上一篇我们讨论了 Coding Agent 为什么率先跑通：可验证的反馈闭环，让 Agent 第一次对一类知识工作真正负责。接下来的问题是，同样满足这个条件的工作里，哪一类规模最大、付费意愿最强。我们的答案是：获客。

一、获客是企业永恒的预算项

打开任何一家企业的损益表，绕不开两件事：做出产品，把产品卖出去。前者是成本，后者是获客。市场好时，企业扩大投放；市场差时，企业削减投放。变化的是方法与力度，不变的是这个科目本身——增长的欲望不会消失，优化的只是效率。

一个预算项存在了几百年，且在每一轮技术变革中都会被重新做一遍：印刷时代有直邮，电视时代有广告代理，互联网时代有搜索与信息流。每一次媒介与工具的更替，都催生了一批服务企业获客的公司。AI 不会是例外，只是轮到它来做这一遍。

二、销售流程可分解、可量化

获客不是一团模糊的工作，它可以被清晰地分解：挖掘潜在客户，触达建立联系，跟进培育意向，转化推进成交。每一步目标明确、动作可枚举、结果可度量——邮件是否发出、客户是否回复、线索是否推进到会议。

可分解，意味着可编排。高频、规则清晰的部分交给 Agent 执行，人保留例外处理与关键决策。可量化，意味着可校准。这与 Coding Agent 的反馈闭环同构，只是验证信号从「测试是否通过」换成了「客户是否回复」。

销售流程的每一步都留下数据。这是 Agent 最需要的训练场。

三、盘子足够大，人力成本足够高

再看两端的约束。一端是市场规模：全球销售软件、营销技术与广告投放加在一起，是万亿美元级别的支出，任何百分点的效率改进都对应巨大的绝对值。另一端是供给瓶颈：一名成熟销售的年综合成本以数十万元计，且无法线性复制——产能翻倍，意味着招聘、培训与管理全部翻倍。

数字销售员工改变的是供给曲线：一次构建，多次复制，边际成本趋近于零，全年无休。需求端永远存在，供给端第一次变得可扩展。两端相乘，就是这条赛道的空间。

四、为什么是江和软件

万亿级赛道不会由一家公司独占，它足够容纳许多定位。垂直行业缺的不是模型能力，而是把能力装配成岗位的工程：懂行业话术、接入行业系统、按行业节奏工作的数字销售员工。这正是江和软件选择的方向。

万亿级不是口号，是算术：预算规模乘以效率空间。我们要做的，是把这道算术写进产品，交付给行业验证。