文 / 窦文雪

编辑 / 子夜

从 OpenAI 发布 ChatGPT 点燃全球对通用大模型的热情，到 DeepSeek 等国产大模型迅速崛起，再到市场中掀起 AI 应用落地的浪潮……

近年来，人工智能正以前所未有的速度，从技术探索走向产业实践。

根据调查机构 IDC 发布的数据，全球生成式 AI 市场年复合增长率或达 85.7%，到 2027 年全球生成式 AI 市场规模将接近 1500 亿美元。到 2027 年，45% 的企业将掌握并使用生成式 AI 来共同开发数字产品和服务，从而使收入增长比竞争对手翻一番。

在这一背景下，AI Agent 作为能够理解人类意图、自主执行任务的技术形态，正逐渐被企业视为提升运营效率、优化用户体验的关键工具。

从营销内容生成、客户服务，到数据分析、流程自动化，AI Agent 的应用场景不断拓展，其价值正在从 " 尝鲜 " 走向 " 常用 "。

然而，如何选择 AI Agent？如何真正用好 AI Agent？成为当前众多企业面临的普遍痛点。

一方面，企业在选择 AI 产品时担心 " 幻觉 " 问题——尤其在强业务场景中，信息的准确性直接关系到商业决策的质量；另一方面，企业在落地 AI Agent 时也常陷入 " 一步到位 " 的误区，忽视了从具体任务切入、慢慢习惯 AI Agent 的重要性。

近期，在 2025 第十一届 GDMS 全球数字营销峰会上，连线 Insight 与深演智能联合创始人兼首席运营官谢鹏进行了一次深度对话，探讨了 AI 智能体在企业中的落地应用、AI 决策行业的竞争与挑战等问题。

深演智能联合创始人谢鹏

以下为对谈详细内容，连线 Insight 在保留原意的基础上，进行了略微删减和修改。

想让 AI 智能体在企业中落地，

抓住客户在业务场景中的痛点最重要

连线 Insight：我们了解到，深演智能的品牌名称曾做过一次升级，从曾用品牌名 " 品友互动 " 到如今的品牌升级，这背后是基于怎样的市场洞察和战略布局？

谢鹏：从创立第一天开始，我们的初心就是用数据去提升营销的效率和效果。公司在 2009 年创办时，数据在营销中使用的第一个场景就是实现个性化、千人千面的广告，当时我们将公司命名为品友互动。

但 2018-2019 年，AlphaGo 的出现为市场普及了算法大模型的概念，数据在营销中的场景也得到了拓展，即从公域的广告投放进入到私域的用户运营。

这时我们就想，公司的名字也要名副其实，要和我们做的事更加匹配。所以基于这个契机，我们把公司做了一次品牌升级，从品友互动更名为深演智能。这次品牌升级也证明了我们一直保持与时俱进，对外部市场环境的变化很敏感，能够持续进行产品创新的能力。

连线 Insight：这一变化为公司的发展带来了哪些关键影响？

谢鹏：首先是让我们的产品体系更加完整了。

更名之后，我们的产品相比原来的程序化广告，增加了更多的产品，比如 DMP，即帮助广告主采集广告传播时候的来自媒体的用户数据；还有私域里面的 CDP（一方用户数据平台）；还有 MA 营销自动化，还包括福尔摩斯的算法平台等等。深演智能是行业内极少数产品同时覆盖公域和私域的营销技术公司。

其次是让我们获得了更多优质的客户。

目前，我们的客户已经覆盖了食品饮料、日化家清、美妆奢侈品、家电、保健医药、汽车、金融、服装鞋帽、零售、旅游地产等行业。世界 500 强企业中，有将近 100 强都是我们的客户。

连线 Insight：您刚才提到了深演智能实际上是服务了近一百家世界 500 强的企业，那么可以获得这么多各行各业的优秀企业的认可，是因为深演智能有哪些比较独特的优势呢？

谢鹏：原因有很多，比如产品、技术、市场覆盖等等。但我认为归根结底的原因是，我们能够深刻理解客户在营销场景中遇到的痛点和挑战，同时，我们也能够帮助品牌客户解决这些痛点和挑战，并帮助其实现业务增长。

我举几个例子，比如针对一家汽车行业的客户，我们有一个 AI 智能外呼的产品解决方案，通过这个解决方案，帮客户提升有效接通率等指标。同时我们也通过这个项目给其门店提升了有效到店和有效锁单的数据，实实在在帮助门店多卖了车。

还有一个宠物食品的客户，我们为其做一方用户运营平台。因为宠物食品行业的解决方案比较复杂，它存在两个生命周期。一是宠物本身的生命周期，如从幼崽到成犬；二是用户养宠的周期，比如从准备养宠到新手最后到忠诚用户。我们为品牌做了一个宠物和消费者的双生命周期平台，大大提升了用户对于该品牌产品的复购。

我们还服务了食品饮料品牌，由于食品饮料品牌的口味创新很重要，而且外部市场变化很快，我们为其提供了一个数字用户调研的智能体。通过数字用户调研智能体，该品牌能够快速获得用户对于创新口味的反馈和评价。这样，品牌推出新品的成功率就大大提高了。

连线 Insight：在这次的 GDMS 中，您分享了最新的 DeepAgent Neo 版本的多个智能体，这款产品从研发到推出经历了怎样的过程？

谢鹏：去年年底的时候，我们就确定了 All in AI 的战略。关于落实这项战略的突破口，我们选择的方向是押宝智能体。

我们认为在新的产品形态中，智能体是帮助品牌提升营销效率、效果，最重要的产品形态。

从去年年底至今，我们在上海、深圳连续开出了三场专门针对客户的闭门高峰研讨会。在第一场会中我们推出了 DeepAgent，第二次就将这个智能体平台升级为 DeepAgent Neo。

目前，从新产品的调研到渠道沟通，再到整个用户的获取和运营，我们在各个阶段的营销任务上都有对应的智能体。前几个月时间，我们就很快开发出几十个智能体，且仍在不断丰富。

连线 Insight：从您刚刚的介绍中我们也可以看出 DeepAgent Neo 的产品升级速度非常快，这得益于哪些关键因素？

谢鹏：我们常说形势比人强，不是我们单方面想快，而是整个外部的环境变化很快。尤其是今年春节期间，DeepSeek 突然崛起，普罗大众都在津津乐道大模型的发展，而往往 ToC 会为 ToB 起到很好的普及教育作用。

所以，能促使我们加速产品升级的原因，从某种程度上来自外部因素。春节结束后，就立刻有很多客户来找我们询问有没有智能体的解决方案。市场需求起来得很快，我们与客户沟通的门槛也因此大大降低了。

从内部因素上看，大模型的高速发展也能让我们在产品研发的过程中更容易借力。我们会在打造自己的智能体时，了解所有市面上主流的大模型。搭建智能体的其中一个重要工作，就是在不同的任务中调用不同的大模型。

此外，我们还聘请了国内外顶尖学府的教授以及世界一流企业的专家作为外部顾问，可以为我们带来最前沿技术的介绍，并解答在搭建智能体过程中遇到的困惑和问题。

连线 Insight：相比于市场上同类其他的产品，您觉得深演智能 DeepAgent Neo 的优势和差异性是什么？

谢鹏：搭建一个 ToB 的智能体其实挑战蛮大的。一个最主要的挑战就是 ToC 的智能体可以被用户直观地感受到是否存在幻觉，但是 ToB 智能体是绝对不允许出现幻觉的。

和过去的软件不同，客户对智能体认可的不是功能，而是任务结果的交付情况。

我们为客户搭建一个智能体，在一个垂直的业务场景中解决一个特定的工作任务，需要我们拥有丰富的行业经验。再加上过去 5 年，我们在帮国内的企业做数字化转型时也开发过大量的产品，因此我们拥有高度集成的智能体和营销软件产品。此外，大模型加小模型的结合，也是我们的优势。

在 AI Agent 的探索之路上，

永远没有 " 捷径 " 可走

连线 Insight：在您看来，如果一个企业想要用好 AI Agent、避免踩坑，需要注意什么问题？

谢鹏：我们经常跟客户说一句话，就是没有魔法。千万不要以为智能体在今天可以把所有的问题都解决，要从具体的任务开始，拥抱和尝试智能体。

企业要让懂业务的人直接参与到智能体的搭建和体验当中。我们反复强调，智能体不再是一个功能的交付，而是一个任务结果的交付。它的成功与否取决于其能不能在工作中和你相伴、帮你更好地解决问题。

企业尝试智能体，我们建议要从具体任务开始，用一个具体的任务，从使用第一个智能体成功解决这个任务开始，逐渐让公司内部建立信心，熟悉怎么与智能体搭建的服务商开始工作，感受它在工作中带来的价值，从而自然而然的，慢慢把越来越多任务交付给智能体。

连线 Insight：刚刚您曾提到幻觉的问题，但我们想了解的是，AI Agent 是基于大模型产生的，而大模型本身就是有幻觉的，无论使用多少的大模型都会产生幻觉问题，深演智能是通过什么样的技术来完全消除幻觉的？

谢鹏：消除幻觉，我们可以采取很多手段。比如，利用检索增强生成（RAG）技术，把客户的一方数据用好。

客户积累的一方数据是最真实、准确的。

第二，我们称之为工作流，如果说将搭建智能体比喻成拍电影，那么工作流的设计可以理解为做分镜头的脚本，我在分镜头的脚本中界定任务的边界、定义好场景等，就不会让大模型胡思乱想。

工作流中还可以使用再确认的方法。比如智能体会在对话中反问用户问题，这就是沟通中的再确认技巧。这种反复确认也可以消除幻觉。

连线 Insight：实际上 ToB 客户对于智能体产品的选择是非常谨慎的，他们从最开始听说这个产品没有幻觉，到相信真的没有幻觉可能需要一个周期。在您看来，这个周期大概有多长时间？

谢鹏：可能比大家想象中快。因为从 2018、2019 年开始，中国的企业经历了数字化转型，当时卖软件系统，从推动立项到立项之后招投标、招标完成最后到交付，半年的时间都算快的。

相比于传统的软件系统，智能体有一个好处是人机交互的方式简单便捷——通过自然对话就可以完成，因此懂业务的人可以很快上手，并判断产品好不好用。

所以，我们判断一个智能体能不能帮我们交付任务的结果、交付的结果能不能帮助我们把工作做得更好，是比传统软件系统更加无缝、顺畅、可视化、可验证的。因此客户建立起对产品的信任，也是很快的。

连线 Insight：在您看来，当前 Martech 行业中的玩家都在竞争什么？

谢鹏：当大家想做同样的事情的时候，速度和沉淀积累，就成为双方比拼的很重要的致胜因素。

虽然有一句话讲得好，" 风口来了猪都可以起飞 "。但是很多时候，不是一件事情热了，你跟风就一定可以获得成功，而是说在这个事情到来之前，你常年所做的事情、所沉淀的那些成功要素，与这个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、最大地利用好风口，顺势而上。

连线 Insight：深演智能的创始人曾在采访中表示，企业想要的是商业的成功，而不是大模型，大模型只是擅长信息处理。那么深演智能是否想象过，自己开发的产品最成功或到达顶点的状态会是什么样子？

谢鹏：我觉得一切才刚刚开始，所以 " 到达顶点 " 还言之过早。

我们回看过去的技术研发趋势也是这样，从最早 IBM 的机器人和国际象棋手比赛，到最后与国际围棋手下围棋。最初市场还预测围棋太复杂了，机器人不可能赢的。结果 AlphaGo 横空出世，以及后来 ChatGPT 横空出世，掀起了通用大模型的热潮……

对于当时的人们来讲，后面的阶段会发生什么，是没有人可以提前预想到的。

所以，我认为企业还是要顺势而为。对于我们这个行业的企业而言，数据好像就是藏在地下的煤、石油，我们要做的是让数据充分流动起来，用不断迭代创新的技术释放数据的价值，贴合具体的业务，去解决具体的问题，去帮助企业实现业绩增长。这就是你说的，企业客户想要的结果。

在这个过程中，一定会有源源不断的原发技术、原生技术创新或者产品新形态的出现。就像我最近在读一本 OpenAI 工程师撰写的书——《伟大不是被规划出来的》，很多东西都是在试错和探索中被衍生出来的。

连线 Insight：未来 3-5 年，您认为 Martech 行业的趋势会发生什么变化？

谢鹏：我觉得今天，行业的发展才刚刚开始，而且势头很猛，所以未来 3-5 年可以预见的是越来越多的企业乃至所有的企业，都会在自己的经营中使用智能体去完成现实工作中不同的任务。

还是那句话，使用智能体的企业，最终一定会打败不使用智能体的企业。