15,000+ 品牌、150 万家门店：当 Agent 敲门，软件与 AI 的浪漫邂逅
有人说，一提到“AI”，脑子里就是“终结者”机器人满街都在找你谈人生；也有人说，一提到“SaaS”，似乎就联想到镜头里开发者加班到凌晨、外面风吹雨打Ta们却在光着膀子写代码。但是，今天的故事绝不仅仅是旷日持久的“人机”传说——它更像是一场关于效率、关于数据、关于软件进化的爱情喜剧：AI 与 Agent 们如何在喧嚣的技术浪潮中深情相拥，同时为那些苦于生存压力的国产软件厂商找到一丝可能的光？
开场：为何软件必须能“被编程”？
在 AI 突飞猛进的时代，竞争的狂热已经让不少开发者对“Agent”这个词耳熟能详。作为蜚声业界的两个主要解决方案，MCP（Model-Connect Protocol）和 A2A（Agent-to-Agent）就像舞台上的双人舞演员：
- • MCP 让我们可以更高效地搭建单个 Agent；
- • A2A 则让多个 Agent 能够顺畅“搭伙做饭”。
它们的共同目标，是尽可能提高智能体（Agent）的搭建效率，让“软件 + AI”的组合不再是写代码时需要冥想开光的玄学，而是真刀真枪的快速落地。那么在这股滚滚浪潮中，软件必须先转型，就像从前只会“被动响应用户点击”的传统程序，如今必须学会“被大模型调教运维”，即软件本身也要能被编程、可二次开发。
这意味着什么呢？举个通俗的例子——假如你是一款地理信息监测工具，过去的日常职责是“你点我才动，我只管给你看地图”；如今，如果 AI Agent 在背后指挥、调度，那么这款软件就不再只是一张“冷冰冰”的地图，而是能够“被调用”、“被动态调整”甚至“被临时改装”的多功能工具，就像乐高积木可以随时拼成飞机或火箭。当用户需要时，AI 切换一下功能模块，瞬间就生成了更适合某个特定人群或特定场景的结果，而不再需要用户自己在菜单里翻来翻去。
这里面有个关键词——“瞬间”，这个瞬间代表着不能像过去Arcinfo的mo、com，ArcGIS 的Engine那样的开发模式，需要数周乃至数年的定制开发，而且开发完了后，又是个固定流程、不能再做修改的软件应用状态。
反思：中国软件厂商的“智能化”焦虑
然而，AI 的脚步虽快，站在中国软件厂商的角度，却不免生出几分焦虑。回想 SaaS 在过去几年的发展轨迹：它的确唱了不少赞歌，但也遇到了推广、付费模式、用户教育等诸多挑战。如今再叠加 AI，这种压力似乎反而更大了。为什么呢？
- 1. 用户需求变得更“贪婪”
有了 AI 之后，用户往往希望软件能自带最先进的智能分析，想要的功能越多、越复杂，可是一旦功能更新或数据不够及时，就马上抱怨“这个软件不够聪明啊！” - 2. 研发与知识产权的价值被“低估”
当所有人都在谈 AI、新模型，对软件企业的基础研发却关注渐少——反正一提起“智能化”，大家只记得那几个风口浪尖的大模型和背后的资本，过程中的辛勤研发者们似乎成了躲在幕后的无名英雄。 - 3. 用户对软件的依赖程度“降低”
有可能出现这样一种极端情况：如果某些标准化流程都被 AI 模块“搞定”了，用户依赖的核心可能变成了“AI 服务”，而不是每个软件本身。这对习惯了收 SaaS 服务费的厂商来说，也是一种不小的冲击。
虽然听起来让人想拍桌子大喊“这可咋整”，但市场从未停止过进化。而我们自己，正是想通过数据监测和数据订阅这样的路径，在这片看似竞争焦虑的红海里，寻到了一方新大陆。
极海的故事：迈向地理监测订阅的“Agent 时代”
现在市面上很多媒体人听说过极海，可能是因为它的品牌监测功能——如今，它已经收录了超过 1.5 万个连锁品牌，在营门店数量突破 150 万家。单从数量上看，这是一块足够让人大喊“OMG”的数据宝藏。然而，极海的目标却更进一步：
- • 不只是给人看的可视化地图，还要成为机器语言的饕餮盛宴。
- • 把这些数据以 API 的形式提供给大模型，让大模型可以直接“吃进去”，输出千变万化的洞察报告。
就像 MCP 和 A2A 的精神内核那样，极海希望通过MCP 工具与 API 的交互方式，让“用户”、“软件”“AI”三方都能上演默契配合的皇冠戏——用户需要高频更新的门店动态？AI 则可以在背后通过极海的 API 获取实时变化数据，迅速为他生成可视化分析、选址建议、甚至竞争对手动向。
回首这一年：数据显示的成长轨迹
在极海的品牌监测平台 stores.geohey.com，昨天我们欢天喜地地宣布：收录品牌数量突破 1.5 万个，涉及在营门店数超过 150 万家。
此前，极海的主要数据来源自品牌官网、小程序等官方渠道。每一个品牌门店数据的获取与维护都相当烧脑——小程序接口要做定制化开发，官网数据要持续爬取更新。就像老厨师在精心料理“高汤”，虽然口味纯正，但花费时间长、覆盖面有限。
- • 优点： 数据质量优，更新周期有保障；
- • 缺点： 发展速度慢，无法在短期内显著扩展品牌覆盖度。
为了弥补这一不足，极海采取双轨策略：
- 1. 仍然深耕于核心大品牌的数据高频采集；
- 2. 大量更广泛的连锁品牌则“批量纳新”，从各类互联网平台收录补充。
就这样，本次一次性新增了 1.4 万个品牌，主要覆盖门店数量在 10 家以上，且门店变化相对不那么频繁的中小型餐饮连锁品牌。对于它们，极海采用季度更新策略，“当我见到你的时候，我全力收录，之后我就隔三岔五看看你有没有什么新动向”。这种模式如同“老友偶尔聚会”，虽不常见，但每次都能掌握近况。
日更与季度更：高频监测背后的“小心机”
然而，不要忽视那 5% 的大品牌——它们虽只占总品牌数的 5%，却贡献了整个数据库里超过 55% 的在营门店量。这些连锁品牌往往名气大、门店分布广，而且动态变化频繁：开店、关店、新品推广，一天一个样。想要追踪它们的脚步，就得像个“全天候跟拍记者”，需要按日更新，一旦发现新门店出现或老门店下线，就会在数据库里来个“当日直播”。
另一方面，这也让极海得以符合竞品追踪和门店选址规划等行业需求。试想，如果你是某连锁茶饮品牌的市场总监，得知友商最近开了 20 家新店、位置都集中在某条商圈，那么做出应对决策就可以更加及时。反之，如果你的新门店一旦失败闭店，数据上也会留下蛛丝马迹，从而为其他门店选址提供反思。
开关店时间的“计算黑科技”
有人好奇，既然极海要跟踪开关店，那么它怎么知道每家门店的开业和停业日期？这里的逻辑并不复杂，但很有“侦探”味道：
- • 开业时间：极海在监测到某家新店时，会记录监测到的那一天为“开业日”。如果该店其实在监测之前就已开业，系统也只能以首次监测日期为准。
- • 停业时间：如果某天没在监测源上看到这个门店，就标记为“可能关店了”。如果连续 30 天都没再见它踪影，系统就将最后一次见到它的日期定义为“停业日”。
如同一位耐心的爱好者趴在一家店门口观察，如果商家大门紧闭了一个月，那自然可以判定“关店”。虽然不够完美，但也相对准确地反映了市面上门店的存活情况。
品类大分布：餐饮 = 压倒性优势
你可能会问：那这 1.5 万个品牌里，是做什么的最多呢？不出所料，餐饮门店量在总数据库中占比近 60%，品牌数更是超过 90%。
- • 第一梯队：餐饮（奶茶、烧烤、连锁快餐……）
- • 第二梯队：便利店、零售商店
- • 第三梯队：服饰家居、住宿酒店等
当然，餐饮品牌是最活跃的，一家火爆的奶茶店今天卖爆柠檬茶，明天搞大众点评团购活动。它们让城市的每条街都散发着香气，也让数据监测平台忙得不可开交。
当大模型来袭：极海的“API 订阅”新生意
说到底，这些数据这么丰富、鲜活，一定不仅仅是做个大屏可视化，供人们点点看看就完事儿了。极海更想做的，是把“数据订阅”**这件事落到实处——把数据以更机器语言的方式，随时随地供大模型调用。大模型能干啥？它能自动分析竞争态势、安排门店选址、做经营预测，甚至把不同品牌的数据拼接起来做更全面的城市商业研究。
就像前面提到的 MCP 和 A2A，API 化 + 付费订阅在某种程度上就成了一种新的数字时代消费习惯。每个人、每家企业、甚至每个智能化 Agent，都可以视需要来“开小灶”，从极海的 API 里提取品牌门店更新、地理分布、开关店时间等关键数据。这不仅顺理成章地为极海带来持续性收入，也让大模型的下游应用更加丰富。
结语：新风口的机遇和挑战
透过极海品牌监测的这场“用户—软件—AI 三方爱恨纠葛”的大戏，我们或许能看到中国软件行业在智能化浪潮中的另一种思考：
- 1. 软件厂商不再只“卖功能”，而是提供可编程接口
这样，AI Agent 才能更灵活地调度软件功能，为特定人群输出更具针对性的结果。 - 2. 数据订阅服务的春天
当用户越来越注重“信息有效性”而非“软件品牌包装”，以极海为代表的“数据源头提供商”就有了发挥空间，只要数据够新、够扎实，就不怕没有需求。 - 3. MCP 与 A2A 助推 Agent 生态
MCP 让单个 Agent 更高效，A2A 让多个 Agent 相互联通，数据天然成为这些酱料里最不可或缺的催化剂。地理监测、高频分析、用户洞察……多方协力之下，一定会迸发令人惊喜的化学反应。 - 4. 持续探索，绝非终点
极海在地理位置高频监测的道路上，或许只是一个领先者和探索者。这条赛道也许很漫长，但给人的想象空间极大。想想看，也许若干年后，你手上每个随心所欲的查询、每次决策背后，都可能有极海之类的数据平台在默默支持，再将结果供 AI Agent 智能整合。
而对中国的软件企业来说，也许最好的应对方式是：在这场 AI 大潮里，找到自己能与 Agent 互补的价值点。既要保持对技术的尊重与热爱，也要敢于改变传统的“功能收费”模式，尝试把软件打造成可供“AI 二次开发”的平台。当所有人都只盯着大模型时，你能否把自己变成背后的“数据或功能接口提供者”？也许，这就是在新一轮浪潮中胜出的关键。
所以，别再把“Agent”当成科幻片里的冷酷机器人——它们极可能是你软件的好搭档，承担那些日常重复、难度高、易出错的操作；而你，依旧保持对创新的思考，对市场的敏锐。在这条通往下一个时代的路上，也许极海的品牌监测只是一个范本，但它揭示了一个真相：当我们把数据与 AI 以可编程方式融为一体，那些曾经枯燥乏味的流程，就真的能演变成一次次智慧的迭代。
汽笛已经拉响，赶紧抓住你的行囊吧。风口之上，再普通的纸飞机也能飞上云霄；风口之中，再孤独的软件也能化身炙手可热的“Agent 磁场”。让我们一起拭目以待，这场翻天覆地的改变，究竟会带来多少新鲜的惊喜。