为主，AI业务是否能够标准化，毛利率能否提高，能不能从一次性实施转向订阅和持续用量收费，目前还需要继续观察。
Agent产业链可能形成四层结构
作者将Agent产业链拆成四层。第一层是基础模型和算力，决定Agent的智力上限与推理成本。第二层是数据、身份、权限和治理，ServiceNow、Salesforce、Workday目前都在争这一层。第三层是工作流编排和执行，Palantir、UiPath以及部分企业数字化服务商在这里竞争。第四层是垂直行业Agent，包括财税、办公、法律、医疗、制造、客服和销售。
目前财务验证最清晰的是第二层。企业不敢让一个缺少权限边界、无法审计的Agent直接操作核心系统，所以数据和治理平台拥有很强的卡位优势。长期空间更有弹性的可能是第四层。垂直Agent可以直接对应具体工作量，ROI容易计算，也更容易进入人工和外包预算。
第三层则决定Agent能不能真正进入生产环境。模型会思考还不够，它还要连接旧系统，调用工具，处理异常，把流程完整跑完。UiPath会是一个重要观察样本，公司计划在美国东部时间2026年9月3日盘后发布二季度财报，届时可以进一步判断传统RPA向Agent执行层升级的速度。
接下来该看什么指标
作者最后给出几个观察Agent公司的重点：先看AI相关ARR、ACV和真实收入，再看生产环境客户数，试用客户的参考价值会越来越低；然后看AI对新增合同的贡献。Workday披露的「AI占新增ACV超过25%」，就比发布了多少个Agent更有意义；还要看任务调用量、完整任务成功率、续约率和客户扩张率；最后回到财务报表，观察扣除推理成本以后的毛利率、实施周期、应收账款和经营现金流。
如果每落地一个Agent，都要投入大量工程师做半年定制，它更接近传统IT服务；如果Agent能够快速复制，客户使用越多，单位成本越低，软件公司的经营杠杆才会真正释放。
作者的结论是，模型智力提升决定Agent能做多少事；企业数据、权限和工作流决定这份智力能不能安全进入生产系统；真实的任务结果决定客户愿意付多少钱。2026年更像Agent的财务验证元年，市场接下来会越来越关心它究竟完成了多少工作、帮客户省了多少钱，以及有多少价值最终进入上市公司的收入、利润和现金流。