HubSpot UNBOUND 2026：全新“Agentic”客户平台重磅登场

你可以汇集一批价格昂贵、 才华横溢的元素， 但如果没有一个统一的体系， 成功就永远无法保证 。 最终， 执行工作会陷入混乱。

市场拓展（GTM）领域的收入负责人每天都面临这一现实。 企业大量投资于顶级软件——购买一套用于人工智能邮件起草的点解决方案， 另一套用于潜在客户评分 ，还有一套用于会议转录。 然而， 尽管拥有整套高价工具， 却缺乏协调。 工作流程中断， 客户数据重复， 销售管道中的信任也随之瓦解。

表现卓越的 GTM 团队深谙一个基本真理： 取胜的关键不在于汇集“最优秀的队员”，而在于执行“最佳方案” 。

根据《Salesforce销售现状报告》 ，

相比于依赖孤立应用程序的低绩效销售组织，高绩效销售组织采用统一智能平台的可能性高出1.9倍。

在 UNBOUND 2026 大会上，HubSpot 推出了一项重大革新，旨在解决这一工具碎片化问题：即从静态数据库向“代理式客户平台”的转型。 受“增长语境”这一主题的启发，此次变革重塑了人类团队与 AI 智能代理之间的协作方式，为您的组织提供了一个协调一致的系统，旨在执行最佳计划并持续赢得交易。

“增长语境”究竟是什么？

脱离上下文的 AI 产出的结果毫无价值。历史上，市场进入（GTM）团队曾热情采用早期的 AI 解决方案，却因结果不尽如人意而受挫。这种失败并非源于底层技术本身有问题，而是因为孤立的 AI 模型根本不了解其业务。 当AI工具产生“幻觉”或输出千篇一律的响应时，会破坏整个营收运营团队的信任——但情况本不必如此。

要超越那些花哨的工具和流行术语，迈向可验证的业务成果，企业需要一个植根于深度、统一的商业智能的凝聚性系统。这种基础架构被称为“增长语境”。通过将 AI 策略和自主代理植根于实时、跨平台的智能之中，HubSpot 确保每一项输出都基于真实的客户行为。

当与覆盖所有市场进入（GTM）环节的完整代理型团队相结合时，“增长语境”将不可预测的AI工具转变为透明、可验证的增长引擎，从而推动可验证的成果。

什么是“代理式客户平台”？

“主动型客户平台”（ACP）是一个统一的软件环境，其中人类团队和自主AI代理基于共享的客户数据和业务背景模型协同运作。与仅作为静态数据库的传统CRM不同，主动型客户平台能够主动执行工作流、管理交易进展，并在整个客户生命周期中响应买家的实时信号。

平台的三个层级与增长背景

要构建一个“AI优先”的市场进入（GTM）引擎，软件必须具备超越单纯存储联系人记录的功能。作为一款代理式客户平台（ACP），HubSpot 已对平台进行了重新配置，为人类和智能代理提供推动实际成果所需的一切，并使双方都能完全访问客户背景信息。

十多年来，我们一直将数据存储在 HubSpot 中，并依赖人工来填充CRM系统，同时利用我们的信息和人类判断来提供背景信息。当实际工作由人工完成时，这种方式是足够的。

如今，代理可以代替我们完成实际工作，但以往的上下文背景已不复存在。仅靠一个记录系统已远远不够，孤立的属性及其他记录同样不足以支撑。代理无法始终仅凭这些信息开展工作。正因如此，HubSpot 对平台进行了重新配置，并投资构建了三个集成层。

核心平台架构

1. 上下文层（智能 CRM）：这是客户洞察、购买意图信号及历史背景的主要存储库。它为每位团队成员和 AI 智能代理提供采取行动前所需的背景知识。

2. 行动层： 执行中心——包括销售中心、营销中心、服务中心、活跃的AI代理和Breeze Assistant——直接与买家互动并执行常规任务。

3. 协调层：这是一个中央工作区，人类与智能代理在此协作并明确各自的工作内容。该层负责管理智能代理的权限、所有关联系统、集成以及统一治理。

数据与增长背景：细节为何重要

标准的CRM数据记录的是已发生的事情——例如，记录了一通电话、一封邮件被打开，或者交易阶段发生了变化。

增长背景则解释了事情发生的原因、其含义以及下一步该怎么做。

例如，标准数据日志显示某客户在两周内提交了三张支持工单。“增长背景”则会分析对话情绪、标记产品使用率下降的情况、在续约前数月识别潜在的流失风险，并向客户经理发出警报，同时提供明确的行动计划。

利用“上下文主页”防止 AI 漂移

AI 模型的性能取决于其输入数据的质量。过时的理想客户画像 (ICP)、陈旧的买家角色，或杂乱无章的销售方法，都会导致 AI 代理给出错误的建议并起草千篇一律的联络内容。

HubSpot 现推出“Context Home”，这是一个专用的空间，供 RevOps 负责人审查、整理和验证核心业务背景信息。这里正是您推动成果实现的关键所在。这是一个动态的、具有自主性的背景资源库，整合了 ICP、通话记录、销售方法论、商业模式、外部系统以及您希望纳入的任何其他背景信息。 

通过在“Context Home”中标准化 ICP 定义、公司营收区间和目标行业，您可以确保门户中的每位 AI 代理均基于经过验证的数据开展工作。HubSpot 将其称为“高杠杆的开门器”，其原因不言而喻。

Agent Hub 与 Agent Builder：集中控制

跨部门管理分散的 AI 工具会带来安全风险和运营盲点。HubSpot 通过两大核心功能——Agent Hub和Agent Builder ——实现了代理管理的集中化。

客服中心：统一控制中心

“客服机器人中心”为营收负责人提供了一个统一的仪表盘，用于查看、部署和管理其人工智能客服团队。运营团队可以监控客户旅程各个阶段中的专业客服机器人：

• 答案引擎优化（AEO）代理：追踪品牌在 AI 搜索引擎中的曝光情况，并优化内容发现。

• 潜在客户开发代理： 识别高意向潜在客户，调研目标客户，并起草个性化外联方案。

• 交易推进专员：监控销售管道状况，推荐后续步骤，并根据买家互动情况更新交易阶段。

• 客户服务代理：自动处理常规支持请求，并将复杂问题转交给人工客服代表。

集中化管理可提供清晰的运营可视性。

麦肯锡公司关于销售领域人工智能的研究表明，

部署集中式人工智能协调机制的企业，其销售周期可缩短多达30%。

Agent Hub 直接在 CRM 中追踪绩效指标，衡量回复率、成交率和问题解决时间。

Agent Builder：无需编码即可实现定制化执行

现成的AI工具很少能适应定制化的销售流程。代理构建器”允许RevOps经理和销售负责人使用自然语言提示构建定制AI代理——无需编写代码。

• 自定义事件触发器：根据 CRM 内部或外部的信号触发代理操作。代理可由 Slack 消息、Google 表格的编辑、传入的 Webhook 或计划事件触发。

• 一键工作流迁移：当潜在客户行为发生意外变化时，僵化的传统工作流往往会失效。借助 Breeze Assistant，团队只需一键即可将标准的 HubSpot 工作流转换为灵活的智能代理工作流，使代理能够适应复杂的客户互动。

HubSpot Work 与 Breeze Assistant：运营引擎

销售代表往往要花费数小时在外部项目工具、电子表格和电子邮件线程之间来回切换。HubSpot Work将运营任务直接整合到 CRM 中。 

HubSpot Work 是一款全新工具，是一个“AI 优先”的工作空间，可将您的所有 CRM 和运营工作整合到一个地方。从此无需再依赖电子表格、Slack 频道、ClickUp 或 Notion 文档来跟踪营销活动素材、截止日期、职责或团队沟通。 

用原生工作区取代分散的工具

HubSpot Work 通过为营收团队提供一个共享工作区，取代了外部的独立工具：

• 智能创建：使用自然语言构建项目表格、策略文档、自定义表单和自动化任务。

• 实时 CRM 关联：每个项目、任务和文档都会自动关联到实时更新的联系人、公司、交易和支持工单记录。

• 人机协作：销售代表、经理和 AI 代理可在同一共享视图中分配任务、审阅草稿并跟踪交付成果。

告别Breeze

在“2026年秋季亮点”中，最引人注目的变化或许就是Breeze的停用。 当 HubSpot 推出其 AI 层时，为其命名以区别于其他产品是合乎情理的。当时，HubSpot 还是一款将 AI 功能集成在各个 Hub 中的 CRM 系统。Breeze 这一名称被用于关键工具，例如Breeze Assistant、Breeze Studio 和Breeze Agents。 

然而，正如所有美好的事物一样，HubSpot 也在不断演进。如今，它已发展成为一个“Agentic 客户平台”。AI 不再是一个层，而是整个产品。在 HubSpot 生态系统中，唯一将继续沿用 Breeze 名称的部分是全新升级的 Breeze Assistant。 

Key Breeze Assistant 的 主要 改进

HubSpot 的 AI 助手在日常工作流中运行，旨在减少行政摩擦并加快交易速度：

• 基于角色的上下文感知：Breeze Assistant 会检查用户权限、门户配置和 CRM 记录，从而提供精准建议。

• 以行动为导向的执行：在 CRM 编辑器中起草电子邮件，或通过全局搜索触发批量记录更新。

• 模型上下文协议（MCP）连接器：开放式集成连接器，可在 Asana、Amplitude、Notion、Linear 和 G2 等外部工具之间同步数据并触发操作。

• 项目、记录与成果：将原始数据文件和聊天记录转换为可重复使用的管理层报告、幻灯片演示文稿和可视化 HTML 页面。

• 移动端覆盖：在移动设备上使用语音指令，在与潜在客户会晤的间隙查看交易摘要并更新记录。

可验证的营收影响

将人类专业知识与人工智能执行能力相结合，可带来可量化的增长。

根据HubSpot 的数据，

与仅使用基础CRM配置的团队相比，全面采用集成式代理工作流的企业，其潜在客户数量高出2.2倍，成交数量高出3.4倍。

高级开发与平台功能

随着企业规模的扩大，其平台基础设施必须随之扩展。HubSpot 还进行了一些后台调整，增加了开发者功能，以支持在 Agentic 客户平台之上构建自定义扩展。

企业级基础设施升级

• 扩展了 MCP 和合作伙伴的访问权限：开发者可以授予 AI 代理对自定义对象、着陆页、营销活动、报价以及复杂工作流的读写权限。

• HubSQL 端点：开发者可通过公共分析端点，使用标准 SQL 语法查询聚合的CRM 数据，从而实现更快速的自定义 BI 集成。

• 借助 Lovable Connector 编写 Vibe Code：团队可构建由实时 HubSpot 数据流直接驱动的自定义无代码 Web 应用程序。

• 多账户管理：企业管理员可在单一视图中管理权限、执行安全策略，并在全球门户之间切换。

• 自动更新的 CRM：自动后台捕获功能会将电子邮件、日历会议和通话记录直接记录到相应的记录中。

• 数据代理新功能：利用 CRM、通话记录和网页数据回答复杂的业务问题，并能直接将数据写入 CRM。

借此，HubSpot 现正推动高级定制化、开发者控制以及自动化数据架构的发展。

基准测试与成果框架

部署以代理为中心的客户平台需要一个清晰的框架，用于跟踪进展并衡量投资回报率（ROI）。RevOps 团队可以遵循一个四步法进行实施：

诊断：确立基准指标

识别销售管道中的运营瓶颈。记录关键的“首日”指标，包括潜在客户响应时间、交易周期长度、行政工时以及成交率。

解决方案：制定销售代表策略

将诊断出的差距转化为有针对性的实施计划。确定哪些任务应由人工代表处理，哪些需要自主代理处理，以及哪些外部工具需要 MCP 连接器。

构建：清理数据并启动智能代理

在 Context Home 中标准化客户数据。使用 Agent Builder 部署自定义代理，迁移旧有工作流，并在 HubSpot Work 中设置团队工作区。

验证：根据初始基准衡量绩效。

重新评估第一步中设定的基准指标。量化节省的时间、销售 pipeline 的增长以及成交收入，以确认平台的投资回报率。

转型您的市场进入引擎

从孤立的点工具转向基于 HubSpot Work 和 Agent Hub 的 Agentic 客户平台，可将分散的软件整合为一个可预测的营收引擎。通过整合销售执行、业务背景和 AI 自动化，营收团队将减少在软件管理上的时间投入，从而有更多时间建立与买家的关系。

面向 RevOps 领导者的战略建议

为了让您的组织做好实施代理式销售执行的准备，请重点关注以下三个初步步骤：

1. 审核基础环境：审查 HubSpot 中的 ICP 定义、目标用户画像和销售方法论数据，以防止 AI 偏离。

2. 确定转化目标：审查HubSpot中的旧工作流，标记重复性流程，以便借助Breeze Assistant将其转换为智能代理工作流。

3. 构建您的首个自定义智能代理：选择一项简单的行政任务——例如通话后跟进或客户资料调研——并在“智能代理构建器”中启动一个针对性强的智能代理。

要扩大营收规模，需要明确的战略、干净的数据以及协调一致的平台架构。与经验丰富的 RevOps 专家合作，可帮助企业配置 HubSpot、构建定制化 AI 工作流，并实现可预测的增长。Aspiration Marketing提供端到端的 HubSpot 咨询、入职指导和 RevOps 优化服务，帮助市场进入（GTM）团队最大限度地发挥其软件投资的价值。