硅谷正围绕一个核心争议升温：AI Agent是否会取代传统SaaS？这场争论的核心，早已超越“取代与否”的二元对立，指向了AI时代企业软件的全新可能性。

争议的起点来自SaaS领域知名专栏作者Jamin Ball的观点。他在《Long Live Systems of Record》一文中明确表态，AI Agent不会终结传统记录系统，反而会因对数据准确性的更高要求，强化这类系统的壁垒。在他看来，Agent本质是跨系统的交互界面，底层仍需权威数据支撑。

但Foundation Capital合伙人Jaya Gupta提出了更具颠覆性的视角。她在相关文章中指出，传统系统的真正盲区并非数据缺失，而是“上下文匮乏”。企业真实运行逻辑往往藏在例外特批、跨部门Slack沟通等隐性场景中，这些未被记录的“决策轨迹”，才是驱动业务的核心。当这些轨迹被持续记录并串联，就形成了“上下文图谱”——一种复刻企业推理过程的全新资产。

这一图谱的价值，在于填补了数据与行动之间的灰色地带。传统记录系统仅能留存“是什么”，而上下文图谱能解释“为什么”：为何给予特殊折扣、为何升级客服工单，这些决策背后的逻辑与先例，都能被结构化存储并复用。这也成为AI初创公司的结构性优势——它们处于决策执行路径，能在关键时刻完整冻结输入、逻辑与审批理由。

现有SaaS巨头却难以突破这一困境。以Salesforce为代表的传统系统，架构核心是记录“当前状态”，无法回溯决策发生时的完整上下文；而Snowflake等数据仓库虽有时间快照，却处于决策后的“读路径”，错失了实时捕捉决策逻辑的机会。巨头的围墙生态，让它们无法触及跨系统的决策全貌。

初创公司已找到三条破局路径：或是重构CRM等系统，打造AI原生的记录系统；或是聚焦特定子工作流，成为决策记录核心并同步状态至巨头系统；或是直接构建捕捉决策痕迹的全新记录系统。PlayerZero、Regie等企业，已在不同赛道验证了这一逻辑。

争议的答案逐渐清晰：Salesforce等传统系统不会消失，但下一个万亿平台，必然诞生于对决策轨迹的捕捉与沉淀。那些正在构建上下文图谱的初创公司，正为AI时代的企业软件打下全新地基。