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【摘要】 1月27日,深演智能在举办的“AI AGENT赋能业务增长”高峰闭门会上正式发布了新一代企业级AI智能体平台 DeepAgent 3.0版本。
发布会上,“产、学、研”齐聚一堂,中欧商学院市场营销学教授、市场营销学系主任、中欧AI 与营销实验室研究主任王琪,深演智能AI专家顾问、谷歌RAG产品及大模型推理优化负责人周琦,中国广告协会AIGC工作委员会执行主任田涛以及来自通用磨坊、三得利、毛戈平、京东科技、智语爱科技等行业品牌营销掌舵人共同探讨AI Agent的实战案例与增长心得。深演智能创始人兼CEO黄晓南在发布环节指出,尽管基础模型技术发展迅速,但企业层面的 AI 应用效果仍存在差距。“实现‘最后一公里’关键瓶颈在于如何将概率性的大模型输出,转化为确定性、可信任的业务动作。”
DeepAgent 3.0 的升级,即是打造一个稳定可靠的、能够支撑关键业务工作流、以实际业务成果为导向的企业级AI智能体平台。

深演智能创始人兼CEO黄晓南

多场景应用覆盖,
聚焦业务增长新范式
本次DeepAgent3.0版本的发布与上一个版本相比,在智能体数量、覆盖范围和底座能力上均实现了颠覆性升级。
过去一年里,深演智能DeepAgent的价值已在销售、营销、用户洞察等具体场景中得到验证。相较于去年发布的DeepAgent NEO版本,新版本的DeepAgent 3.0在强化了用户运营、广告、销售/客服、Social营销等业务场景的基础上,创新性拓展了产品创新、GTM、用户洞察等十余个企业级应用新场景,并已在过去一年里帮助数十家中大型企业实现了AI智能体的落地。

深演智能DeepAgent 3.0版本覆盖应用场景
如在销售场景,智能体对销售线索的个性化培育和精准转化,可实现“一人一策”;在Social内容营销领域,能够从策略、内容、达人到投流、归因,全链路由AI赋能,使营销效果可量化、可优化;CRM/用户运营领域能结合营销自动化平台(MA)支持AI个性化内容生成和智能旅程;以及在客户之声(VOC)与洞察、消费者调研、AI广告、AI搜索与优质语料优化等场景都推出了创新的AI智能体应用解决方案。


深演智能创始人兼CEO黄晓南在会上提出了企业级智能体发展的五个演进阶段:从初级的工具替代(如内容生成),到流程协作,再到流程自治,进而实现目标自治(对KPI负责),最终迈向业务合伙人级别的战略共创。黄晓南认为,目前行业整体处于第2阶段向第3阶段迈进的过程中。完全无需人工干预的“自动化”尚不现实。当前智能体擅长完成确定性的任务,因此企业需要像深演智能这样的业务伙伴共同将这些“任务模块”组装起来,形成业务价值,从而将人类解放出来从事更高价值的工作。
“AI智能体的发展将更强调Task的完成而不是简单对话、多智能体的协同运作、白盒化以及重视Human-AI 合作。”展望未来,黄晓南认为,企业级智能体的成功,最佳路径是 “70% + 30%”:即由深演智能这样具备AI技术与行业知识的公司完成70%的通用平台和核心能力建设,剩下的30%则与客户在其独特的业务痛点、流程和场景中共同共创完成。
除产品的发布和演示外,本次会议上中欧商学院市场营销学教授、市场营销学系主任、中欧AI 与营销实验室研究主任王琪发表了题为 “AI重构商业路径”的演讲。她分享了来自企业调研的“3×3战略框架”,系统阐述了AI对企业的影响,并详细介绍了AI在市场洞察、产品创新、内容管理、销售管理等价值链环节带来的新范式。
深演智能联合创始人谢鹏先生还现场连线了深演智能AI专家顾问、谷歌RAG产品及大模型推理优化负责人周琦,就最前沿的AI技术趋势进行了深度探讨。

中欧商学院市场营销学教授、市场营销学系主任、中欧AI 与营销实验室研究主任王琪

深演智能联合创始人谢鹏对话深演智能AI专家顾问、
谷歌RAG产品及大模型推理优化负责人周琦
同时,会上来自毛戈平、三得利、通用磨坊等行业品牌营销掌舵人与深演智能创始人兼CEO 黄晓南、深演智能AI首席科学家李文哲以“AI智能体在企业的落地与实践”为主题进行了深入的圆桌探讨。来自不同行业的甲方代表分享了各自企业推动AI智能体落地的策略、路径与挑战,涵盖了顶层设计平台化、合规先行模块化、小步快跑场景化等不同模式,并讨论了如何赢得业务部门支持、如何确保智能体可靠性等共同关切的问题。
下半场,中欧商学院市场营销学教授、市场营销学系主任、中欧AI 与营销实验室研究主任王琪,中国广告协会AIGC工委会执行主任田涛和京东科技、智语爱科技的嘉宾代表则针对“GEO及AI营销下的数据生态”,从生态视角对支撑AI营销的基础设施展开了探讨。
两场圆桌清晰地描绘了AI智能体落地的全景:前方是企业结合自身文化,选择平台化、模块化或场景化的实践路径;后方是数据、评测、语料库等生态基础设施正在快速完善,为AI营销的可靠性与可衡量性提供支撑。嘉宾一致认为,2026年将是AI智能体从探索走向规模化应用的关键一年。
整理自互联网
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