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      對話深演智能聯合創始人謝鵬:使用智能體的企業,會打敗不使用的

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      文/竇文雪

      編輯/子夜

      從OpenAI發布ChatGPT點燃全球對通用大模型的熱情,到DeepSeek等國產大模型迅速崛起,再到市場中掀起AI應用落地的浪潮……

      近年來,人工智能正以前所未有的速度,從技術探索走向產業實踐。

      根據調查機構IDC發布的數據,全球生成式AI市場年復合增長率或達85.7%,到2027年全球生成式AI市場規模將接近1500億美元。到2027年,45%的企業將掌握并使用生成式AI來共同開發數字產品和服務,從而使收入增長比競爭對手翻一番。

      在這一背景下,AI Agent作為能夠理解人類意圖、自主執行任務的技術形態,正逐漸被企業視為提升運營效率、優化用戶體驗的關鍵工具。

      從營銷內容生成、客戶服務,到數據分析、流程自動化,AI Agent的應用場景不斷拓展,其價值正在從“嘗鮮”走向“常用”。

      然而,如何選擇AI Agent?如何真正用好AI Agent?成為當前眾多企業面臨的普遍痛點。

      一方面,企業在選擇AI產品時擔心“幻覺”問題——尤其在強業務場景中,信息的準確性直接關系到商業決策的質量;另一方面,企業在落地AI Agent時也常陷入“一步到位”的誤區,忽視了從具體任務切入、慢慢習慣AI Agent的重要性。

      近期,在2025第十一屆GDMS全球數字營銷峰會上,連線Insight與深演智能聯合創始人兼首席運營官謝鵬進行了一次深度對話,探討了AI智能體在企業中的落地應用、AI決策行業的競爭與挑戰等問題。



      深演智能聯合創始人謝鵬

      以下為對談詳細內容,連線Insight在保留原意的基礎上,進行了略微刪減和修改。

      1、想讓AI智能體在企業中落地,抓住客戶在業務場景中的痛點最重要

      連線Insight:我們了解到,深演智能的品牌名稱曾做過一次升級,從曾用品牌名“品友互動”到如今的品牌升級,這背后是基于怎樣的市場洞察和戰略布局?

      謝鵬:從創立第一天開始,我們的初心就是用數據去提升營銷的效率和效果。公司在2009年創辦時,數據在營銷中使用的第一個場景就是實現個性化、千人千面的廣告,當時我們將公司命名為品友互動。

      但2018-2019年,AlphaGo的出現為市場普及了算法大模型的概念,數據在營銷中的場景也得到了拓展,即從公域的廣告投放進入到私域的用戶運營。

      這時我們就想,公司的名字也要名副其實,要和我們做的事更加匹配。所以基于這個契機,我們把公司做了一次品牌升級,從品友互動更名為深演智能。這次品牌升級也證明了我們一直保持與時俱進,對外部市場環境的變化很敏感,能夠持續進行產品創新的能力。

      連線Insight:這一變化為公司的發展帶來了哪些關鍵影響?

      謝鵬:首先是讓我們的產品體系更加完整了。

      更名之后,我們的產品相比原來的程序化廣告,增加了更多的產品,比如DMP,即幫助廣告主采集廣告傳播時候的來自媒體的用戶數據;還有私域里面的CDP(一方用戶數據平臺);還有MA營銷自動化,還包括福爾摩斯的算法平臺等等。深演智能是行業內極少數產品同時覆蓋公域和私域的營銷技術公司。

      其次是讓我們獲得了更多優質的客戶。

      目前,我們的客戶已經覆蓋了食品飲料、日化家清、美妝奢侈品、家電、保健醫藥、汽車、金融、服裝鞋帽、零售、旅游地產等行業。世界500強企業中,有將近100強都是我們的客戶。



      連線Insight:您剛才提到了深演智能實際上是服務了近一百家世界500強的企業,那么可以獲得這么多各行各業的優秀企業的認可,是因為深演智能有哪些比較獨特的優勢呢?

      謝鵬:原因有很多,比如產品、技術、市場覆蓋等等。但我認為歸根結底的原因是,我們能夠深刻理解客戶在營銷場景中遇到的痛點和挑戰,同時,我們也能夠幫助品牌客戶解決這些痛點和挑戰,并幫助其實現業務增長。

      我舉幾個例子,比如針對一家汽車行業的客戶,我們有一個AI智能外呼的產品解決方案,通過這個解決方案,幫客戶提升有效接通率等指標。同時我們也通過這個項目給其門店提升了有效到店和有效鎖單的數據,實實在在幫助門店多賣了車。

      還有一個寵物食品的客戶,我們為其做一方用戶運營平臺。因為寵物食品行業的解決方案比較復雜,它存在兩個生命周期。一是寵物本身的生命周期,如從幼崽到成犬;二是用戶養寵的周期,比如從準備養寵到新手最后到忠誠用戶。我們為品牌做了一個寵物和消費者的雙生命周期平臺,大大提升了用戶對于該品牌產品的復購。

      我們還服務了食品飲料品牌,由于食品飲料品牌的口味創新很重要,而且外部市場變化很快,我們為其提供了一個數字用戶調研的智能體。通過數字用戶調研智能體,該品牌能夠快速獲得用戶對于創新口味的反饋和評價。這樣,品牌推出新品的成功率就大大提高了。

      連線Insight:在這次的GDMS中,您分享了最新的DeepAgent Neo版本的多個智能體,這款產品從研發到推出經歷了怎樣的過程?

      謝鵬:去年年底的時候,我們就確定了All in AI的戰略。關于落實這項戰略的突破口,我們選擇的方向是押寶智能體。

      我們認為在新的產品形態中,智能體是幫助品牌提升營銷效率、效果,最重要的產品形態。

      從去年年底至今,我們在上海、深圳連續開出了三場專門針對客戶的閉門高峰研討會。在第一場會中我們推出了DeepAgent,第二次就將這個智能體平臺升級為DeepAgent Neo。

      目前,從新產品的調研到渠道溝通,再到整個用戶的獲取和運營,我們在各個階段的營銷任務上都有對應的智能體。前幾個月時間,我們就很快開發出幾十個智能體,且仍在不斷豐富。



      連線Insight:從您剛剛的介紹中我們也可以看出DeepAgent Neo的產品升級速度非常快,這得益于哪些關鍵因素?

      謝鵬:我們常說形勢比人強,不是我們單方面想快,而是整個外部的環境變化很快。尤其是今年春節期間,DeepSeek突然崛起,普羅大眾都在津津樂道大模型的發展,而往往ToC會為ToB起到很好的普及教育作用。

      所以,能促使我們加速產品升級的原因,從某種程度上來自外部因素。春節結束后,就立刻有很多客戶來找我們詢問有沒有智能體的解決方案。市場需求起來得很快,我們與客戶溝通的門檻也因此大大降低了。

      從內部因素上看,大模型的高速發展也能讓我們在產品研發的過程中更容易借力。我們會在打造自己的智能體時,了解所有市面上主流的大模型。搭建智能體的其中一個重要工作,就是在不同的任務中調用不同的大模型。

      此外,我們還聘請了國內外頂尖學府的教授以及世界一流企業的專家作為外部顧問,可以為我們帶來最前沿技術的介紹,并解答在搭建智能體過程中遇到的困惑和問題。

      連線Insight:相比于市場上同類其他的產品,您覺得深演智能DeepAgent Neo的優勢和差異性是什么?

      謝鵬:搭建一個ToB的智能體其實挑戰蠻大的。一個最主要的挑戰就是ToC的智能體可以被用戶直觀地感受到是否存在幻覺,但是ToB智能體是絕對不允許出現幻覺的。

      和過去的軟件不同,客戶對智能體認可的不是功能,而是任務結果的交付情況。

      我們為客戶搭建一個智能體,在一個垂直的業務場景中解決一個特定的工作任務,需要我們擁有豐富的行業經驗。再加上過去5年,我們在幫國內的企業做數字化轉型時也開發過大量的產品,因此我們擁有高度集成的智能體和營銷軟件產品。此外,大模型加小模型的結合,也是我們的優勢。

      2、在AI Agent的探索之路上,永遠沒有“捷徑”可走

      連線Insight:在您看來,如果一個企業想要用好AI Agent、避免踩坑,需要注意什么問題?

      謝鵬:我們經常跟客戶說一句話,就是沒有魔法。千萬不要以為智能體在今天可以把所有的問題都解決,要從具體的任務開始,擁抱和嘗試智能體。

      企業要讓懂業務的人直接參與到智能體的搭建和體驗當中。我們反復強調,智能體不再是一個功能的交付,而是一個任務結果的交付。它的成功與否取決于其能不能在工作中和你相伴、幫你更好地解決問題。

      企業嘗試智能體,我們建議要從具體任務開始,用一個具體的任務,從使用第一個智能體成功解決這個任務開始,逐漸讓公司內部建立信心,熟悉怎么與智能體搭建的服務商開始工作,感受它在工作中帶來的價值,從而自然而然的,慢慢把越來越多任務交付給智能體。

      連線Insight:剛剛您曾提到幻覺的問題,但我們想了解的是,AI Agent是基于大模型產生的,而大模型本身就是有幻覺的,無論使用多少的大模型都會產生幻覺問題,深演智能是通過什么樣的技術來完全消除幻覺的?

      謝鵬:消除幻覺,我們可以采取很多手段。比如,利用檢索增強生成(RAG)技術,把客戶的一方數據用好。

      客戶積累的一方數據是最真實、準確的。

      第二,我們稱之為工作流,如果說將搭建智能體比喻成拍電影,那么工作流的設計可以理解為做分鏡頭的腳本,我在分鏡頭的腳本中界定任務的邊界、定義好場景等,就不會讓大模型胡思亂想。

      工作流中還可以使用再確認的方法。比如智能體會在對話中反問用戶問題,這就是溝通中的再確認技巧。這種反復確認也可以消除幻覺。



      連線Insight:實際上ToB客戶對于智能體產品的選擇是非常謹慎的,他們從最開始聽說這個產品沒有幻覺,到相信真的沒有幻覺可能需要一個周期。在您看來,這個周期大概有多長時間?

      謝鵬:可能比大家想象中快。因為從2018、2019年開始,中國的企業經歷了數字化轉型,當時賣軟件系統,從推動立項到立項之后招投標、招標完成最后到交付,半年的時間都算快的。

      相比于傳統的軟件系統,智能體有一個好處是人機交互的方式簡單便捷——通過自然對話就可以完成,因此懂業務的人可以很快上手,并判斷產品好不好用。

      所以,我們判斷一個智能體能不能幫我們交付任務的結果、交付的結果能不能幫助我們把工作做得更好,是比傳統軟件系統更加無縫、順暢、可視化、可驗證的。因此客戶建立起對產品的信任,也是很快的。

      連線Insight:在您看來,當前Martech行業中的玩家都在競爭什么?

      謝鵬:當大家想做同樣的事情的時候,速度和沉淀積累,就成為雙方比拼的很重要的致勝因素。

      雖然有一句話講得好,“風口來了豬都可以起飛”。但是很多時候,不是一件事情熱了,你跟風就一定可以獲得成功,而是說在這個事情到來之前,你常年所做的事情、所沉淀的那些成功要素,與這個事情是不是可以匹配在一起?只有匹配在一起,你才可能最快、最大地利用好風口,順勢而上。



      連線Insight:深演智能的創始人曾在采訪中表示,企業想要的是商業的成功,而不是大模型,大模型只是擅長信息處理。那么深演智能是否想象過,自己開發的產品最成功或到達頂點的狀態會是什么樣子?

      謝鵬:我覺得一切才剛剛開始,所以“到達頂點”還言之過早。

      我們回看過去的技術研發趨勢也是這樣,從最早IBM的機器人和國際象棋手比賽,到最后與國際圍棋手下圍棋。最初市場還預測圍棋太復雜了,機器人不可能贏的。結果AlphaGo橫空出世,以及后來ChatGPT橫空出世,掀起了通用大模型的熱潮……

      對于當時的人們來講,后面的階段會發生什么,是沒有人可以提前預想到的。

      所以,我認為企業還是要順勢而為。對于我們這個行業的企業而言,數據好像就是藏在地下的煤、石油,我們要做的是讓數據充分流動起來,用不斷迭代創新的技術釋放數據的價值,貼合具體的業務,去解決具體的問題,去幫助企業實現業績增長。這就是你說的,企業客戶想要的結果。

      在這個過程中,一定會有源源不斷的原發技術、原生技術創新或者產品新形態的出現。就像我最近在讀一本OpenAI工程師撰寫的書——《偉大不是被規劃出來的》,很多東西都是在試錯和探索中被衍生出來的。

      連線Insight:未來3-5年,您認為Martech行業的趨勢會發生什么變化?

      謝鵬:我覺得今天,行業的發展才剛剛開始,而且勢頭很猛,所以未來3-5年可以預見的是越來越多的企業乃至所有的企業,都會在自己的經營中使用智能體去完成現實工作中不同的任務。

      還是那句話,使用智能體的企業,最終一定會打敗不使用智能體的企業。

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