全链路Agent赋能，打造智能驱动、自主进化的AI原生业务系统

“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。

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。