9 月 10 日至 11 日，第十二届 GDMS 全球数字营销峰会在上海举行。作为行业年度盛会，本届峰会汇聚数千名品牌营销人与百余位领军嘉宾，旨在提供洞察前沿趋势、交流实战经验及链接行业资源的平台。
迈富时合伙人、CMO 尹思源受邀发表主题演讲，围绕“从‘读懂用户’到‘自主经营’"，通过多个细分行业的真实 AI 落地案例，深入解析多智能体（Multi-Agent）如何从辅助营销工具进化为“自主经营用户”的核心驱动力。
客户把判断交给 AI，品牌竞争换了入口
AI 介入企业运营，最先重塑的是获客、服务与管理三大环节：
- 获客层面：AI 精准识别高潜客户，生成个性化触达策略；
- 服务层面：从被动响应转变为主动经营；
- 管理层面：打通数据孤岛，辅助管理者洞察经营变化。
迈富时的多年实践印证了一个关键事实：企业缺乏的并非更多孤立的 AI 工具，而是一套让 AI 持续运行的闭环能力——包括理解业务、执行任务、沉淀经验及持续反馈。
从“理解业务”到“把事做成”：企业 AI 的完整落地路径
迈富时构建了四大 AI Engine，推动 AI 在执行、验证、反馈与优化中形成持续运行的智能闭环：
- 认知引擎（Ontology）：赋予 AI 理解企业“真实世界”的能力；
- 执行引擎（Harness）：推动 AI 从“会说”向“会做”转变；
- 进化引擎（Hermes）：实现 AI 在组织内的持续协作与自我进化；
- 循环引擎（Loop）：确保 AI 能够自主思考、行动并迭代优化。
在此基础上，多智能体协同平台（MAS）负责 Agent 编排、任务分解与工作流协同。智能体中台让 AI 真正落地执行——拆解任务、调用工具、连接系统，使不同 Agent 协同完成复杂业务；知识中台则统一采集、治理和调用企业知识，确保 AI 深度理解自身业务逻辑。
真正的企业级 AI，核心不在于“回答得更好”，而在于“把事情做成”：从业务问题出发，经由知识理解、智能体行动、工作流推进及系统连接，最终为企业带回可量化的业务反馈与经营成果。
从单一环节到企业经营，智能体进入全流程真实业务
营销与销售是率先发生变革的场景。迈富时将客户洞察、线索运营、内容生成、执行落地、风控管理及经营分析等 Agent 进行协同，围绕统一业务目标运作，推动营销从单次 Campaign 走向连续智能（Continuous Intelligence），并将结果持续回流以驱动下一轮任务。
Mirror World：事前预判取代事后复盘
Mirror World 让 AI 扮演消费者、经销商、导购等多重角色，模拟决策过程、情感波动与情绪变化，将传统的“事后复盘”前移至“事前判断”，大幅降低试错成本。
GTM Agent：策略到渠道的全链路贯通
GTM Agent 整合市场、内容与销售的重复性工作，确保洞察转化为策略，策略生成内容，内容精准分发至渠道，实现高效流转。
Data Agent：数据参与经营决策
基于本体论理解业务关系，Data Agent 允许管理者使用自然语言提问。数据不再仅是静态报表，而是直接参与动态经营决策的关键要素。
GEO：抢占 AI 搜索新入口
GEO 覆盖国内外主流 AI 平台，打通解析、监测、沉淀、生成、分发与优化全流程，确保品牌在 AI 回答中被理解、被引用并被优先选择。
实践验证：清晰战略、系统落地、可靠团队，把握 AI 全球化机遇
企业 AI 的核心价值在于可复制的业务成果。迈富时在多行业的实践验证了一套全栈 AI 能力——从知识治理、智能体协同到场景应用，均能像工厂般持续产出，且每一项投入均可通过 ROI 进行衡量。
全链路贯通：服务与数据成为增长依据
某服饰集团：针对商品、尺码、会员、订单及售后数据分散，导购客服依赖人工查询的痛点，迈富时利用多智能体贯通导购、客服与私域运营，服务效率提升 200% 以上。每一次服务不仅是解决问题，更成为积累推荐依据与促进复购的数据资产。
某头部乳业集团：面对业财指标口径不一、来源难追溯及治理机制缺失的挑战，项目从 300+ 核心业财指标入手，利用知识中台与 Data Agent 解决标准化与治理难题，成功纳入集团"DATA+AI"战略框架。此举打通了品牌营销的底层数据能力，为经营决策提供了统一、可追溯的依据。
前后端协同：智能客服与供应链无缝连接
某定制家居企业：针对计划、物料及合同审核长期依赖人工的低效现状，通过 AI 客服智能体与供应链智能体协同，显著提升了替代料决策、物料检索、供应商风险评估及合同审批效率。其中，合同审批效率提升 70%，信息反馈效率提升 80%，实现了前台服务与后端经营系统的一体化。
全周期支撑：智能体中台赋能客户生命周期
某大型汽车集团：面对上千家经销商海量首次 Call 客、人工复盘率不足 1% 的困境，通过客户洞察、画像分析及跟进策略等专业智能体协同，跟进效率提升 85%。通话记录转化为可分析的客户资产，推动销售转化从“听懂对话”升级为“推动成交”。
某文旅集团：过去依赖销售个人经验捕捉“带父母出行”、“拒绝劳累”等情绪信号，如今 AI 自动完成画像构建、路线推荐及销售策略生成，新客成单转化率提升 15%。从获客到出行后的复购，智能体中台实现了对客户全周期的精细化服务。
GEO 赋能：品牌在 AI 回答中被看见
某消费电子企业：尽管拥有官网与产品，但在 AI 推荐中缺席。通过覆盖主流 AI 平台及大量真实搜索问题的 GEO 优化，该品牌在 ChatGPT 核心问题中获得 TOP1 推荐，核心产品与场景覆盖率达 100%。在用户不再主动搜索的时代，AI 是否推荐品牌已成为新的增长入口。
出海助力：多智能体协同读懂全球用户
某出海快消品牌：面对海外用户分散、多语言环境及数据难以统一的挑战，部署八个智能体覆盖用户识别、会员画像、商品推荐、活动编排、内容生成、客服、复购提醒及效果反馈全流程，会员复购率提升 10%-15%。真正的海外增长并非简单的语言翻译，而是让 AI 持续理解不同市场的用户特征，并将洞察转化为具体的运营动作。
上述案例虽横跨不同行业与业务环节，但其底层逻辑一致：让 AI 理解企业、进入流程、连接系统并确保持续反馈。
迈富时提供的是一套全栈 AI 能力体系——从底层模型调用、知识治理、智能体协同到上层场景应用，宛如一座持续产出智能 Token 的工厂。企业可根据需求灵活生产，且所有动作均以业务结果为导向。场景可变，能力复用；行业不同，路径迁移。
AI 已不再是未来概念，而是当下的现实。当 AI 从单点应用走向全业务协同，形成Agent Workforce（智能体劳动力），增长的定义将从“读懂用户”升级为持续的“理解、判断、行动与经营”。从读懂用户到自主经营的转型之路，已然开启。
