“多Agent貫穿全鏈路，破局企業(yè)營銷瓶頸。

站在大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)國家戰(zhàn)略落地10周年的關(guān)鍵節(jié)點，數(shù)據(jù)已從沉睡的資源，躍升為核心生產(chǎn)要素，并與人工智能深度融合，正推動行業(yè)邁入AI原生應(yīng)用的全新階段。

如何在安全、合規(guī)的前提下釋放數(shù)據(jù)價值，推動AI原生應(yīng)用規(guī)?；涞?，成為全行業(yè)共同面臨的核心命題，也是主題為“數(shù)據(jù)有猿·智見十年”的第八屆金猿大數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)發(fā)展論壇——暨AI Infra & Data Agent趨勢論壇的焦點。

在論壇上，Marketingforce邁富時合伙人、CMO尹思源圍繞MarTech領(lǐng)域的AI原生實踐展開分享，指出當前企業(yè)AI應(yīng)用多停留在點狀創(chuàng)新層面，與核心業(yè)務(wù)融合不足。而邁富時將Data Agent貫穿客戶洞察、內(nèi)容創(chuàng)作、精準觸達、互動溝通、效果分析等全鏈路，構(gòu)建起AI驅(qū)動、可自我優(yōu)化生長的原生業(yè)務(wù)系統(tǒng)，為行業(yè)提供了技術(shù)轉(zhuǎn)化為商業(yè)競爭力的系統(tǒng)化思路。

AI Agent全面引領(lǐng)AI應(yīng)用落地

當下AI Agent正成為驅(qū)動AI應(yīng)用迭代升級的核心引擎，伴隨智能基線的全面提升，AI應(yīng)用邊界持續(xù)拓寬，行業(yè)正從工具賦能邁向原生智能時代。

尹思源結(jié)合MarTech領(lǐng)域的實踐認為，AI Agent的價值不在于單點創(chuàng)新，而在于貫通業(yè)務(wù)全鏈路的系統(tǒng)賦能，其發(fā)展將重構(gòu)企業(yè)應(yīng)用形態(tài)與組織模式。

首先，智能基線提升拓寬了AI應(yīng)用的邊界。

智能基線的4大維度提升，為AI Agent落地奠定堅實基礎(chǔ)。

一是模型迭代加速，多模態(tài)模型從技術(shù)研發(fā)邁入實際推理應(yīng)用，落地需求反向推動模型優(yōu)化與技術(shù)創(chuàng)新。

二是應(yīng)用架構(gòu)革新，多智能體協(xié)同架構(gòu)在提升應(yīng)用性能的同時，實現(xiàn)了計算效率與成本的平衡。

三是多模態(tài)融合深化，AI不再局限于圖文處理，而是整合文本、圖像、音視頻等多元信息，具備更全面的理解與生成能力，適配企業(yè)多元場景需求。

四是AI與智能硬件深度融合，從電腦、手機到汽車、智能眼鏡，各類設(shè)備加速智能化轉(zhuǎn)型，為AI Agent提供豐富落地載體。

其次，AI Agent應(yīng)用從傳統(tǒng)流程延展到原生智能。

回顧AI Agent應(yīng)用歷程，尹思源表示，當前80%的智能體仍停留在傳統(tǒng)工作流（Workflow）形態(tài)，未能突破流程化局限。而未來，AI Agent應(yīng)用將迎來3大革命性變化。

在治理層面，需構(gòu)建覆蓋數(shù)據(jù)治理、知識治理、AI Agent治理的全體系架構(gòu)，解決企業(yè)多智能體、多數(shù)據(jù)資產(chǎn)的管理難題，這也是當前企業(yè)客戶的核心訴求。

在智能體層面，深度代理式AI與多智能體協(xié)同（MAS）將替代傳統(tǒng)工作流，如邁富時打造的智能家居AI報價場景，通過需求分析、產(chǎn)品收集、內(nèi)容生成、價格核算等多智能體協(xié)同，實現(xiàn)復(fù)雜業(yè)務(wù)場景的自動化處理。

在軟件形態(tài)層面，將從流程管理、AI賦能的2.0時代，邁入AI原生時代，AI能力轉(zhuǎn)化為原子能力，可自由組合拼接成各類Agent應(yīng)用，驅(qū)動企業(yè)管理模式與組織形態(tài)的根本性變革。

結(jié)合行業(yè)趨勢，尹思源認為，2026年AI應(yīng)用領(lǐng)域?qū)⒏‖F(xiàn)6大關(guān)鍵信號，為企業(yè)布局AI Agent提供指引，包括：AI普及率激增，但企業(yè)間“使用鴻溝”擴大，專業(yè)化應(yīng)用能力成為核心競爭力；多模態(tài)內(nèi)容資產(chǎn)化成增長引擎，高質(zhì)量多模態(tài)內(nèi)容成為企業(yè)競爭優(yōu)勢的重要來源；GEO取代SEO成為新流量入口，基于地理位置的優(yōu)化重塑搜索流量格局；AI進一步進化為自動化智能體，AI Agent的自主決策與執(zhí)行能力持續(xù)提升；AI培訓(xùn)缺失制造能力斷層，團隊AI技能不足將加劇人才短缺問題；AI ROI進入指數(shù)級爆發(fā)期，深度落地的AI Agent應(yīng)用將為企業(yè)創(chuàng)造超額價值。

尹思源強調(diào)，企業(yè)需緊跟這些信號，以AI Agent為核心重構(gòu)業(yè)務(wù)邏輯，才能在智能時代搶占先機。

Data Agent貫穿AI原生業(yè)務(wù)系統(tǒng)

全鏈路

作為全球領(lǐng)先的AI應(yīng)用平臺，邁富時在MarTech領(lǐng)域深耕多年，以Data Agent為載體，貫穿客戶洞察、內(nèi)容創(chuàng)作、精準營銷、銷售服務(wù)、經(jīng)營分析等全業(yè)務(wù)鏈路，打破傳統(tǒng)營銷銷售的流程割裂與效率瓶頸，構(gòu)建起一套以AI為驅(qū)動、能夠自我優(yōu)化和生長的原生業(yè)務(wù)系統(tǒng)。

尹思源說，這套系統(tǒng)并非單一工具的疊加，而是通過多智能體協(xié)同與數(shù)據(jù)閉環(huán)流轉(zhuǎn)，實現(xiàn)從獲客到轉(zhuǎn)化、從運營到復(fù)盤的全流程智能化升級，為不同行業(yè)客戶提供可落地、高適配的數(shù)智化解決方案。

第一，客戶洞察，精準畫像與需求挖掘雙賦能?？蛻舳床焓菭I銷轉(zhuǎn)化的基礎(chǔ)，邁富時通過Data Agent打破傳統(tǒng)客戶畫像的靜態(tài)局限，實現(xiàn)動態(tài)化、精準化的需求捕捉。

一方面，AI客戶畫像Agent實時抓取客戶在對話、瀏覽、咨詢等全場景中的關(guān)鍵信息，包括基礎(chǔ)屬性（年齡、地域）、需求偏好（產(chǎn)品類型、核心訴求）、決策痛點（價格顧慮、服務(wù)擔(dān)憂）等，自動生成多維度客戶標簽并持續(xù)更新，將用戶畫像從“歷史行為描述”升級為“實時需求理解”。

另一方面，通過GEO智能體的算法監(jiān)測、Prompt解析與意圖識別能力，挖掘AI搜索場景中的潛在客戶需求，比如當用戶在不同平臺咨詢“親子夏令營推薦”或“環(huán)保涂料選購”等話題時，智能體可精準識別需求意圖，為品牌鎖定潛在客群，同時聯(lián)動企業(yè)定制知識庫，為后續(xù)內(nèi)容創(chuàng)作與觸達提供方向。

第二，內(nèi)容創(chuàng)作，多場景、本地化高效產(chǎn)出。針對營銷內(nèi)容創(chuàng)作周期長、適配性差、多語種需求復(fù)雜等痛點，邁富時通過多款A(yù)gent協(xié)同，實現(xiàn)內(nèi)容的智能化、規(guī)?；a(chǎn)。

在國內(nèi)場景中，短視頻/直播獲客Agent可自動生成適配視頻平臺調(diào)性的文案，設(shè)計直播互動話術(shù)，跟進直播間的咨詢和互動。

在出海場景中，全流程AI視頻營銷專家Nora可提供一站式解決方案，支持上傳原始素材后智能分析內(nèi)容，定制多語言文案，匹配背景音樂與轉(zhuǎn)場效果，更具備AI換臉功能，無需聘請多國演員即可生成貼合不同區(qū)域市場的本地化視頻內(nèi)容，降低出海營銷的素材制作成本。

此外，GEO智能體可結(jié)合AI搜索平臺算法偏好，優(yōu)化內(nèi)容形式與關(guān)鍵詞，提升內(nèi)容在AI搜索場景中的曝光率，助力品牌搶占搜索流量入口。

第三，精準營銷，全渠道覆蓋與高效獲客。邁富時通過多類型Agent構(gòu)建全渠道精準觸達體系，兼顧線上線下、國內(nèi)海外多場景獲客需求。

線上端，除了GEO智能體搶占AI搜索平臺流量，AI短視頻/直播獲客Agent可自動回復(fù)彈幕、管理輿情、引導(dǎo)私域引流，實現(xiàn)直播與短視頻場景的線索實時轉(zhuǎn)化。

AI出海獲客Agent（如全能AI外貿(mào)專家Eva）搭載全球70多國數(shù)據(jù)庫與萬億級客戶畫像，7×24小時自動挖掘潛在客戶、篩選決策人聯(lián)系方式，結(jié)合時區(qū)與市場動態(tài)優(yōu)化內(nèi)容發(fā)送時機，定向規(guī)劃營銷渠道。

線下端，門店KOS運營智能體，聚焦小紅書、抖音、視頻號等流量洼地，通過用戶洞察、內(nèi)容生成、客詢回復(fù)、數(shù)據(jù)分析多維發(fā)力，打造KOS（金牌銷售）體系，實現(xiàn)門店流量精準提升。

可助力線下門店提升流量，通過分析門店周邊客群特征、優(yōu)化門店營銷活動方案，實現(xiàn)線下獲客的智能化升級。同時，所有觸達動作均基于客戶畫像與需求偏好精準推送，避免粗放式投放造成的資源浪費，顯著降低獲客成本。

第四，銷售服務(wù)，多智能體協(xié)同提升轉(zhuǎn)化效率。在客戶互動環(huán)節(jié)，邁富時通過多智能體協(xié)同，打破傳統(tǒng)人工溝通的效率瓶頸與能力局限，實現(xiàn)從咨詢到成交的全流程賦能。

一方面，AI銷售陪練Agent為銷售人員提供場景化培訓(xùn)支持，通過劇本生成引擎定制不同客戶場景的溝通劇本，情景式對練系統(tǒng)模擬真實對話場景，陪練結(jié)果追蹤功能量化培訓(xùn)效果，幫助新員工快速掌握溝通技巧，解決銷售經(jīng)驗難復(fù)用、服務(wù)質(zhì)量波動大的問題。

另一方面，在實際對客溝通中，多智能體協(xié)同提供實時支撐，如文旅場景中的AI銷售策略，Agent可引導(dǎo)客戶表達核心需求，話術(shù)助手實時推送最優(yōu)溝通建議。

AI知識問答Agent深度整合企業(yè)知識庫，快速響應(yīng)客戶關(guān)于產(chǎn)品細節(jié)、價格、庫存等問題，銷售人員可直接復(fù)制使用話術(shù)，提升溝通專業(yè)性與效率；AI待辦跟進Agent在客戶無法當場決策時，自動生成待辦事項并同步至企業(yè)微信、釘釘?shù)溶浖嵝唁N售人員及時跟進。

最后，經(jīng)營分析，實現(xiàn)數(shù)據(jù)閉環(huán)與自我優(yōu)化。邁富時的AI原生業(yè)務(wù)系統(tǒng)以數(shù)據(jù)閉環(huán)為核心，通過Agent實現(xiàn)營銷銷售效果的實時監(jiān)測、分析與優(yōu)化，推動系統(tǒng)持續(xù)迭代生長。

同時，智能體效果跟蹤模塊可在后臺看板展示每個Agent的工作狀態(tài)與效果數(shù)據(jù)，包括內(nèi)容曝光量、線索獲取量、轉(zhuǎn)化率、客戶復(fù)購率等，提供精準的效果量化指標，用戶的反饋與業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)會實時回流至企業(yè)知識庫與模型訓(xùn)練體系，支持智能體的自主學(xué)習(xí)進化。

這種“數(shù)據(jù)監(jiān)測-分析反饋-模型優(yōu)化-業(yè)務(wù)升級”的閉環(huán)邏輯，讓系統(tǒng)能夠根據(jù)業(yè)務(wù)實際情況持續(xù)自我優(yōu)化，適配不同行業(yè)、不同客戶的動態(tài)需求。

標桿案例讓Data Agent

落地成效具象化

邁富時將智能體全鏈路應(yīng)用方案落地于多個行業(yè)，通過針對性的智能體配置與協(xié)同設(shè)計，解決客戶核心業(yè)務(wù)痛點，實現(xiàn)降本增效與業(yè)務(wù)增長的雙重目標。

某文旅集團曾面臨獲客精準度低、經(jīng)驗難復(fù)用、運營鏈路長等痛點。邁富時為其搭建8大智能體協(xié)同體系：畫像Agent實時完善客戶標簽，策略Agent推送金牌話術(shù)，產(chǎn)品推薦Agent精準匹配文旅線路，待辦、群聊提醒Agent確保響應(yīng)及時，營銷素材Agent生成針對性內(nèi)容強化連接。

方案落地后，該文旅獲客成本大幅降低，新員工成長周期縮短50%以上，客戶響應(yīng)效率提升3倍，全鏈路轉(zhuǎn)化率與復(fù)購率穩(wěn)步增長，破解了文旅行業(yè)服務(wù)難題。

而某頭部涂料品牌利用4大智能體重構(gòu)報價流程。該涂料企業(yè)7000名銷售人員，傳統(tǒng)報價流程需耗時兩天，效率低且專業(yè)性依賴人工。邁富時配置四大協(xié)同Agent：需求管家捕捉客戶核心訴求，產(chǎn)品知識管家調(diào)取參數(shù)工藝，產(chǎn)品生成管家匹配方案，定制方案管家整合輸出完整報價明細。

通過智能體協(xié)同，報價時間從兩天縮短至1小時，效率提升近50倍，同時保障方案專業(yè)性與統(tǒng)一性，新員工可快速上手，為業(yè)務(wù)規(guī)模化拓展提供支撐。

尹思源介紹說，邁富時的AI原生業(yè)務(wù)系統(tǒng)，核心是實現(xiàn)業(yè)務(wù)邏輯與AI能力的深度融合，而非技術(shù)疊加。系統(tǒng)以客戶為中心，打破信息壁壘，通過數(shù)據(jù)閉環(huán)自我優(yōu)化，解決傳統(tǒng)MarTech效率低、成本高、效果難量化的痛點。其落地關(guān)鍵在于適配場景、完善數(shù)據(jù)治理、實現(xiàn)智能體協(xié)同。

智能體中臺全場景賦能企業(yè)

AI Agent實踐

當前，AI Agent已成為企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心抓手，但落地過程中普遍面臨多重困境。效率層面，跨部門溝通壁壘高、需求迭代周期長，信息傳遞成本居高不下等，導(dǎo)致項目推進緩慢。

實用層面，存在“炫酷與實用脫節(jié)”的矛盾，花哨功能難以匹配真實業(yè)務(wù)需求，實用需求又因缺乏技術(shù)包裝而推進受阻。

評估層面，業(yè)務(wù)價值難以量化，技術(shù)指標與業(yè)務(wù)增長脫節(jié)，難以向管理層證明AI應(yīng)用的實際價值。

迭代層面，智能體上線后缺乏持續(xù)關(guān)注與優(yōu)化，逐漸與業(yè)務(wù)發(fā)展脫節(jié)，最終淪為“閑置工具”。

此外，落地核心挑戰(zhàn)還包括客戶預(yù)期與技術(shù)能力不匹配、數(shù)據(jù)治理不完善、傳統(tǒng)組織架構(gòu)制約等，進一步加劇了落地難度。

Rakesh Gohel提出的AI Agent“冰山理論”，精準點出企業(yè)落地困境的核心：打造可用智能體，90%的工作是軟件工程，僅10%是AI技術(shù)本身。

企業(yè)應(yīng)聚焦冰山之上的業(yè)務(wù)場景創(chuàng)新，而非陷入底層技術(shù)開發(fā)泥潭。而智能體中臺的核心價值正在于此——承接冰山之下的技術(shù)支撐工作，統(tǒng)一解決數(shù)據(jù)、知識、安全等底層問題，讓企業(yè)無需從零攻克技術(shù)難題，專注于AI應(yīng)用的場景適配與價值落地，大幅提升落地效率與成功率。

作為全球領(lǐng)先的AI應(yīng)用平臺，邁富時憑借AI-Agentforce智能體中臺，構(gòu)建全場景一站式解決方案，破解企業(yè)AI應(yīng)用落地難題。

邁富時AI-Agentforce智能體中臺，作為企業(yè)級、生產(chǎn)級一站式開發(fā)與運營平臺，以“讓智能體開發(fā)簡單、高效、可擴展”為目標，將企業(yè)AI生產(chǎn)力重構(gòu)為“可復(fù)用的能力層”，全方位支撐AI應(yīng)用落地。

中臺構(gòu)建了完善的全棧能力體系：縱向以“場景-數(shù)據(jù)-決策”閉環(huán)為核心，通過基礎(chǔ)能力層、知識處理層、工具層、應(yīng)用層四層支撐，實現(xiàn)技術(shù)與業(yè)務(wù)的深度融合；橫向整合營銷、銷售、經(jīng)營決策、搜索等多維度智能體矩陣，覆蓋企業(yè)全運營流程。

底層依托自研T-force營銷大模型，搭配數(shù)據(jù)與知識雙底座，確保AI能精準讀懂業(yè)務(wù)語言、對接企業(yè)私域數(shù)據(jù)。

核心層面可通過自然語言生成智能體，自動拆解任務(wù)、推薦工具、生成執(zhí)行步驟，非技術(shù)人員也能快速上手。

在安全與管控方面，中臺通過精細化權(quán)限管理、全程監(jiān)控審計，搭配私有化部署與全棧國產(chǎn)化架構(gòu)，保障數(shù)據(jù)安全合規(guī)。

目前，邁富時已通過該中臺構(gòu)建500多個智能體，賦能零售、金融、汽車、政務(wù)等多行業(yè)，實現(xiàn)線索孵化、客戶互動、銷售轉(zhuǎn)化等全流程智能化，典型如文旅行業(yè)多智能體協(xié)同咨詢場景，大幅提升溝通效率與轉(zhuǎn)化率。

在全場景落地基礎(chǔ)上，邁富時引用前沿概念“鏡像世界Mirror World”，打破傳統(tǒng)AI“數(shù)字員工”的視角局限，開辟AI模擬實體的全新領(lǐng)域。不同于以往聚焦企業(yè)內(nèi)部提效的智能體，鏡像世界以AI模擬消費者、經(jīng)銷商等外部實體，為企業(yè)提供市場驗證、策略優(yōu)化的虛擬場景。

傳統(tǒng)市場調(diào)研需對接上千名真實消費者，耗時耗力且樣本有限，而鏡像世界可連接客戶數(shù)據(jù)中臺（CDP），生成上萬個精準消費者個體，模擬新品測試、推廣文案效果、市場進入策略等場景，實時反饋市場反應(yīng)并預(yù)測輿情走向。

此外，還可模擬經(jīng)銷商行為，優(yōu)化新品上市推薦、渠道政策制定等環(huán)節(jié)。目前，該場景已與頭部家電品牌合作落地，成為行業(yè)內(nèi)首個規(guī)?；瘧?yīng)用的AI模擬實體解決方案，為企業(yè)決策提供更高效、精準的支撐。

未來，AI原生應(yīng)用的規(guī)?；涞?，終將告別單點創(chuàng)新的局限，走向全流程智能協(xié)同。邁富時將深化Data Agent等一系列智能體應(yīng)用，拓展細分場景方案，助力企業(yè)突破數(shù)智化轉(zhuǎn)型瓶頸。隨著技術(shù)持續(xù)迭代，邁富時AI-Agentforce智能體中臺將進一步賦能更多行業(yè)，推動AI從工具賦能走向全場景原生驅(qū)動。