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當(dāng)全球企業(yè)爭(zhēng)相擁抱AI Agent卻深陷“迷局”，當(dāng)通用大模型在垂直戰(zhàn)場(chǎng)頻頻“失語(yǔ)”，一場(chǎng)關(guān)于數(shù)據(jù)主權(quán)與商業(yè)智能的博弈悄然上演。DeepSeek與Manus的崛起雖然揭開(kāi)了新時(shí)代序幕，但也暴露出殘酷現(xiàn)實(shí)：缺乏精準(zhǔn)數(shù)據(jù)源與行業(yè)know-how的AI工具，終究無(wú)法實(shí)現(xiàn)讓企業(yè)開(kāi)箱即用。

在人機(jī)協(xié)作模式劇變的前夜，企業(yè)如何定義自身在數(shù)據(jù)洪流中的獨(dú)特價(jià)值？又如何將海量信息轉(zhuǎn)化為驅(qū)動(dòng)專(zhuān)屬智能體（Agent）的“靈魂燃料”？這不僅關(guān)乎效率提升，更將決定未來(lái)的商業(yè)版圖。

在CAN+城際能量站系列校友活動(dòng)上，CAN+自學(xué)社學(xué)員、明略科技集團(tuán)創(chuàng)始人、董事長(zhǎng)兼首席執(zhí)行官吳明輝結(jié)合自身多年實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，聚焦變革下的核心命題，在通用大模型提供強(qiáng)大“腦力”的基礎(chǔ)之上，深入探討企業(yè)如何構(gòu)建、滋養(yǎng)并指揮真正屬于自己、理解自身業(yè)務(wù)的專(zhuān)屬AI Agent，以實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的深度挖掘與閉環(huán)應(yīng)用。以下為現(xiàn)場(chǎng)演講整理：

01.

別讓客服對(duì)話浪費(fèi)，用數(shù)據(jù)喂出你的AI銷(xiāo)售

明略科技主要有兩大業(yè)務(wù)板塊，其一是營(yíng)銷(xiāo)智能，其二是營(yíng)運(yùn)智能。其中，營(yíng)銷(xiāo)智能業(yè)務(wù)以明略科技旗下子品牌秒針系統(tǒng)為核心，該品牌是2006年我在北大讀碩士期間創(chuàng)辦的公司，當(dāng)時(shí)它是國(guó)內(nèi)最大的廣告數(shù)據(jù)分析公司。此外，在這個(gè)業(yè)務(wù)領(lǐng)域，我們還有一個(gè)叫微伴助手的產(chǎn)品，其創(chuàng)始人也是目前爆火的Manus的創(chuàng)始人肖弘，微伴助手能夠支持企業(yè)微信上客服AI化的相關(guān)業(yè)務(wù)。目前，明略科技營(yíng)銷(xiāo)智能板塊服務(wù)的客戶(hù)大多為消費(fèi)品企業(yè)，其中既有世界500強(qiáng)企業(yè)，也有眾多民營(yíng)企業(yè)。

營(yíng)運(yùn)智能主要涉及線下門(mén)店的各類(lèi)營(yíng)運(yùn)事務(wù)，我們所服務(wù)的客戶(hù)群體包括肯德基、麥當(dāng)勞、星巴克、屈臣氏等。我們?yōu)檫@些客戶(hù)提供與線下門(mén)店數(shù)據(jù)相關(guān)的服務(wù)，收集涵蓋人、貨、場(chǎng)等方面的數(shù)據(jù)，助力客戶(hù)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)及資金的優(yōu)化。例如，人員調(diào)度、排班，以及供應(yīng)鏈管理，還有線下門(mén)店的銷(xiāo)售培訓(xùn)等工作。給大家舉個(gè)例子，如果大家走進(jìn)屈臣氏的門(mén)店，會(huì)看到導(dǎo)購(gòu)胸前佩戴的工牌，其實(shí)是我們公司提供的靈聽(tīng)工牌。在保護(hù)消費(fèi)者隱私的前提下，它會(huì)記錄導(dǎo)購(gòu)與顧客之間的對(duì)話，隨后我們利用AI技術(shù)對(duì)這些對(duì)話進(jìn)行分析，以此優(yōu)化導(dǎo)購(gòu)的銷(xiāo)售話術(shù)等。

今天我分享的內(nèi)容都與AI有關(guān)，因?yàn)槲沂茄芯緼I的科班出身。2000-2004年我在北大讀數(shù)學(xué)本科，2004年轉(zhuǎn)到北大計(jì)算機(jī)系學(xué)習(xí)上一代人工智能，當(dāng)時(shí)主要研究指紋識(shí)別、掌紋識(shí)別、人臉識(shí)別等內(nèi)容。2019年我又回到北大攻讀博士，這一次專(zhuān)注于新一代人工智能，從大模型開(kāi)始。雖然今年中國(guó)的AI公司都很開(kāi)心，但在過(guò)去兩三年，大家處境都不太好，外界也常認(rèn)為中國(guó)AI公司實(shí)力欠佳，總覺(jué)得OpenAI、谷歌在這一領(lǐng)域更為出色。然而今年情況開(kāi)始有所不同，尤其是DeepSeek讓大家眼前一亮。

02.

沒(méi)有真實(shí)數(shù)據(jù)，再?gòu)?qiáng)的AI也是“白搭”

業(yè)界曾有說(shuō)法，認(rèn)為AI不會(huì)超過(guò)人類(lèi)，這是錯(cuò)誤的。如果簡(jiǎn)單使用AI，它可能僅相當(dāng)于公司普通員工水平。但若深入思考，未來(lái)公司可能只需招幾個(gè)人，結(jié)合強(qiáng)大的AI，就能完成工作。從邏輯上講，市場(chǎng)仍需大量公司和人員，但未來(lái)五年，人們的工作內(nèi)容將不再局限于當(dāng)前水平，而是要進(jìn)入下一個(gè)競(jìng)爭(zhēng)階段，才有就業(yè)機(jī)會(huì)。所以我們要思考AI的不足之處如何改進(jìn)。目前AI最大的問(wèn)題是幻覺(jué)問(wèn)題，這也是行業(yè)內(nèi)的一個(gè)機(jī)會(huì)點(diǎn)。

春節(jié)前，我用某平臺(tái)系統(tǒng)問(wèn)GRPO算法與其他算法的區(qū)別，系統(tǒng)提供了四個(gè)錯(cuò)誤單詞，雖然看起來(lái)一本正經(jīng)，但很容易誤導(dǎo)人。之后我要求聯(lián)網(wǎng)搜索，系統(tǒng)搜了34個(gè)網(wǎng)頁(yè)并總結(jié)，終于給出了正確的四個(gè)單詞：group、relative、policy、optimization，隨后我查看引文，發(fā)現(xiàn)引文的標(biāo)題和二級(jí)標(biāo)題看著都不錯(cuò)，但內(nèi)容有錯(cuò)誤，幻覺(jué)問(wèn)題很?chē)?yán)重。

我們從事數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析工作，不能基于假數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，這是我們首先要解決的問(wèn)題。前段時(shí)間在外做分享時(shí)，我講了一個(gè)公式y(tǒng)=f(x)。

在企業(yè)中，我們的工作都是理性思考和推理的結(jié)果。有目標(biāo)的是理性，無(wú)目標(biāo)的則是感性或其他。這個(gè)公式就像我們做決策一樣，比如人力資源部門(mén)要制定獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制，就需要一個(gè)績(jī)效評(píng)估邏輯，即函數(shù)f。要做出正確決策，除了邏輯，還需要依據(jù)x，即員工日常表現(xiàn)。一個(gè)決策模型需要決策依據(jù)，兩者結(jié)合才能產(chǎn)生正確決策。企業(yè)中的所有工作，包括營(yíng)銷(xiāo)文案、客服等，最終都是提供證據(jù)的函數(shù)表達(dá)。函數(shù)f要好，x也要準(zhǔn)確，這樣才能得出好結(jié)果。

如今，DeepSeek和OpenAI等都是頂級(jí)的f，就像哈佛、耶魯、北大、清華的優(yōu)秀畢業(yè)生，很聰明，但如果他們剛從山洞出來(lái)，不了解世界，沒(méi)有x，那回答問(wèn)題就會(huì)出錯(cuò)。所以，對(duì)于創(chuàng)業(yè)者、企業(yè)創(chuàng)始人、投資人或想創(chuàng)新的企業(yè)員工來(lái)說(shuō)，這是一個(gè)機(jī)會(huì)。有問(wèn)題就意味著有需求，滿(mǎn)足需求就是創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的機(jī)會(huì)。我們要發(fā)現(xiàn)DeepSeek或OpenAI的幻覺(jué)所在，這可能就是創(chuàng)業(yè)機(jī)會(huì)。醫(yī)藥、法律、生物和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域都是創(chuàng)業(yè)公司的機(jī)會(huì)。

從消費(fèi)和營(yíng)銷(xiāo)角度看，我們要思考消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)決策的變化。明略科技旗下的秒針營(yíng)銷(xiāo)科學(xué)院聯(lián)合廣告主和廣告公司專(zhuān)家，每季度研討，每半年發(fā)布白皮書(shū)。我們發(fā)現(xiàn)，AI來(lái)臨后，消費(fèi)者購(gòu)買(mǎi)決策發(fā)生了很大變化。

因此我們?cè)谧鰻I(yíng)銷(xiāo)時(shí)，首先要思考AI對(duì)營(yíng)銷(xiāo)格局和零售的變化。麥肯錫的零售研究報(bào)告指出，以前消費(fèi)者不知道評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，但現(xiàn)在通過(guò)AI很容易獲取這些信息。結(jié)合前面的x，消費(fèi)者零售購(gòu)買(mǎi)環(huán)節(jié)確實(shí)發(fā)生了重大變化，比如說(shuō)在購(gòu)物推薦方面，中國(guó)消費(fèi)者對(duì)AI的平均信任度遠(yuǎn)超其他國(guó)家。

03.

Agent正在重構(gòu)商業(yè)生態(tài)，新機(jī)遇深藏內(nèi)里

春節(jié)后，DeepSeek、豆包和元寶等平臺(tái)發(fā)展迅猛，很多搜索引擎都陸續(xù)出現(xiàn)了總結(jié)頁(yè)面，用戶(hù)在搜索后直接查看總結(jié)，減少了點(diǎn)擊鏈接的行為。包括支付寶、淘寶、天貓、京東等平臺(tái)火了之后，也在其手機(jī)APP內(nèi)置了問(wèn)答機(jī)器人，但部分平臺(tái)后來(lái)又下架了，主要原因是問(wèn)答機(jī)器人的互動(dòng)性、用戶(hù)體驗(yàn)雖好，但無(wú)法商業(yè)化，影響了流量銷(xiāo)售。這表明產(chǎn)業(yè)將發(fā)生變革，特別是在搜索引擎競(jìng)爭(zhēng)中，各平臺(tái)需要想辦法商業(yè)化。作為品牌，要思考其中的機(jī)遇和變化。

從消費(fèi)和采購(gòu)角度看，未來(lái)每個(gè)消費(fèi)者都可能會(huì)有一兩個(gè)特別信任的Procurement Agent或Purchasing Agent。對(duì)于簡(jiǎn)單的采購(gòu)，消費(fèi)者可能直接購(gòu)買(mǎi)，但對(duì)于復(fù)雜的采購(gòu)，如B2B采購(gòu)，以及其中的化妝品、家電等復(fù)雜消費(fèi)品的購(gòu)買(mǎi)還是需要進(jìn)行深入研究后再進(jìn)行購(gòu)買(mǎi)。

我們作為品牌，應(yīng)思考如何布局。包括現(xiàn)在每個(gè)品牌都應(yīng)有自己的Sales Agent，未來(lái)市場(chǎng)格局可能變?yōu)橄M(fèi)者擁有自己的采購(gòu)Agent，向其下達(dá)需求后，Agent去分析、比較、排行，給出采購(gòu)建議，這將改變B2C營(yíng)銷(xiāo)路徑。因此，對(duì)于品牌來(lái)說(shuō)，要思考如何讓自己的內(nèi)容被更好地索引和理解，以便被推薦。品牌需要在官網(wǎng)、官微、視頻號(hào)、小程序、小紅書(shū)等平臺(tái)部署內(nèi)容，還要考慮KOS，即門(mén)店導(dǎo)購(gòu)的個(gè)人賬號(hào)。這些內(nèi)容究竟如何布局、部署，才能更好地被采購(gòu)Agent索引和理解，這是未來(lái)的關(guān)鍵。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，模型其實(shí)就類(lèi)比于人的大腦，而Agent則相當(dāng)于安裝了眼睛、耳朵，幫助大家去感知，同時(shí)利用手和腳去執(zhí)行結(jié)果。Agent相當(dāng)于是一個(gè)人加上一個(gè)模型，而不是一個(gè)完整的人。

Agent要做幾個(gè)事情：首先是planning，例如你問(wèn)Perplexity或Kimi、豆包任何問(wèn)題，它第一步要做規(guī)劃，把關(guān)鍵詞分解成若干個(gè)關(guān)鍵詞，分別去谷歌或百度搜索。這個(gè)分解過(guò)程就叫planning，搜索結(jié)果出來(lái)后再做總結(jié)。一般來(lái)說(shuō)，標(biāo)準(zhǔn)的Agent本身沒(méi)有記憶，但執(zhí)行任務(wù)時(shí)需要長(zhǎng)期記住一些事情。Agent可以把手、腳、眼和模型的大腦連起來(lái)，讓它能干高級(jí)的活，這就是它能讓大家付費(fèi)使用的原因。

很多做投資的朋友雖然不會(huì)用它做投資決策，但會(huì)在做投資研究等細(xì)分工作時(shí)使用它，包括一些初級(jí)的Data Research分析師、研究員也會(huì)用。目前市面上比較火的Manus可付費(fèi)使用，每月最高收費(fèi)199美元，但其實(shí)它比Deep Research和Perplexity只多調(diào)用了兩個(gè)工具。

Manus調(diào)用的第一個(gè)重要工具是Browser Use，這是一個(gè)開(kāi)源項(xiàng)目，由兩個(gè)瑞士在校大學(xué)生開(kāi)發(fā)，我們把這一類(lèi)項(xiàng)目叫Browser Agent，它能瀏覽很多搜索不到的網(wǎng)頁(yè)，比如小紅書(shū)、抖音等。它還調(diào)用了另一個(gè)工具叫虛擬機(jī)沙箱環(huán)境，相當(dāng)于提供一個(gè)虛擬機(jī)技術(shù)。所謂虛擬機(jī)，就是把一臺(tái)大型電腦分解成多臺(tái)小型電腦，分別進(jìn)行計(jì)算，無(wú)需占用整個(gè)電腦的完整資源就可以在一部手機(jī)上虛擬出100部手機(jī)，同時(shí)執(zhí)行不同任務(wù)，電腦也是如此，被調(diào)用后，可遠(yuǎn)程操控云端虛擬機(jī)，提供完整電腦資源，支持瀏覽器操作、代碼編寫(xiě)，甚至軟件下載與執(zhí)行等任務(wù)。

04.

擁有獨(dú)有數(shù)據(jù)，才有競(jìng)爭(zhēng)力

智能體技術(shù)是前沿技術(shù)，可調(diào)用各種工具，結(jié)合
AI進(jìn)行規(guī)劃，甚至復(fù)雜任務(wù)的完整執(zhí)行與反思。為了提高效率，我認(rèn)為每家公司都應(yīng)開(kāi)發(fā)Agent，實(shí)現(xiàn)工作自動(dòng)化。基于此，未來(lái)可能產(chǎn)生全新的分工模式，組織內(nèi)部的Agent將整合需求與供給側(cè)的數(shù)據(jù)分析工具，通過(guò)API調(diào)用實(shí)現(xiàn)高效協(xié)作，推動(dòng)行業(yè)變革。

在數(shù)據(jù)分析和數(shù)據(jù)智能行業(yè)，大模型的應(yīng)用帶來(lái)了巨大變化。之前數(shù)據(jù)分析師只能分析結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，用Excel等工具。現(xiàn)在可以利用大模型找到未知的數(shù)據(jù)源，處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，如圖片和文本。同時(shí)，分析部分也發(fā)生變化，以前全人工，現(xiàn)在可以用大模型提升競(jìng)爭(zhēng)力。

包括B2B和B2C的營(yíng)銷(xiāo)方式也會(huì)發(fā)生變化。比如，客戶(hù)可能在DeepSeek上問(wèn)專(zhuān)業(yè)問(wèn)題，DeepSeek會(huì)建議他們問(wèn)秒針系統(tǒng)的Agent，然后需求直接輸入給Agent，Agent直接執(zhí)行任務(wù)，不再需要銷(xiāo)售環(huán)節(jié)，未來(lái)AI之間會(huì)這樣互動(dòng)。

數(shù)據(jù)是金礦，模型是商品。沒(méi)有獨(dú)有數(shù)據(jù)，就沒(méi)有獨(dú)有模型。公司要擁有獨(dú)有數(shù)據(jù)，才能有競(jìng)爭(zhēng)力。AI智能體包括感知、決策、行動(dòng)，有半自動(dòng)和全自動(dòng)兩類(lèi)，全自動(dòng)的可以獨(dú)立行動(dòng)，自己分解任務(wù)、反思，不達(dá)目的不罷休。

未來(lái)企業(yè)要面向AI做營(yíng)銷(xiāo)和用戶(hù)體驗(yàn)設(shè)計(jì)，因?yàn)閷?lái)可能是AI在用你的產(chǎn)品和服務(wù)。總之，未來(lái)每個(gè)企業(yè)都要朝著這個(gè)方向發(fā)展，擁有獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)、模型和工具，構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)力。

本文轉(zhuǎn)載自“參加CANPLUS”公眾號(hào)