预约制服务业的 Agentic 运营系统
Celoria
Agentic 运营系统——可逆的事自动执行，不可逆的事人来审批
2026年3月 · 机密
所有竞品都在旧系统上加 AI
修修补补。
我们从第一天就为 AI 设计
整个系统。
问题
连锁扩张卡在三个没人解决的问题上。
员工用不了
从业者文化水平较低，复杂 dashboard 门槛太高，经常打电话问怎么操作（系统已支持多语言）
SOP 执不动
标杆店和普通店效率差距大。SOP 靠人记根本落不下去，三套工具拼凑
GM 不顶用
$120K/年的 GM 只陈列数据。Owner 约谈员工还是要自己准备看板
问题不在工具差，而在传统工具对这批劳动力来说就是错误的范式。
AI Agent 不是更好的工具——而是完全不同的交互模型。
范式转变
日结对账
传统 SaaS
1 打开财务模块
2 导出当日交易记录
3 逐条核对小票
4 找支付差异
5 手动修正记录
无异常 1-2 分钟
有异常 5-10 分钟
……或者员工忘了做 → 第二天开店 SOP 跑不了
Celoria Agent
1 Agent 收工时自动对账
2 只展示 3 个异常 + 原因
3 经理确认或标记
无异常 5 秒
有异常 20-30 秒
解法
Agentic，不是 Autopilot。
系统自己判断何时执行、何时请示。
可逆操作（对账、异常修复、营销）→ 自动执行。
不可逆操作（排班、预约）→ 辅助人类决策。
系统自动判断使用哪种模式。
GUI 不会消失——它从操作界面 → 审批层 → 审计看板逐步演进。
怎么运作
推送式 UX：系统找人，不是人找系统
每个业务事件触发一条智能待办，直接推送到员工设备上。
✅ 结账：Lisa Chen — 光疗美甲
合计：$85 + 小费：$15.30 = $100.30
已绑定卡：Visa 尾号 4242
按建议执行
自定义
核心创新
员工辅助系统，而非系统辅助员工。
80% 的操作 → 一键"按建议执行"
20% 边界情况 → AI 生成选项
结果：新员工零学习成本——系统告诉他们该做什么。
产品体验
类比 Cursor，但用于沙龙运营
双模式，一个系统
🤖 Agent 模式 （日常运营 95%）
AI 推送决策 → 人类确认
日结对账、排班、
库存预警、营销触发
= "全部接受"即可运营门店
📝 编辑模式 （配置 5%）
传统 SaaS GUI 作为后备
添加服务项、设计促销、
配置 SOP、复杂排班
= 需要时完全掌控
Cursor 类比
| Cursor | Celoria |
|---|
| Agent 模式 | AI 写代码，
人类审查 | AI 做运营，
人类确认 |
| 编辑模式 | 手动编码
处理边界情况 | 传统 GUI
做配置 |
| 趋势 | Agent 覆盖率
持续增长 | SOP 规则
持续扩展 |
核心洞察：颠覆不在于用语音/自然语言替代 GUI，
而在于彻底消除"登录并操作"的需求。
经理的一天：手机上 5 次点击
取代电脑前 2 小时。
架构
6+1 Agent 组 × 15 个子 Agent
🏢 多门店编排器
↑ 跨门店协调 ↑
🎯 门店 Supervisor Agent
↑ 聚合 & 上报 ↑
⚙️ 日常运营
📈 获客
❤️ 留存
📦 库存
👥 人才 & SOP
🛡️ 合规
预约 · 财务 · 营销 · 会员忠诚度 · 排班 · 培训 · 绩效 · 合规 · ...
80% 规则引擎（确定性，$0 LLM 成本）+ 20% LLM（仅处理边界情况）。
每个 Agent 配备 API 操作工具集——106 个操作中已建成 72 个。
赛道验证
YC 正在批量投资"AI OS for [垂直行业]"
Bravi
家居服务
AI 前台 + 安装工内部 Copilot
YC F25
Carma
车队管理
自动化车队运营，当日服务竞价
YC W24 · $5.5M Seed
Sandra AI
汽车经销
用 AI 原生平台替代传统 DMS
YC batch
Tensol
酒店业
端到端替代传统酒店 ERP
YC batch
Brickanta
建筑行业
AI 原生预施工工作流
YC batch
Celoria
美容 & 健康
$1000 亿市场。老牌 Zenoti。没有 AI 原生玩家。
← 空白地带
模式已被验证。美容 & 健康垂直赛道完全空白。
竞争格局
在美容行业，所有人都在往旧系统上加 AI
| 平台 | 策略 | 架构 | AI 深度 |
|---|
| Zenoti | "AI Workforce"（2025年9月） | 15 年单体架构 | 6 个独立 Agent，无协调，无 SOP 状态机，无学习机制 |
| Vagaro | AI 预约助手 | 传统 SaaS | 仅 AI 前台接待 |
| NailSoft | 美甲垂直 POS | 传统桌面端 | 越南市场标配，无 AI |
| GlossGenius | AI 商业工具 | 移动优先 SaaS | AI 营销文案 |
| Tepali | 医美 AI 原生 OS | YC W26，现代架构 | 方向相似，不同垂直（医美） |
| Celoria | AI 即系统 | 事件驱动 + Agent 原生 | AI 运营，人类确认 |
族裔细分很关键：越南沙龙（NailSoft）vs 华人连锁（Celoria）——工作流、语言、供应链完全不同。没有跨界工具。
"给诺基亚加触摸屏，不会让它变成 iPhone。
架构必须从第一天就为 AI 原生设计。"
单位经济
混合架构 = 行业领先的 AI 利润率
为什么这么低？
80% 的事件 → 规则引擎
= 确定性执行，$0 LLM 成本
20% 边界情况 → Claude Sonnet
= 每店每天约 40 次 LLM 调用
飞轮效应：每次人类否决
→ 新增规则 → 更少 LLM 依赖
→ 单店成本持续下降
壁垒
三重复合护城河
🧠 SOP 引擎
沙龙运营编码为可配置状态机。来自 100+ 真实门店的领域知识。
谁都能调用 OpenAI。但没人有这套规则手册。
🔄 否决飞轮
每次员工否决 AI → 学到新规则 → 更少 LLM → 更低成本 → 更高准确率。
竞对可以抄功能，但抄不走 50 家店 × 365 天的纠错数据。
🔒 运营依赖
员工依赖 Agent 执行 SOP。离开系统意味着他们不知道完整流程。
用得越深，越难离开。
市场规模
$11亿
SAM — 美国 18万+ 门店
× ARPU $523/月
扩展路径
切入点：美甲沙龙连锁
下一步：所有美容连锁（Spa、美睫、美发）
之后：所有预约制服务
（医美、健身、诊所、汽车维修）
Agentic Commerce 协议——
SOP 引擎的设计天然跨行业通用。
进展
已在生产环境运行。不是原型。
独立开发。零外部融资。从首次部署到 35 家门店仅用 2 个月。
Agent 层构建于经过实战验证的平台之上——1,133 个 API 端点，企业级多租户架构。
商业模式
双层收入结构
单店经济模型
SaaS 收入：$299
支付利润：$224
毛收入：$523/月
AI + 服务器成本：-$35-48/月
毛利率：约 91%
团队
Eric He
CEO / CTO
设计硕士（NYU）+ 计算机硕士（Georgia Tech）
美团经历——大规模服务 AI
用友实习——企业级 AI Agent
独立构建整个 Celoria 平台：
1,133 个 API、4 个前端、AI 集成
Joey Fei
联合创始人 / COO
18 年美容行业经验
QQ Nails — 纽约最大美甲连锁
35 家门店已上线，首个客户
为 100+ 沙龙供应设备
= 内建分销渠道
日常运营已在向管理团队交接
正逐步过渡到全职投入 Celoria
顾问团
Advisory Board
Amazon Senior Developer
— 每周架构评审，持续 6 个月+
知名 SaaS 公司 Senior Developer
— 每周工程辅导，持续 6 个月+
来自 Joey 网络的行业资深人士
— 产品验证、GTM 策略
融资后首个招聘：
Founding Engineer
获客策略
内建分销渠道，非冷启动
现在
QQ Nails 35 家门店已上线——系统经过生产验证，AI Agent MVP 8 周交付
下一步
Joey 的供应网络——100+ 沙龙，暖场介绍，零获客成本。扩展纽约都会区。
之后
纽约 → 洛杉矶 → 美容垂直（Spa、美睫工作室、医美）。可复制打法。
Agent 层是切入企业连锁的利刃。
没有竞品能提供"新店第一天就自动运转"——这就是让 20+ 门店连锁愿意迁移的杀手锏。
执行计划
Agent MVP 8 周交付。Demo 4 周可看。
第 1-2 周
基础设施
Event Bus
SOP 引擎
数据库 Schema
Socket.IO 通道
第 3-4 周
首个 Agent
预约→结账流程
iPad 推送 UX
"按建议执行"
← VC Demo 就绪
第 5-6 周
开店/闭店流程
SOP 检查清单
自动对账
小费分配
异常检测
第 7-8 周
Supervisor
每日简报
Owner 看板
上报引擎
完整闭环完成
仅需 6 个新 API——106 个 Agent 操作中已有 72 个内建于现有平台。
融资需求
我们正在融资，构建
美容 & 健康行业的
AI 运营系统。
工程
招聘 CTO + 1-2 名工程师。
8 周交付 Agent MVP。
市场拓展
超越 QQ Nails 扩展。
Joey 的 100+ 沙龙网络。
AI 基础设施
LLM 成本、SOP 引擎深化、
多门店编排。
你的下一家门店
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