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      對話易點天下:Agent與過去有本質(zhì)區(qū)別,安全風(fēng)險不在于模型微調(diào),而在于模型選擇

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      過去幾年,生成式AI技術(shù)發(fā)展突飛猛進,對于出海企業(yè)而言,最大的挑戰(zhàn)不是流量更貴了,而是增長的底層邏輯變了。一個現(xiàn)實問題是,出海營銷行業(yè)正經(jīng)歷著從人力密集型向AI驅(qū)動型的深刻轉(zhuǎn)變。

      作為一家營銷科技公司,易點天下幫出海企業(yè)核心提供兩件事情:一是全球化品牌出海,從曝光到轉(zhuǎn)化實現(xiàn)一站式海外營銷;二是依托算法和數(shù)據(jù),為廣告主實現(xiàn)廣告投放智能化。

      伴隨全球化復(fù)雜性的指數(shù)級增長,品牌獲客成本持續(xù)攀升,目標(biāo)廣告支出回報率逐年下降,傳統(tǒng)的加預(yù)算或堆人力的模式已經(jīng)失效。此外,智能決策也出現(xiàn)了斷層,盡管平臺上每天都在回傳大量數(shù)據(jù),擁有數(shù)據(jù)的體量卻無法轉(zhuǎn)化為實時決策。

      易點天下首席算法科學(xué)家Ady Zhao與筆者交流中表示,Agent技術(shù)發(fā)展和成熟,與過去已經(jīng)有了本質(zhì)區(qū)別,過去的Agent是問答模式,現(xiàn)在的Agent真正意義上能感知、自主規(guī)劃、自主決策和執(zhí)行,實現(xiàn)端到端閉環(huán)。Agent不僅是一個輔助和執(zhí)行的工具,而是開始有能力接管從洞察到執(zhí)行的整條鏈路。也就是說,人的角色正從操作者變成決策者。

      據(jù)悉,易點天下從GPT時代就開始布局AI,圍繞整條營銷鏈路構(gòu)建了一整套營銷產(chǎn)品矩陣及解決方案,可實現(xiàn)智能洞察、創(chuàng)意生成、自動投放、數(shù)據(jù)歸因的全鏈路營銷AI自動化閉環(huán)。

      從大模型到Agent,以AI中臺流轉(zhuǎn)

      AI大模型技術(shù)在各行業(yè)逐步滲透,其落地的效果及可復(fù)制性一直備受關(guān)注。

      易點天下首席產(chǎn)品官Aodi Zhang指出,AI在營銷廣告領(lǐng)域的落地最大挑戰(zhàn)在于,大模型生成的內(nèi)容并不能代表效果。也就是說,AI可使得廣告素材快速生成,但并不能確保投放效果就好。

      為此,易點天下做了兩方面工作:一是系統(tǒng)性工程,結(jié)合原有的數(shù)據(jù)中臺快速查看效果,篩選出優(yōu)質(zhì)素材,實現(xiàn)大規(guī)模生產(chǎn)并大規(guī)模投放;二是針對垂直場景,通過微調(diào)或編排手段,構(gòu)建垂直模型,例如一鍵生成效果素材。

      “由于當(dāng)前模型是點狀的,未結(jié)合業(yè)務(wù)。在營銷過程中,還需要根據(jù)每個生成內(nèi)容最終的ROI或客戶生命周期價值(LTV)等衰減數(shù)據(jù)給到?jīng)Q策Agent,判斷優(yōu)劣、調(diào)整策略、分配預(yù)算。這是一個系統(tǒng)工程,是傳統(tǒng)營銷與AI結(jié)合的產(chǎn)品形態(tài)。”Aodi Zhang表示。

      這也讓易點天下選擇搭建企業(yè)級AI智能體開發(fā)平臺EC-Agent,以便一次性接入市面上主流大模型廠商的模型。通過測評判斷營銷行業(yè)不同環(huán)節(jié)適合的不同AI模型。同時,在前端搭建Agent調(diào)度不同任務(wù),并通過EC-Agent來協(xié)調(diào)使用不同工具。其具體思路是,以場景和業(yè)務(wù)單元來構(gòu)建多個Agent,可以虛擬出產(chǎn)品經(jīng)理、研發(fā)和設(shè)計師等角色。通過測試標(biāo)準(zhǔn)化動作,針對復(fù)用問題,評估哪些是基座能力,哪些是個性化能力,如基于經(jīng)驗的個性化內(nèi)容,以業(yè)務(wù)為單元進行抽象;然后將Agent融入到EC-Agent,目前EC-Agent已運行超過200多個Agent;在此基礎(chǔ)之上,構(gòu)建應(yīng)用層,通過持續(xù)積累垂類模型和小Agent,將其封裝成產(chǎn)品。

      據(jù)悉,易點天下主要基于亞馬遜云科技的Agentic AI技術(shù)搭建了上述EC-Agent,包括使用Amazon Bedrock AgentCore等服務(wù)、開源Agent開發(fā)框架Strands Agents、Amazon Bedrock知識庫、Amazon Nova模型等,用于支持內(nèi)部各業(yè)務(wù)部門的AI相關(guān)需求以及創(chuàng)新業(yè)務(wù)探索,賦能內(nèi)部業(yè)務(wù)效率提升,加速創(chuàng)新AI應(yīng)用落地與實踐。

      在業(yè)務(wù)運營方面,EC-Agent實現(xiàn)了廣告的全周期管理,由市場研究到人群畫像推理、由廣告素材創(chuàng)意生成到智能投放策略優(yōu)化,實現(xiàn)對廣告鏈路的深度優(yōu)化。數(shù)據(jù)顯示,基于該平臺,客戶可將廣告上線過程從5天縮短至2小時,自動化程度達80%。

      智能投放方面,過去,廣告投放環(huán)節(jié)的預(yù)算分配、競價調(diào)整、素材更換,都依賴優(yōu)化師的經(jīng)驗,現(xiàn)在通過構(gòu)建Agent智能投放系統(tǒng),人類從操作者變成決策者與策略制定者,之前一個優(yōu)化師可能只能管理30個Campaign,現(xiàn)在可以擴展到300個甚至更多,效果反而比之前更好。目前客戶可通過AI優(yōu)化減少15-20%的廣告浪費,決策響應(yīng)從小時級優(yōu)化到分鐘級。

      在內(nèi)部效率方面,EC-Agent不僅可為運營、運維、商務(wù)等部門提供專屬Agent,還面向全員工提供OA Agent,可使員工專注于更具創(chuàng)造性的業(yè)務(wù)場景,并推動組織運營效率的跨越式增長。

      如果說EC-Agent就是“造車的工廠”,那AI Drive 2.0是交付給客戶的“成品車”。目前易點天下基于EC-Agent實現(xiàn)了新一代數(shù)智營銷解決方案AI Drive 2.0,并構(gòu)建FunsData、KreadoAI、CyberGrow、AdsGo.ai、Cycor等AI產(chǎn)品矩陣,以調(diào)度多個Agent能力。

      給Agent權(quán)力框定邊界

      Agent能力正不斷深入企業(yè)市場,尤其是當(dāng)下本地部署龍蝦(OpenClaw)的爆火,更讓安全性風(fēng)險問題進一步顯性化。

      例如,AI本身的幻覺、提示注入攻擊、AI調(diào)度的開源skills工具等帶來的風(fēng)險問題,在Agent的應(yīng)用中可能會被進一步放大。而Agent自主決策的風(fēng)險,無論是被惡意攻擊者利用還是其本身的完備性和能力,帶來的是無法防控、不可預(yù)測的風(fēng)險。

      Aodi Zhang指出,“我認(rèn)為最大的風(fēng)險不在于模型微調(diào),而在于模型選擇。我們會根據(jù)數(shù)據(jù)分級,例如處理財務(wù)、客戶合同等敏感數(shù)據(jù)時,會采用私有化部署的模型。在Agent調(diào)度方面,核心在于我們?yōu)槠涮峁┦裁垂ぞ摺!?/p>

      為此,易點天下構(gòu)建的EC-Agent,包括Skill等工具都有白名單機制,每一款工具都需經(jīng)過IT和安全團隊審核。即使Agent出現(xiàn)調(diào)用錯誤,也處于服務(wù)范圍內(nèi)。對于調(diào)用的準(zhǔn)確性,它既可能基于SOP Workflow中的編排,也可能通過Agent自身的智能實現(xiàn),最終以業(yè)務(wù)效果衡量。

      Ady Zhao則指出,核心業(yè)務(wù)場景要落地,關(guān)鍵是怎么讓它可控。其做法分三步:

      • 一是將業(yè)務(wù)經(jīng)驗沉淀為知識庫,讓模型具備領(lǐng)域內(nèi)的專業(yè)認(rèn)知,不是通用大模型直接上,而是先讓它“懂行”;
      • 二是裝上工具。通過API、MCP Server、Skill等方式,把數(shù)據(jù)查詢、分析計算這些能力以工具形式提供給Agent,讓它能獲取實時業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)、執(zhí)行具體操作。工具決定了Agent能做什么,也框定了它的行為邊界——給它能力的同時也給它約束;
      • 三是用業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)微調(diào)模型。在預(yù)算分配這類核心場景,用海量投放數(shù)據(jù)做模型微調(diào),讓它的判斷不是基于通用知識,而是基于其行業(yè)內(nèi)的真實經(jīng)驗。這一步是效果從“能用”到“好用”的關(guān)鍵。

      在Ady Zhao看來,技術(shù)突破打開了天花板,但真正讓AI進入核心業(yè)務(wù)的,是“模型能力+業(yè)務(wù)知識+工具約束+數(shù)據(jù)微調(diào)”這一整套工程化的落地方法。光有好模型不夠,得知道怎么把它用對、用穩(wěn)、用在刀刃上。(作者 | 楊麗,編輯 | 蓋虹達)

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