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2.0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。

AI大模型从0到精通全套学习大礼包

我在一线互联网企业工作十余年里，指导过不少同行后辈。帮助很多人得到了学习和成长。

只要你是真心想学AI大模型，我这份资料就可以无偿共享给你学习。大模型行业确实也需要更多的有志之士加入进来，我也真心希望帮助大家学好这门技术，如果日后有什么学习上的问题，欢迎找我交流，有技术上面的问题，我是很愿意去帮助大家的！

如果你也想通过学大模型技术去帮助就业和转行，可以扫描下方链接👇👇
大模型重磅福利：入门进阶全套104G学习资源包免费分享！

01.从入门到精通的全套视频教程

包含提示词工程、RAG、Agent等技术点

​

02.AI大模型学习路线图（还有视频解说）

全过程AI大模型学习路线

​

03.学习电子书籍和技术文档

市面上的大模型书籍确实太多了，这些是我精选出来的

04.大模型面试题目详解

05.这些资料真的有用吗?

这份资料由我和鲁为民博士共同整理，鲁为民博士先后获得了北京清华大学学士和美国加州理工学院博士学位，在包括IEEE Transactions等学术期刊和诸多国际会议上发表了超过50篇学术论文、取得了多项美国和中国发明专利，同时还斩获了吴文俊人工智能科学技术奖。目前我正在和鲁博士共同进行人工智能的研究。

所有的视频由智泊AI老师录制，且资料与智泊AI共享，相互补充。这份学习大礼包应该算是现在最全面的大模型学习资料了。

资料内容涵盖了从入门到进阶的各类视频教程和实战项目，无论你是小白还是有些技术基础的，这份资料都绝对能帮助你提升薪资待遇，转行大模型岗位。

智泊AI始终秉持着“让每个人平等享受到优质教育资源”的育人理念‌，通过动态追踪大模型开发、数据标注伦理等前沿技术趋势‌，构建起"前沿课程+智能实训+精准就业"的高效培养体系。

课堂上不光教理论，还带着学员做了十多个真实项目。学员要亲自上手搞数据清洗、模型调优这些硬核操作，把课本知识变成真本事‌！

如果说你是以下人群中的其中一类，都可以来智泊AI学习人工智能，找到高薪工作，一次小小的“投资”换来的是终身受益！

应届毕业生‌：无工作经验但想要系统学习AI大模型技术，期待通过实战项目掌握核心技术。

零基础转型‌：非技术背景但关注AI应用场景，计划通过低代码工具实现“AI+行业”跨界‌。

业务赋能 ‌突破瓶颈：传统开发者（Java/前端等）学习Transformer架构与LangChain框架，向AI全栈工程师转型‌。

👉获取方式：
😝有需要的小伙伴，可以保存图片到wx扫描二v码免费领取【保证100%免费】🆓