迈富时企业级智能体中台：让Agent像“懂行业的营销人”一样思考

在消费者行为日益碎片化、营销渠道持续多元化的数字时代，传统营销模式正面临数据过载与决策滞后的双重挑战。如何从海量信息中捕捉真实需求，如何实现跨渠道的敏捷响应，成为企业数字化转型的核心痛点。

迈富时Marketingforce以AI Agent为引擎，通过大语言模型与智能体技术的创新应用，重构了营销销售全链路的运行逻辑——其推出的AI-Agentforce企业级智能体中台，不仅实现了从市场洞察到策略落地的智能闭环，更构建起动态优化的智能营销生态体系。这种从“工具辅助”到“智能代理”的范式跃迁，正在重新定义营销效率：AI策略洞察、营销自主执行、智能经营分析的新模式，让企业首次能够以秒级响应应对市场变化。

第一新声通过本期专访揭示，当营销从经验驱动转向AI驱动，数据资产正从沉淀状态转化为持续增值的生产力要素，而这或许正是未来十年营销行业竞争的关键分水岭。

（以下为资料整理）

第一新声：大数据时代，AI Agent变革各行各业已成为不可逆的趋势。而在营销领域，目前普遍认为AI Agent的主要落地趋势在全链路自动化工作流、生成式AI+Agent的创意规模化、超个性用户运营方面，咱们对于这个行业发展趋势什么样的看法？

Marketingforce：全链路自动化工作流、生成式AI+Agent的创意规模化、超个性用户运营这三个方面本质上是AI Agent在营销领域解决“效率、规模、体验”核心矛盾的必然路径。

全链路自动化工作流能打破营销各环节的数据孤岛，大幅降低人工冗余；生成式AI+Agent的创意规模化，能够解决“个性化内容需求暴增”与“创意产能有限”的冲突，既能批量产出又能保持场景适配性；超个性用户运营则通过Agent对用户行为的实时解析，让千人千面从“标签化”走向“动态响应式”。

更关键在于，这三者相互支撑：自动化为个性化提供数据基础，生成式能力让规模化创意精准匹配个性需求，从而形成“效率提效 – 创意扩量 – 体验增值”的闭环，这也正是AI Agent重塑营销逻辑的核心体现。

第一新声：在碎片化信息时代，传统静态标签分群方式早已失效，目前营销行业是如何破解信息化时代下精准捕捉客户需求的难题？

Marketingforce：智能体（AI Agent）是目前破解碎片化行为痛点的核心载体，它让“动态用户洞察”从“人工拼接碎片”升级为“自主运转的实时链路”。

典型的案例是Marketingforce在与某服饰品牌的合作中，用“三个关键角色”实践了智能体的解决方案。

一是全触点数据编织者：跨短视频、社群、线下门店POS 系统实时抓取行为碎片——用户上午在某音点赞“通勤穿搭”、中午在社群问“抗皱面料”、傍晚路过门店时停留过西装区，这些分散信号被智能体即时关联，形成连续行为轨迹（而非传统的 “孤立数据孤岛”）。

二是场景意图解码器：智能体通过上下文理解识别实时场景——当捕捉到用户同时浏览“商务会议攻略”和“西装尺码表”时，自动判定其处于“职场场景下的即时采购需求”，而非静态标签里的“30-35 岁男性/白领”。

三是动态标签生成器：区别于传统 “一次标注管半年”的静态标签，例如智能体可以做到每10分钟自动迭代标签权重——若用户 3 小时内未再关注西装，“即时采购”标签权重下降；若深夜刷到 “婚礼穿搭” 视频，智能体立即叠加“特殊场合需求”维度，触发定制化内容推送。

本质上，AI Agent智能体让企业的动态洞察不再是“事后总结”，而是“实时预判”——它在用户自己还没明确需求时，就已通过行为碎片解码出潜在意图，这正是静态标签 “刻舟求剑” 式营销无法比拟的。

第一新声：在数智化转型浪潮下，数据孤岛现象严重、人工试错（如手动数据清洗、跨系统重复录入、报表核对等）高。您认为跨部门数据整合主要的障碍和人工试错的成本主要体现在哪里？

Marketingforce：跨部门数据整合的核心障碍集中在两点且相互牵制：

一是数据标准的天然割裂。不同部门系统（如市场的投放工具、销售的CRM）对核心指标的定义、格式往往“各说各话”。

二是部门利益的隐性壁垒。数据常被视为部门“资源”，尤其与绩效挂钩时，共享可能暴露短板（如低效投放数据），导致跨部门协作时审批繁琐、互相掣肘，拖慢整合节奏。

人工试错的成本则体现在三个关键环节：数据清洗时，因标准不统一，需人工反复校验、修正，耗时长、成本高；策略制定因数据孤岛只能“拍脑袋”，导致转化率低，浪费推广预算；用户体验因信息错配受损，引发反感，直接流失复购。

第一新声：迈富时作为国内率先推出AI-Agentforce企业级智能体中台的企业，如何通过技术架构或行业深耕实现差异化？例如，在实时行为分析或跨平台数据整合上有哪些独特解决方案？

Marketingforce：迈富时的差异化核心，在于跳出“单点工具替代”的同质化陷阱，通过AI-Agentforce企业级智能体中台构建“动态决策闭环”——Agent不仅能处理碎片化数据和任务，更能像“营销大脑”一样理解场景、自主决策。这种能力体现在技术架构的深度设计和场景落地的独特解法上。

技术架构上从“功能串联”到“认知协同”。迈富时采用“三维协同架构”，让Agent 具备跨场景的理解和决策能力。

一是动态数据中枢：突破“平台壁垒”，通过轻量化API和隐私计算技术（如联邦学习），实时接入众多主流平台数据（电商、社交、线下门店、CRM 等），并自动标准化处理。

二是认知决策引擎：区别于“按规则触发”的机械响应，引擎内置“营销场景语义理解模型”，能解析行为背后的意图。

三是行业知识图谱：沉淀出垂直行业的“营销暗知识”（如快消的“促销敏感时段”、跨境电商的“物流延迟对复购的影响”），让Agent的决策贴合行业特性。

场景解法上实时行为分析与跨平台整合的独特性。一是通过多模态行为拼接和意图预测，精准捕捉客户需求并提前触发需求推荐，实现从“滞后标签”到“动态场景捕捉”转变。二是跨平台数据整合，针对针对数据标准割裂和部门壁垒，通过“技术破局+ 流程嵌入”，Agent 可在加密状态下跨部门调用数据进行联合计算，同时通过权限沙箱确保数据安全，实现数据从“人工对齐”到“自动协同”。

行业深耕上则是让Agent懂“行业潜规则”。例如在跨境电商领域，Agent会自动关联“海关政策变动”、“物流时效预警”等外部数据，系统会实时根据关税政策调整对应地区的定价策略，并向已下单用户推送“关税补贴”说明，以加深行业动态的深度耦合。

本质上，迈富时的差异化不在于“做了多少Agent”，而在于让这些Agent 能像“懂行的营销人”一样思考——不仅能高效执行，更能在碎片化时代“读懂用户、预判趋势、动态调整”，这才是AI-Agentforce企业级智能体中台的真正价值。

第一新声：当前AI生成内容（AIGC）工具普及的背景下，您认为企业营销内容生产的核心痛点是否从“效率”转向了“精准性”？

Marketingforce：营销行业内容生产的核心痛点的确在从“效率”向“精准性”迁移，但并非简单替代——效率仍是基础，而精准性已成为决定内容价值的核心瓶颈。

AIGC工具的普及解决了“内容生产效率”的基础性问题，但营销效果（如点击率、转化率）并未同比例增长，甚至出现“内容越多，用户越反感”等相悖的情况。其本质是用户在碎片化环境中，对“内容匹配度”的要求已从“标签对应”升级为“实时场景响应”。

核心痛点的迁移逻辑很清晰：AIGC解决了“能不能快速造出来”的问题，但用户注意力稀缺下，“造出来的内容能不能精准击中需求”成了更关键的矛盾。

第一新声：您认为AI智能体从“工具”升级为“数字员工”需要突破哪些阈值？

Marketingforce：关键是四个核心阈值。一是自主决策阈值：从“被动执行指令”到“基于企业目标主动规划任务”（如自动调整客户跟进优先级）；二是跨域协同阈值：从“单点功能” 到“穿透业务流程”（如同步处理销售转化、库存预警、客服响应）；三是动态进化阈值：从“静态模型”到“自主学习迭代”（如根据实时经营数据优化策略）；四是自然协作阈值：从“机械交互”到“理解人类意图”（如解读模糊指令并反馈进展）。

第一新声：目前哪些行业可能先实现落地？

Marketingforce：目前Agent在零售消费、汽车、金融、医药大健康、B2B、出海等关键行业都具备一定的落地成效。以迈富时的服务为例，一是零售消费：实时捕捉用户点击、加购等行为，生成个性化推荐（如抖音电商“猜你喜欢”延迟< 500ms），结合库存数据动态调整促销策略。二是金融服务：毫秒级交易风险评估（如每秒处理10亿条交易数据），智能投顾根据市场波动实时优化资产组合，响应速度 < 2 秒。三是智能制造：通过Agent实时分析市场数据和后端成本，动态调整产销链条，结合订单波动预测实现秒级排产等等。

第一新声：AI Agent的多步推理和实时决策依赖高算力，Manus两周烧掉百万美元模型调用费，而百度、字节均强调推理成本优化。迈富时在部署AI Agent时如何平衡性能与成本？是否通过RAG技术或聚焦垂直领域等方式降低中小企业使用门槛？

Marketingforce：迈富时通过“技术分层+场景聚焦”平衡性能与成本。一是模型分层调用：核心决策用轻量级微调模型（如基于Llama 3-8B 的行业定制版），仅复杂多步推理调用大模型，算力消耗大大降低；二是动态资源调度：结合业务波峰（如零售促销期）弹性分配算力，非峰值时段自动缩减资源，实现整体成本优化；三是RAG深度融合：构建垂直行业知识库（如快消的渠道动销库、零售的会员标签库），让Agent先检索再推理，减少冗余计算。

在降低中小企业门槛方面，迈富时通过聚焦快消、区域零售、中小制造等垂直领域，提供预训练行业Agent模板，参数规模压缩，部署成本降低；推出“模块化RAG套件”，企业可上传自有数据（如销售台账、客户记录）快速构建知识库，启动成本大大降低。

第一新声：您认为未来3年营销AI赛道会走向“通用大模型+行业插件”还是“垂直领域专用Agent”？迈富时的技术路线选择依据是什么？

Marketingforce：未来3 年，营销 AI 赛道将呈现「垂直 Agent 为主、通用模型为辅」的混合架构。迈富时将继续提升行业深度整合能力与动态进化机制，AI-Agentforce智能体中台通过基础能力层（多模型适配）、知识处理层（行业RAG引擎）、工具层（低代码开发组件）、应用层（行业模板库）的四层架构，实现「数据 – 模型 – 业务」的闭环优化。

对于企业而言，选择垂直Agent而非通用模型+插件，本质是选择「业务价值确定性」而非「技术通用性——这正是迈富时AI-Agentforce智能体中台正在重塑的行业逻辑。

第一新声：您认为营销行业Agent未来的发展趋势是什么？

Marketingforce：未来，随着大模型能力的提升和智能体应用的完善，营销销售Agent的发展，将跳出“工具辅助”层面，在四大维度实现重要升级：

一、场景更深：从“泛化覆盖”到“全链路+行业定制”

不再零散参与单一环节，而是贯穿“需求拆解-执行-复盘”全链路；同时针对快消、汽车、B2B等不同行业特性，定制适配场景（如汽车的线索培育、零售的门店运营），贴合行业需求与合规要求。

二、执行更自主：从“被动响应”到“自主闭环”

无需人工反复干预，接收目标（如“GMV提升20%”）后，可自主拆解任务、制定方案、动态调整（如优化预算时段、替换高成本关键词），输出复盘报告，减少人工决策成本。

三、企业级能力：从“单点工具”到“协同+安全”

打通CRM、SCRM等业务系统，实现数据双向流转（如根据CRM客户状态推送营销内容、同步供应链）；同时具备多租户隔离、数据加密等安全能力，融入企业数字化体系。

四、思考和进化：从“按规则执行”到“学习+预判”

能从过往项目总结规律（如“用户证言素材转化率更高”），还可基于行业趋势（如平台算法变化、政策更新）提前调整策略，从“执行工具”升级为“会预判的营销伙伴”。

当前，AI Agent已不是SaaS产品的「附加功能」，而是重构行业底层逻辑的操作系统。迈富时的实践表明，通过技术 – 场景 – 商业的三位一体创新，AI Agent 不仅能解决SaaS行业的同质化、高成本、数据孤岛等核心问题，更能开辟出收入模式革新、客户成功升级、行业深度渗透的第二增长曲线。对于企业而言，不是是否要拥抱 AI Agent，而是如何通过智能体中台实现规模化价值落地——这也是迈富时AI-Agentforce企业级智能体中台正在交付的核心价值。