在硅谷，幾乎每周都有新的 AI Agent 公司宣布融資。但當人們走近這些產品的能力邊界， 會看到一個共同的天花板——它們擅長對話、擅長分析、擅長生成內容，卻幾乎都不會“動手”。給出十份完美的方案之后，最終去點擊“支付”按鈕、簽署合同、跟進客戶的，依然是人。

這是 Lavan Sun（孫揚天）看到的空白。

他由此開始了在自己的創業公司CaelumenAI創建PERCO.AI這個產品的計劃。簡單來說，PERCO.AI要做的事，是讓AI Agent跨過從“數字建議”到“物理行動”的那道門檻：讓數字員工能夠在真實的商業系統中安全、合規地完成支付、采購、下單、簽約等操作，并且全程處于企業級的治理與管控之下。

AI Agent 的“最后一公里”

要理解 PERCO.AI 的定位，需要先看清當下 AI 產品的結構性局限。

Lavan 的判斷直接：市面上絕大多數 AI 產品——無論是 ChatGPT、Copilot，還是各類開源 Agent 框架——本質上都停在“建議層”。它們能思考、能分析、能生成內容，但最后那一下，永遠是人。AI 給出一份采購方案，下單的是人； AI 起草一份合同，簽章的是人；AI 篩出十個潛在客戶，發出第一封郵件的，依然是人。

PERCO.AI 試圖填補的，正是這個“最后一公里”的空白。在它的設計里，數字員工被允許在真實商業系統中獨立完成從決策到執行的全鏈路操作——而每一個動作都受到金融級安全與合規機制的實時管控。

與市面上其他 Agent 框架相比，PERCO.AI 的競爭壁壘由三個相互咬合的維度構成。

架構層。系統從第一天起就把金融級安全與合規嵌入設計基因，而不是事后打補丁。這種“design-for-safety”的取向，決定了產品的基礎可信度——也決定了它在面對企業 IT 與合規審查時，能不能真的進入候選清單。

生態層。平臺核心是一個專為 AI Agent 服務的能力中樞——Marketplace。參與者越多，飛輪越強，構成一道自我強化的網絡護城河。

集成層。平臺已深度打通支付網關、CRM、ERP 等真實商業系統的執行通道。每一條通道都需要逐一攻克安全認證、合規審批與技術對接，是靠時間與信任積累出來的重資產，難以通過融資快速復制。

三層疊加，構成了 PERCO.AI 難以被簡單模仿的核心壁壘。

像一支團隊那樣協作: 大腦、手、心臟的三層架構

PERCO.AI 的技術架構，可以被精確地類比為一家公司的管理層級——也可以被理解成一個完整的“數字身體”：一個會思考的大腦，一雙會執行的手，一顆會守錢的心臟。

第一層是指揮官層, 相當于一位 COO。用戶輸入一條戰略指令——例如“完成本月的供應商對賬與付款”——一個 Agent Leader 會接收任務，自動將它拆解為具體的執行步驟，分發給相應的專業 Agent。目標分解、任務分配、結果評估，是這一層的核心職能。

第二層是執行層，由擁有不同領域專長的 Specialist Agents 組成。收款 Agent 處理資金流轉，客服 Agent 對接客戶溝通，數據分析 Agent 負責信息處理與決策支持。它們各自在自己的領域內執行具體操作，彼此之間通過系統機制實現協同。

第三層是控制中心，相當于 CFO 加合規官的職能組合。這一層設定預算上限、操作權限與安全規則，確保所有執行動作都在預設邊界之內。常規操作由 Agent 自主完成；一旦觸及風險閾值——例如超預算采購、敏感數據訪問——系統會自動攔截，請求人工授權。所有操作步驟都有完整的日志記錄：誰、何時、做了什么、結果如何, 全部可追溯。

控制中心之下，PERCO.AI 還有一層獨立的財務底座——它是訂閱、支付憑證、信用額度、退款、對賬與稅務的單一真相源。每一筆由 AI Agent 發起的真實支付，都會經過這層獨立校驗、雙向勾稽，留下符合審計要求的完整憑證鏈。“治理”與“賬本”在 PERCO.AI 是兩套獨立但聯動的系統，而非同一組數據庫的兩張視圖。

三層協同，最終換來的是一種過去并不存在的產品形態： 一條戰略指令可以從意圖出發，一路貫穿到可追蹤、可審計的商業成果，中間不需要人逐步按鍵。

“這不是在做傳統的 workflow，而是在構建能夠根據實際情況自主決策的 long-running agent。”Lavan 強調。

談到安全性與可控性，他說得很坦白——技術上讓 AI Agent 調用一個支付 API 完成轉賬并不難，難的是讓企業、用戶與監管方都相信，這個 Agent 在執行涉及真金白銀的操作時是安全、可控、可審計的。PERCO.AI 的做法，是通過策略引擎、審計追蹤、預算感知與分級授權四個互鎖機制，把安全與合規做進每一步執行的過程之中。

至于“AI 會不會犯錯”這個外界最常見的疑問，Lavan 給出的回答是直接的——金融級標準的內核從來是零容忍, 不是高容忍。“AI Agent 與人類員工一樣會判斷失誤。區別在于，當一名員工想越權操作時，公司只能事后追責；而在 PERCO.AI 的架構下，任何越權動作在觸及紅線前的毫秒之內，就會被四層互鎖機制攔截下來——它根本不會發生。”

AI Agent 的能力中樞: Marketplace

如果說三層架構是 PERCO.AI 的骨骼，那么 Marketplace 就是它的心臟與肌肉。

它不是一個附加功能，而是整個平臺的核心增長引擎——本質是為 AI Agent 提供一個 AI 原生的商業操作界面，同時也是 Agent 自我升級與全球生態共建的中樞。

為什么必須獨立設計這樣一個市場? Lavan 從效率、能力擴展與生態共創三個角度給出了答案。

首先是效率。對人類來說，打開瀏覽器、輸入用戶名密碼、點擊登錄是再自然不過的事。但對 AI Agent 來說，這意味著大量 Token 消耗——它要做計算機視覺分析、識別界面元素、定位按鈕、處理人機驗證。完成一筆采購, 人五分鐘，傳統視覺 Agent 可能需要三十分鐘，且成本極高。

Marketplace 采用命令式交互，把同樣的操作從分鐘級壓縮到秒級，Token 消耗相比傳統視覺 Agent 普遍下降兩到三個數量級。“這是專門為 AI Agent 設計的交互范式，而不是對人用視覺界面的拙劣模仿。”

其次是能力擴展。Marketplace 集成了支付、采購、公司注冊、物流等第三方服務。AI Agent 可以直接在這里購買數據庫服務、完成公司注冊、發起付款——所有操作都是真實發生的商業行為，而非模擬或演示。

最重要的是生態共創。Marketplace 是一個開放平臺，全球開發者可以上架創新的“技能包”。當這些技能被數字員工調用時，開發者獲得持續收益。更進一步，用戶運營中的 AI Agent 在長期作業里沉淀下來的領域技能——經用戶授權后——也可以被打包上架，讓用戶從“能力消費者”轉變為“能力供應者”。

Lavan 特別指出，Marketplace 與傳統插件商店有本質區別。傳統插件商店賣的是“工具”——用戶買回去之后，還得自己組合、操作。而 Marketplace 提供的是“執行能力”——一個完整的、經過實戰驗證的工作流。數字員工“學會”之后，立刻就能在真實商業場景中獨立執行。

這是一個典型的飛輪效應驅動的生態：開發者貢獻技能，數字員工能力增強，用戶體驗提升，更多用戶加入，更多開發者被吸引，生態進一步繁榮。

“它不是一個靜態的應用商店，是一個會自我進化的執行能力網絡。”

雙輪驅動: 訂閱 + 生態共創

PERCO.AI 的商業模式，由兩個輪子構成。

第一個輪子是訂閱。用戶按月付費使用平臺核心執行能力，按數字員工數量、操作額度與高級功能分級收費。這部分毛利率預計穩定在 75% 至 85% 之間，提供可預測的年度經常性收入。所有訂閱用戶也天然成為 Marketplace 的需求方與潛在供給方。

第二個輪子是生態共創分潤。平臺對生態中發生的每一筆成功交易，與參與方共享合理收益。具體收入來源包括四個渠道——開發者上架付費技能包時的收益分潤、AI Agent 執行真實支付操作時的交易服務費、用戶將 Agent 沉淀技能上架銷售時的分成，以及面向大企業的私有化部署年度許可。

兩個輪子之間存在深刻的協同：訂閱用戶為 Marketplace 注入初始需求與供給，生態的繁榮反過來抬高訂閱價值、降低用戶流失，進而吸引更多開發者與貢獻者涌入。

根據公司披露的財務模型，隨著生態成熟，Marketplace 收入占比將逐步提升，與訂閱收入形成長期并行的增長結構。這意味著 PERCO.AI 將成為一個數字經濟體的運營平臺。

一人公司的未來: 把“執行”還給創業者

要理解 PERCO.AI 的設計理念，需要回到 Lavan 的職業三段論——而每一段，都為這個項目貢獻了一塊底層基因。

信任，來自 Apple Card。作為 Apple Card 項目創始團隊成員之一，Lavan 參與構建了首年處理超過兩億筆交易的系統。在 Apple Card 團隊，他學到的最深刻一課，是金融級標準從來不是“夠用就行”，而是零容忍——每一筆交易、每一次數據流動都必須在嚴格合規之下完成，同時保持順滑的用戶體驗。這段經歷讓 PERCO.AI 從架構設計的第一天起，就把安全與審計放在執行能力的最高優先級。

增長，來自 Adobe Express。在 Adobe Express， Lavan 主導的搜索推薦系統讓產品在 24 個月內增長 20 倍, 服務數百萬非技術 creator。這段經歷錘煉出他將前沿 AI 技術轉化為極簡用戶體驗、并以此驅動大規模用戶增長的能力——證明了他擁有一種硅谷最夢寐以求的罕見天賦：將前沿工程能力，直接翻譯為用戶熱愛與商業成功。

生態，來自創辦和經營非營利組織P&Y Foundation。Lavan在美國成功領導的P&Y Foundation，年營收超過百萬美元、覆蓋十萬受眾。從制定規則、設計激勵機制，到管理網絡效應，這段經歷培養了他運營復雜生態所需的“操作系統思維”。

金融級可信度是執行的根基，產品與生態規模化是執行的引擎，虛實操作的工程化直覺是執行的方向——三者合一，才構成一個能安全起步、持續擴張、真正落地的執行系統。

PERCO.AI隸屬的公司CaelumenAI總部位于硅谷，分公司坐落在杭州，擁有跨北美與亞太的全球化研發與商業化網絡——產品、合規與商業化在硅谷，工程縱深在亞太，是一種“兩端緊扣 + 中間貫通”的現代 AI 公司形態。

我們的目標是為一人公司創業者和中小企業配備一個完整、可靠且智能的AI勞動力團隊。這不僅是提供工具，更是為他們植入大企業的核心運營能力與治理框架，讓他們在零管理負擔的情況下，實現合規、穩健的規模化增長。我們首先選擇那些流程標準化程度高、合規要求清晰、但長期被大型企業級SaaS廠商忽視的行業切入。目前，PERCO.AI 從北美房地產租賃行業入手，將其完整、復雜的端到端運營流程整合為一套簡潔、高效的系統解決方案。

就在最近，我們成功入選英偉達初創加速計劃，全球AI創業圈含金量極高的背書。這對公司發展來說，是莫大的鼓舞和支持。

按照公司披露的路線圖：MVP 計劃于 2026 年第二至第三季度上線；2026 年第四季度完成 Playbook 標準化并啟動 Seed 輪融資；2027 年上半年通過 PLG（產品驅動增長）實現規模擴張，橫向復制至 50 個以上行業；2027 年下半年起啟動全球化擴張, 將 Marketplace 演進為 AI Agent App Store。

談到長期愿景時，Lavan 給出了一個清晰的目標——讓 PERCO.AI 成為全球創業者的“執行基礎設施”，讓任何一位創業者，無論他身處硅谷還是身處一座小縣城，都能以極低的成本獲得企業級的執行能力。

在他看來，當 AI 數字員工承擔起重復性事務與行政服務，創業者將被解放出來——他們可以把全部精力投入到高價值決策與創造性工作之中。全球數百萬家一人公司與中小企業，將以接近零的邊際成本重新獲得市場競爭力。

“一個人加上 PERCO.AI，就等于一支完整的企業團隊。”Lavan 說。這不單純是效率的的提升，更是商業運營模式的升級。

從 Apple Card 到 Adobe Express，從P&Y Foundation到 PERCO.AI——Lavan 的職業生涯始終圍繞同一個核心命題展開：如何讓數字指令精準、可靠地驅動現實世界的資源與流程。

在 AI Agent 從“對話”走向“執行”的產業轉折點上，PERCO.AI 給出的，不再是一個待回答的問題, 而是一個被它本身正在兌現的判斷：

當 AI Agent 擁有了手腳，創業不再需要一支團隊——只需要一個想法。

讓一個人，也能撐起一家公司。

聲明：以上調研結果是商業合作內容，用于調研的部分/全部數據來自合作方和第三方，相關觀點及結論均基于以上數據研究得出，不作任何投資指引和參考。

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