核心内容摘要
《78号申请》：一个关于希望、坚持与命运的动人篇章
文章介绍了多Agent技术在企业营销中的应用特别是Data Agent如何贯穿客户洞察、内容创作、精准触达等全链路构建AI驱动的原生业务系统。
Marketingforce迈富时通过智能体中台解决了企业AI落地难题实现营销全流程智能化并分享了多个行业落地案例展示了AI Agent如何提升营销效率和转化率展望了AI原生应用的未来发展方向。
“多Agent贯穿全链路破局企业营销瓶颈。
站在大数据产业国家战略落地10周年的关键节点数据已从沉睡的资源跃升为核心生产要素并与人工智能深度融合正推动行业迈入AI原生应用的全新阶段。
如何在安全、合规的前提下释放数据价值推动AI原生应用规模化落地成为全行业共同面临的核心命题也是主题为“数据有猿·智见十年”的第八届金猿大数据产业发展论坛——暨AI Infra Data Agent趋势论坛的焦点。
在论坛上Marketingforce迈富时合伙人、CMO尹思源围绕MarTech领域的AI原生实践展开分享指出当前企业AI应用多停留在点状创新层面与核心业务融合不足。
而迈富时将Data Agent贯穿客户洞察、内容创作、精准触达、互动沟通、效果分析等全链路构建起AI驱动、可自我优化生长的原生业务系统为行业提供了技术转化为商业竞争力的系统化思路。
Marketingforce迈富时合伙人、CMO 尹思源在第八届金猿大数据产业发展论坛的公开分享AI Agent全面引领AI应用落地当下AI Agent正成为驱动AI应用迭代升级的核心引擎伴随智能基线的全面提升AI应用边界持续拓宽行业正从工具赋能迈向原生智能时代。
尹思源结合MarTech领域的实践认为AI Agent的价值不在于单点创新而在于贯通业务全链路的系统赋能其发展将重构企业应用形态与组织模式。
首先智能基线提升拓宽了AI应用的边界。
智能基线的4大维度提升为AI Agent落地奠定坚实基础。
一是模型迭代加速多模态模型从技术研发迈入实际推理应用落地需求反向推动模型优化与技术创新。
二是应用架构革新多智能体协同架构在提升应用性能的同时实现了计算效率与成本的平衡。
三是多模态融合深化AI不再局限于图文处理而是整合文本、图像、音视频等多元信息具备更全面的理解与生成能力适配企业多元场景需求。
四是AI与智能硬件深度融合从电脑、手机到汽车、智能眼镜各类设备加速智能化转型为AI Agent提供丰富落地载体。
其次AI Agent应用从传统流程延展到原生智能。
回顾AI Agent应用历程尹思源表示当前80%的智能体仍停留在传统工作流Workflow形态未能突破流程化局限。
而未来AI Agent应用将迎来3大革命性变化。
在治理层面需构建覆盖数据治理、知识治理、AI Agent治理的全体系架构解决企业多智能体、多数据资产的管理难题这也是当前企业客户的核心诉求。
在智能体层面深度代理式AI与多智能体协同MAS将替代传统工作流如迈富时打造的智能家居AI报价场景通过需求分析、产品收集、内容生成、价格核算等多智能体协同实现复杂业务场景的自动化处理。
在软件形态层面将从流程管理、AI赋能的
0时代迈入AI原生时代AI能力转化为原子能力可自由组合拼接成各类Agent应用驱动企业管理模式与组织形态的根本性变革。
结合行业趋势尹思源认为2026年AI应用领域将浮现6大关键信号为企业布局AI Agent提供指引包括AI普及率激增但企业间“使用鸿沟”扩大专业化应用能力成为核心竞争力多模态内容资产化成增长引擎高质量多模态内容成为企业竞争优势的重要来源GEO取代SEO成为新流量入口基于地理位置的优化重塑搜索流量格局AI进一步进化为自动化智能体AI Agent的自主决策与执行能力持续提升AI培训缺失制造能力断层团队AI技能不足将加剧人才短缺问题AI ROI进入指数级爆发期深度落地的AI Agent应用将为企业创造超额价值。
尹思源强调企业需紧跟这些信号以AI Agent为核心重构业务逻辑才能在智能时代抢占先机。
Data Agent贯穿AI原生业务系统全链路作为全球领先的AI应用平台迈富时在MarTech领域深耕多年以Data Agent为载体贯穿客户洞察、内容创作、精准营销、销售服务、经营分析等全业务链路打破传统营销销售的流程割裂与效率瓶颈构建起一套以AI为驱动、能够自我优化和生长的原生业务系统。
尹思源说这套系统并非单一工具的叠加而是通过多智能体协同与数据闭环流转实现从获客到转化、从运营到复盘的全流程智能化升级为不同行业客户提供可落地、高适配的数智化解决方案。
第一客户洞察精准画像与需求挖掘双赋能。
客户洞察是营销转化的基础迈富时通过Data Agent打破传统客户画像的静态局限实现动态化、精准化的需求捕捉。
一方面AI客户画像Agent实时抓取客户在对话、浏览、咨询等全场景中的关键信息包括基础属性年龄、地域、需求偏好产品类型、核心诉求、决策痛点价格顾虑、服务担忧等自动生成多维度客户标签并持续更新将用户画像从“历史行为描述”升级为“实时需求理解”。
另一方面通过GEO智能体的算法监测、Prompt解析与意图识别能力挖掘AI搜索场景中的潜在客户需求比如当用户在不同平台咨询“亲子夏令营推荐”或“环保涂料选购”等话题时智能体可精准识别需求意图为品牌锁定潜在客群同时联动企业定制知识库为后续内容创作与触达提供方向。
第二内容创作多场景、本地化高效产出。
针对营销内容创作周期长、适配性差、多语种需求复杂等痛点迈富时通过多款Agent协同实现内容的智能化、规模化生产。
在国内场景中短视频/直播获客Agent可自动生成适配视频平台调性的文案设计直播互动话术跟进直播间的咨询和互动。
在出海场景中全流程AI视频营销专家Nora可提供一站式解决方案支持上传原始素材后智能分析内容定制多语言文案匹配背景音乐与转场效果更具备AI换脸功能无需聘请多国演员即可生成贴合不同区域市场的本地化视频内容降低出海营销的素材制作成本。
此外GEO智能体可结合AI搜索平台算法偏好优化内容形式与关键词提升内容在AI搜索场景中的曝光率助力品牌抢占搜索流量入口。
第三精准营销全渠道覆盖与高效获客。
迈富时通过多类型Agent构建全渠道精准触达体系兼顾线上线下、国内海外多场景获客需求。
线上端除了GEO智能体抢占AI搜索平台流量AI短视频/直播获客Agent可自动回复弹幕、管理舆情、引导私域引流实现直播与短视频场景的线索实时转化。
AI出海获客Agent如全能AI外贸专家Eva搭载全球70多国数据库与万亿级客户画像7×24小时自动挖掘潜在客户、筛选决策人联系方式结合时区与市场动态优化内容发送时机定向规划营销渠道。
线下端门店KOS运营智能体聚焦小红书、抖音、视频号等流量洼地通过用户洞察、内容生成、客询回复、数据分析多维发力打造KOS金牌销售体系实现门店流量精准提升。
可助力线下门店提升流量通过分析门店周边客群特征、优化门店营销活动方案实现线下获客的智能化升级。
同时所有触达动作均基于客户画像与需求偏好精准推送避免粗放式投放造成的资源浪费显著降低获客成本。
第四销售服务多智能体协同提升转化效率。
在客户互动环节迈富时通过多智能体协同打破传统人工沟通的效率瓶颈与能力局限实现从咨询到成交的全流程赋能。
一方面AI销售陪练Agent为销售人员提供场景化培训支持通过剧本生成引擎定制不同客户场景的沟通剧本情景式对练系统模拟真实对话场景陪练结果追踪功能量化培训效果帮助新员工快速掌握沟通技巧解决销售经验难复用、服务质量波动大的问题。
另一方面在实际对客沟通中多智能体协同提供实时支撑如文旅场景中的AI销售策略Agent可引导客户表达核心需求话术助手实时推送最优沟通建议。
AI知识问答Agent深度整合企业知识库快速响应客户关于产品细节、价格、库存等问题销售人员可直接复制使用话术提升沟通专业性与效率AI待办跟进Agent在客户无法当场决策时自动生成待办事项并同步至企业微信、钉钉等软件提醒销售人员及时跟进。
最后经营分析实现数据闭环与自我优化。
迈富时的AI原生业务系统以数据闭环为核心通过Agent实现营销销售效果的实时监测、分析与优化推动系统持续迭代生长。
同时智能体效果跟踪模块可在后台看板展示每个Agent的工作状态与效果数据包括内容曝光量、线索获取量、转化率、客户复购率等提供精准的效果量化指标用户的反馈与业务数据会实时回流至企业知识库与模型训练体系支持智能体的自主学习进化。
这种“数据监测-分析反馈-模型优化-业务升级”的闭环逻辑让系统能够根据业务实际情况持续自我优化适配不同行业、不同客户的动态需求。
标杆案例让Data Agent落地成效具象化迈富时将智能体全链路应用方案落地于多个行业通过针对性的智能体配置与协同设计解决客户核心业务痛点实现降本增效与业务增长的双重目标。
某文旅集团曾面临获客精准度低、经验难复用、运营链路长等痛点。
迈富时为其搭建8大智能体协同体系画像Agent实时完善客户标签策略Agent推送金牌话术产品推荐Agent精准匹配文旅线路待办、群聊提醒Agent确保响应及时营销素材Agent生成针对性内容强化连接。
方案落地后该文旅获客成本大幅降低新员工成长周期缩短50%以上客户响应效率提升3倍全链路转化率与复购率稳步增长破解了文旅行业服务难题。
而某头部涂料品牌利用4大智能体重构报价流程。
该涂料企业7000名销售人员传统报价流程需耗时两天效率低且专业性依赖人工。
迈富时配置四大协同Agent需求管家捕捉客户核心诉求产品知识管家调取参数工艺产品生成管家匹配方案定制方案管家整合输出完整报价明细。
通过智能体协同报价时间从两天缩短至1小时效率提升近50倍同时保障方案专业性与统一性新员工可快速上手为业务规模化拓展提供支撑。
尹思源介绍说迈富时的AI原生业务系统核心是实现业务逻辑与AI能力的深度融合而非技术叠加。
系统以客户为中心打破信息壁垒通过数据闭环自我优化解决传统MarTech效率低、成本高、效果难量化的痛点。
其落地关键在于适配场景、完善数据治理、实现智能体协同。
智能体中台全场景赋能企业AI Agent实践当前AI Agent已成为企业数字化转型的核心抓手但落地过程中普遍面临多重困境。
效率层面跨部门沟通壁垒高、需求迭代周期长信息传递成本居高不下等导致项目推进缓慢。
实用层面存在“炫酷与实用脱节”的矛盾花哨功能难以匹配真实业务需求实用需求又因缺乏技术包装而推进受阻。
评估层面业务价值难以量化技术指标与业务增长脱节难以向管理层证明AI应用的实际价值。
迭代层面智能体上线后缺乏持续关注与优化逐渐与业务发展脱节最终沦为“闲置工具”。
此外落地核心挑战还包括客户预期与技术能力不匹配、数据治理不完善、传统组织架构制约等进一步加剧了落地难度。
Rakesh Gohel提出的AI Agent“冰山理论”精准点出企业落地困境的核心打造可用智能体90%的工作是软件工程仅10%是AI技术本身。
企业应聚焦冰山之上的业务场景创新而非陷入底层技术开发泥潭。
而智能体中台的
核心价值正在于此——承接冰山之下的技术支撑工作统一解决数据、知识、安全等底层问题让企业无需从零攻克技术难题专注于AI应用的场景适配与价值落地大幅提升落地效率与成功率。
作为全球领先的AI应用平台迈富时凭借AI-Agentforce智能体中台构建全场景一站式解决方案破解企业AI应用落地难题。
迈富时AI-Agentforce智能体中台作为企业级、生产级一站式开发与运营平台以“让智能体开发简单、高效、可扩展”为目标将企业AI生产力重构为“可复用的能力层”全方位支撑AI应用落地。
中台构建了完善的全栈能力体系纵向以“场景-数据-决策”闭环为核心通过基础能力层、知识处理层、工具层、应用层四层支撑实现技术与业务的深度融合横向整合营销、销售、经营决策、搜索等多维度智能体矩阵覆盖企业全运营流程。
底层依托自研T-force营销大模型搭配数据与知识双底座确保AI能精准读懂业务语言、对接企业私域数据。
核心层面可通过自然语言生成智能体自动拆解任务、推荐工具、生成执行步骤非技术人员也能快速上手。
在安全与管控方面中台通过精细化权限管理、全程监控审计搭配私有化部署与全栈国产化架构保障数据安全合规。
目前迈富时已通过该中台构建500多个智能体赋能零售、金融、汽车、政务等多行业实现线索孵化、客户互动、销售转化等全流程智能化典型如文旅行业多智能体协同咨询场景大幅提升沟通效率与转化率。
在全场景落地基础上迈富时引用前沿概念“镜像世界Mirror World”打破传统AI“数字员工”的视角局限开辟AI模拟实体的全新领域。
不同于以往聚焦企业内部提效的智能体镜像世界以AI模拟消费者、经销商等外部实体为企业提供市场验证、策略优化的虚拟场景。
传统市场调研需对接上千名真实消费者耗时耗力且样本有限而镜像世界可连接客户数据中台CDP生成上万个精准消费者个体模拟新品测试、推广文案效果、市场进入策略等场景实时反馈市场反应并预测舆情走向。
此外还可模拟经销商行为优化新品上市推荐、渠道政策制定等环节。
目前该场景已与头部家电品牌合作落地成为行业内首个规模化应用的AI模拟实体解决方案为企业决策提供更高效、精准的支撑。
未来AI原生应用的规模化落地终将告别单点创新的局限走向全流程智能协同。
迈富时将深化Data Agent等一系列智能体应用拓展细分场景方案助力企业突破数智化转型瓶颈。
随着技术持续迭代迈富时AI-Agentforce智能体中台将进一步赋能更多行业推动AI从工具赋能走向全场景原生驱动。
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