前段时间，一家AI创业公司InstaLILY拿到了2500万美元A轮融资。这轮钱来得不算早，但时机刚好——AI Agent正从概念走向落地。
为何关注这家企业呢？我们先看一个场景。一家百亿美元级营收的建筑材料分销商，有1500多名销售经理。每天要处理海量订单、报价、客户跟进。哪些客户该重点关注？哪些报价快到期了？哪些潜在订单被漏掉了？
这些事情靠人工，太慢。靠传统软件，太死板。
InstaLILY的做法是：给每个销售经理配一个AI团队成员。这个AI会自动翻看销售数据，识别被遗漏的机会，发跟进邮件，推动报价成交。销售经理省出时间，去做更需要人的事——战略客户增长、团队辅导。
听起来不复杂。但关键在于，这个AI不是给建议，而是希望客户把他当作AI员工来雇佣，直接干活。反映在InstaLILY的商业模式上，就是基于角色的定价模式，类似SaaS，按不同角色和使用量进行可预测的扩展计费。
扩展性指的是，需要几个AI销售、几个AI客服，明码标价，成本可预测。核心对标的是人力成本而非软件许可费用，这会导致企业采购决策与ROI计算逻辑的差别。
InstaLILY成立于2023年。创始人Amit Shah不是技术背景出身，而是做了20多年商业的老炮。他在麦肯锡做过分析师，在电商公司当过总裁。这种背景决定了企业的基因：不是为了技术而技术，而是从业务痛点出发。
Shah说得很直白，市场上的AI工具，要么是Chatbot和Copilot，回答你的问题，给你建议，但邮件还得你自己写、自己发；要么是传统RPA，按固定脚本点点点，一旦业务逻辑变化或遇到异常情况就会失效。但真正的业务场景，需要的是执行。不是告诉你该怎么做，而是直接把事情做完。
InstaLILY目前提供三类AI员工。
一类做销售支持。找客户机会，发跟进邮件，推报价。
一类做客服。读工单，从几百万个零件库里找对的那个，起草回复。
一类做运营。清理积压任务，修小错误，保持流程跑通。
从技术架构上来看，他们搭了四层系统。
第一层是数据层。持续从客户的CRM、ERP、邮件系统里抓数据。保证AI拿到的都是最新信息。
第二层是可组合层。把工作流拆成”乐高积木”，可以快速组装出不同岗位的AI员工。
第三层是学习层。AI每做一件事，结果都会反馈回来，持续优化。不是一次性部署就完事，而是越用越聪明。
第四层是客户层。深度整合客户的业务流程、文档、系统。同时提供人类监督，确保可控。
AI应用正在分化。通用工具的窗口已经被大厂占了。垂直场景的机会还在。
InstaLILY切入的是供应链分销环节，就是那些依赖大型产品目录、专业知识、碎片化系统的行业，比如建筑供应、工业零件、保险、医疗。
这些行业有个共同特点：流程复杂、知识密集、自动化难度大。而AI最适合处理这类高频、复杂、需要专业知识的任务。这恰好是人最累、最容易出错、但又必须做的事。
（完）
企业官网：https://instalily.ai/
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本文来自微信公众号“AI4ELAB”，作者：Connor 秦明
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