在硅谷，几乎每周都有新的 AI Agent 公司宣布融资。但当人们走近这些产品的能力边界， 会看到一个共同的天花板——它们擅长对话、擅长分析、擅长生成内容，却几乎都不会“动手”。给出十份完美的方案之后，最终去点击“支付”按钮、签署合同、跟进客户的，依然是人。
这是 Lavan Sun（孙扬天）看到的空白。
他由此开始了在自己的创业公司CaelumenAI创建PERCO.AI这个产品的计划。简单来说，PERCO.AI要做的事，是让 AI Agent 跨过从“数字建议”到“物理行动”的那道门槛：让数字员工能够在真实的商业系统中安全、合规地完成支付、采购、下单、签约等操作，并且全程处于企业级的治理与管控之下。
AI Agent 的“最后一公里”
要理解 PERCO.AI 的定位，需要先看清当下 AI 产品的结构性局限。
Lavan 的判断直接：市面上绝大多数 AI 产品——无论是 ChatGPT、Copilot，还是各类开源 Agent 框架——本质上都停在“建议层”。它们能思考、能分析、能生成内容，但最后那一下，永远是人。AI 给出一份采购方案，下单的是人； AI 起草一份合同，签章的是人；AI 筛出十个潜在客户，发出第一封邮件的，依然是人。
PERCO.AI 试图填补的，正是这个“最后一公里”的空白。在它的设计里，数字员工被允许在真实商业系统中独立完成从决策到执行的全链路操作——而每一个动作都受到金融级安全与合规机制的实时管控。
与市面上其他 Agent 框架相比，PERCO.AI 的竞争壁垒由三个相互咬合的维度构成。
架构层。系统从第一天起就把金融级安全与合规嵌入设计基因，而不是事后打补丁。这种“design-for-safety”的取向，决定了产品的基础可信度——也决定了它在面对企业 IT 与合规审查时，能不能真的进入候选清单。
生态层。平台核心是一个专为 AI Agent 服务的能力中枢——Marketplace。参与者越多，飞轮越强，构成一道自我强化的网络护城河。
集成层。平台已深度打通支付网关、CRM、ERP 等真实商业系统的执行通道。每一条通道都需要逐一攻克安全认证、合规审批与技术对接，是靠时间与信任积累出来的重资产，难以通过融资快速复制。
三层叠加，构成了 PERCO.AI 难以被简单模仿的核心壁垒。
像一支团队那样协作: 大脑、手、心脏的三层架构
PERCO.AI 的技术架构，可以被精确地类比为一家公司的管理层级——也可以被理解成一个完整的“数字身体”：一个会思考的大脑，一双会执行的手，一颗会守钱的心脏。
第一层是指挥官层, 相当于一位 COO。用户输入一条战略指令——例如“完成本月的供应商对账与付款”——一个 Agent Leader 会接收任务，自动将它拆解为具体的执行步骤，分发给相应的专业 Agent。目标分解、任务分配、结果评估，是这一层的核心职能。
第二层是执行层，由拥有不同领域专长的 Specialist Agents 组成。收款 Agent 处理资金流转，客服 Agent 对接客户沟通，数据分析 Agent 负责信息处理与决策支持。它们各自在自己的领域内执行具体操作，彼此之间通过系统机制实现协同。
第三层是控制中心，相当于 CFO 加合规官的职能组合。 这一层设定预算上限、操作权限与安全规则，确保所有执行动作都在预设边界之内。常规操作由 Agent 自主完成；一旦触及风险阈值——例如超预算采购、敏感数据访问——系统会自动拦截，请求人工授权。所有操作步骤都有完整的日志记录：谁、何时、做了什么、结果如何, 全部可追溯。
控制中心之下，PERCO.AI 还有一层独立的财务底座——它是订阅、支付凭证、信用额度、退款、对账与税务的单一真相源。每一笔由 AI Agent 发起的真实支付，都会经过这层独立校验、双向勾稽，留下符合审计要求的完整凭证链。“治理”与“账本”在 PERCO.AI 是两套独立但联动的系统，而非同一组数据库的两张视图。
三层协同，最终换来的是一种过去并不存在的产品形态： 一条战略指令可以从意图出发，一路贯穿到可追踪、可审计的商业成果，中间不需要人逐步按键。
“这不是在做传统的 workflow，而是在构建能够根据实际情况自主决策的 long-running agent。”Lavan 强调。
谈到安全性与可控性，他说得很坦白——技术上让 AI Agent 调用一个支付 API 完成转账并不难，难的是让企业、用户与监管方都相信，这个 Agent 在执行涉及真金白银的操作时是安全、可控、可审计的。PERCO.AI 的做法，是通过策略引擎、审计追踪、预算感知与分级授权四个互锁机制，把安全与合规做进每一步执行的过程之中。
至于“AI 会不会犯错”这个外界最常见的疑问，Lavan 给出的回答是直接的——金融级标准的内核从来是零容忍, 不是高容忍。“AI Agent 与人类员工一样会判断失误。区别在于，当一名员工想越权操作时，公司只能事后追责；而在 PERCO.AI 的架构下，任何越权动作在触及红线前的毫秒之内，就会被四层互锁机制拦截下来——它根本不会发生。”
AI Agent 的能力中枢: Marketplace
如果说三层架构是 PERCO.AI 的骨骼，那么 Marketplace 就是它的心脏与肌肉。
它不是一个附加功能，而是整个平台的核心增长引擎——本质是为 AI Agent 提供一个 AI 原生的商业操作界面，同时也是 Agent 自我升级与全球生态共建的中枢。
为什么必须独立设计这样一个市场? Lavan 从效率、能力扩展与生态共创三个角度给出了答案。
首先是效率。对人类来说，打开浏览器、输入用户名密码、点击登录是再自然不过的事。但对 AI Agent 来说，这意味着大量 Token 消耗——它要做计算机视觉分析、识别界面元素、定位按钮、处理人机验证。完成一笔采购, 人五分钟，传统视觉 Agent 可能需要三十分钟，且成本极高。
Marketplace 采用命令式交互，把同样的操作从分钟级压缩到秒级，Token 消耗相比传统视觉 Agent 普遍下降两到三个数量级。“这是专门为 AI Agent 设计的交互范式，而不是对人用视觉界面的拙劣模仿。”
其次是能力扩展。Marketplace 集成了支付、采购、公司注册、物流等第三方服务。AI Agent 可以直接在这里购买数据库服务、完成公司注册、发起付款——所有操作都是真实发生的商业行为，而非模拟或演示。
最重要的是生态共创。Marketplace 是一个开放平台，全球开发者可以上架创新的“技能包”。当这些技能被数字员工调用时，开发者获得持续收益。更进一步，用户运营中的 AI Agent 在长期作业里沉淀下来的领域技能——经用户授权后——也可以被打包上架，让用户从“能力消费者”转变为“能力供应者”。
Lavan 特别指出，Marketplace 与传统插件商店有本质区别。传统插件商店卖的是“工具”——用户买回去之后，还得自己组合、操作。而 Marketplace 提供的是“执行能力”——一个完整的、经过实战验证的工作流。数字员工“学会”之后，立刻就能在真实商业场景中独立执行。
这是一个典型的飞轮效应驱动的生态：开发者贡献技能，数字员工能力增强，用户体验提升，更多用户加入，更多开发者被吸引，生态进一步繁荣。
“它不是一个静态的应用商店，是一个会自我进化的执行能力网络。”
双轮驱动: 订阅 + 生态共创
PERCO.AI 的商业模式，由两个轮子构成。
第一个轮子是订阅。用户按月付费使用平台核心执行能力，按数字员工数量、操作额度与高级功能分级收费。这部分毛利率预计稳定在 75% 至 85% 之间，提供可预测的年度经常性收入。所有订阅用户也天然成为 Marketplace 的需求方与潜在供给方。
第二个轮子是生态共创分润。平台对生态中发生的每一笔成功交易，与参与方共享合理收益。具体收入来源包括四个渠道——开发者上架付费技能包时的收益分润、AI Agent 执行真实支付操作时的交易服务费、用户将 Agent 沉淀技能上架销售时的分成，以及面向大企业的私有化部署年度许可。
两个轮子之间存在深刻的协同：订阅用户为 Marketplace 注入初始需求与供给，生态的繁荣反过来抬高订阅价值、降低用户流失，进而吸引更多开发者与贡献者涌入。
根据公司披露的财务模型，随着生态成熟，Marketplace 收入占比将逐步提升，与订阅收入形成长期并行的增长结构。这意味着 PERCO.AI 将成为一个数字经济体的运营平台。
一人公司的未来: 把“执行”还给创业者
要理解 PERCO.AI 的设计理念，需要回到 Lavan 的职业三段论——而每一段，都为这个项目贡献了一块底层基因。
信任，来自 Apple Card。作为 Apple Card 项目创始团队成员之一，Lavan 参与构建了首年处理超过两亿笔交易的系统。在 Apple Card 团队，他学到的最深刻一课，是金融级标准从来不是“够用就行”，而是零容忍——每一笔交易、每一次数据流动都必须在严格合规之下完成，同时保持顺滑的用户体验。这段经历让 PERCO.AI 从架构设计的第一天起，就把安全与审计放在执行能力的最高优先级。
增长，来自 Adobe Express。在 Adobe Express， Lavan 主导的搜索推荐系统让产品在 24 个月内增长 20 倍, 服务数百万非技术 creator。这段经历锤炼出他将前沿 AI 技术转化为极简用户体验、并以此驱动大规模用户增长的能力——证明了他拥有一种硅谷最梦寐以求的罕见天赋：将前沿工程能力，直接翻译为用户热爱与商业成功。
生态，来自创办和经营非营利组织P&Y Foundation。Lavan在美国成功领导的P&Y Foundation，年营收超过百万美元、覆盖十万受众。从制定规则、设计激励机制，到管理网络效应，这段经历培养了他运营复杂生态所需的“操作系统思维”。
金融级可信度是执行的根基，产品与生态规模化是执行的引擎，虚实操作的工程化直觉是执行的方向——三者合一，才构成一个能安全起步、持续扩张、真正落地的执行系统。
PERCO.AI隶属的公司CaelumenAI总部位于硅谷，分公司坐落在杭州，拥有跨北美与亚太的全球化研发与商业化网络——产品、合规与商业化在硅谷，工程纵深在亚太，是一种“两端紧扣 + 中间贯通”的现代 AI 公司形态。
我们的目标是为一人公司创业者和中小企业配备一个完整、可靠且智能的AI劳动力团队。这不仅是提供工具，更是为他们植入大企业的核心运营能力与治理框架，让他们在零管理负担的情况下，实现合规、稳健的规模化增长。我们首先选择那些流程标准化程度高、合规要求清晰、但长期被大型企业级SaaS厂商忽视的行业切入。目前，PERCO.AI 从北美房地产租赁行业入手，将其完整、复杂的端到端运营流程整合为一套简洁、高效的系统解决方案。
就在最近，我们成功入选英伟达初创加速计划，全球AI创业圈含金量极高的背书。这对公司发展来说，是莫大的鼓舞和支持。
按照公司披露的路线图：MVP 计划于 2026 年第二至第三季度上线；2026 年第四季度完成 Playbook 标准化并启动 Seed 轮融资；2027 年上半年通过 PLG（产品驱动增长）实现规模扩张，横向复制至 50 个以上行业；2027 年下半年起启动全球化扩张, 将 Marketplace 演进为 AI Agent App Store。
谈到长期愿景时，Lavan 给出了一个清晰的目标——让 PERCO.AI 成为全球创业者的“执行基础设施”，让任何一位创业者，无论他身处硅谷还是身处一座小县城，都能以极低的成本获得企业级的执行能力。
在他看来，当 AI 数字员工承担起重复性事务与行政服务，创业者将被解放出来——他们可以把全部精力投入到高价值决策与创造性工作之中。全球数百万家一人公司与中小企业，将以接近零的边际成本重新获得市场竞争力。
“一个人加上 PERCO.AI，就等于一支完整的企业团队。”Lavan 说。这不单纯是效率的的提升，更是商业运营模式的升级。
从 Apple Card 到 Adobe Express，从P&Y Foundation到 PERCO.AI——Lavan 的职业生涯始终围绕同一个核心命题展开：如何让数字指令精准、可靠地驱动现实世界的资源与流程。
在 AI Agent 从“对话”走向“执行”的产业转折点上，PERCO.AI 给出的，不再是一个待回答的问题, 而是一个被它本身正在兑现的判断：
当 AI Agent 拥有了手脚，创业不再需要一支团队——只需要一个想法。
让一个人，也能撑起一家公司。
声明：以上调研结果是商业合作内容，用于调研的部分/全部数据来自合作方和第三方，相关观点及结论均基于以上数据研究得出，不作任何投资指引和参考。
