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很多人認為，AI Agent是大語言模型之后的下一個機會。疊加了大型語言模型能力的Agent不僅可以生成內容，還可以直接解決各種場景中的各種問題。這是一輪新的生產力變革，成為通往AGI時代的主要道路。比爾·蓋茨認為，有了Agent，用戶可能不會再訪問搜索網站，一切都將通過Agent來完成，AI Agent將成為重要的生產力工具。

 AI工具在手，其效果究竟如何？

明略科技集團CTO郝杰專注NLP研發領域15年，對于大模型和AI agent的爆發，他有著更深刻的看法和見解，特邀請多位資深媒體伙伴深入探討，拆解AI Agent和大模型的底層邏輯，探尋AI agent如何提升企業和個人生產力。本篇，我們將視線聚焦于明略科技營銷領域AI Agent的數據質量及其應用效果，來看AI agent如何賦能營銷鏈路生產力的價值提升。

大模型作為AI Agent“大腦”，明略如何保證其質量？

訓練數據的質量將會直接影響到大模型的效果，明略對于數據有嚴格的質量把控。首先，我們會使用AI技術訓練一系列專門為文檔、書籍和帖子評分的質量評估模型。例如，對于小紅書上的帖子，我們會剔除得分低于7.5的內容，認為它們質量較差。而得分在7.5到10之間的內容，我們會視為大模型培養過程中的入門課，為了讓它能夠理解行業中的操作，能夠理解美妝領域中的約定俗成的套話、黑話，不同的客戶有不同的問題和需求，即使是同一個眼霜，對于一位剛從美國回來倒時差的記者和一位剛打完網球的女學生來說，需求可能是不同的。大模型必須能夠捕捉到這些微小的差別。

因此，我們會讓大模型逐步學習，先學會套話，然后注入一些專業知識，這樣的學習過程是循序漸進的。專業知識來源于我們剛才提到的秒針行業知識庫和知識圖譜，這是我們十七年來在各行各業積累的領域知識。知識圖譜比知識庫更高級，具有可讀性強的特點。而知識庫則更樸素一些，但兩者差別不大，都包含大量實體、關系和屬性。

但這還不夠。我們會讓大模型學習更高級的專家知識，比如我們為客戶提供的報告。例如，當某個客戶發布新產品的時候，我們需要在第二天下午四點之前交付報告，報告包括過去二十幾個小時內，在各大主流媒體平臺上用戶對新產品的聲量、正負評價趨勢以及與競品的對比情況。而明略手上已經積累了很多這樣的報告，我們會讓大模型逐篇閱讀，并通過反復練習來提升。

我們的大模型會思考專業內容，甚至會給我們畫四象限圖，用模型描述如何根據不同的客戶需求選擇合適的方法論和報告。我們不一定能理解，也沒有那么強的意志力去閱讀這么海量的內容，但模型沒有情感，不知疲倦，我們給它接入電源，它就會持續學習。

如何賦能客戶？

AI Agent在營銷領域有很多實際應用。例如，我們可以使用AI Agent進行內容生成和診斷，幫助市場部門撰寫營銷短文、制定營銷策略等。大型客戶通常每天都在各個社交媒體平臺上投放營銷內容。在過去，他們可能依賴代理公司或廣告公司來制作這些內容，但在大模型時代，他們開始將預算用于大模型AI的探索性應用。

我們已經成功為一些重點行業的客戶提供了AI Agent的服務，例如，我們批量為客戶生成了大量短文內容，客戶可以從中挑選，并直接發布到社交平臺上。

工作流程上看，首先，我們將客戶的需求轉化為prompt，通過prompt engineering的過程逐步提高生成文章的質量。我們會與大模型進行對話，詢問不同的問題，這個過程非常重要。通過精心設計的prompt，我們可以將一個簡單的問題轉化為一篇內容豐富的文章。在生成文章之后，我們會進行質量評估。我們使用質量評估模型來評估生成的文章，并根據評估結果進行調整。這種評估過程不僅依賴于人工的判斷，我們還使用了AI1.0時代積累下來的質量評估模型和方法論。明略科技的秒針營銷科學院通過研究大量客戶案例，包括美妝、食品飲料、頭部快消等等，總結出優質內容具備的“四有三友好”原則：在創作側，好內容需要具備和用戶“有關系”、對用戶“有好處”、讓用戶覺得“有意思”，對內容“有期待”的“四有”原則；在傳播側，則需要滿足和平臺的“算法友好”“圈層習慣友好”“平臺語境友好”三大原則。具體創作時，要綜合考慮用戶和產品本身的圈層、場景、痛點、賣點，基于這些原則大規模生產內容，更為高效。我們將“四有三友好”的理論引入到大模型的算法中，用基于人類反饋的強化學習這樣的方法訓練大模型，如果帖子具備至少三有兩友好，那就是好；如果帖子四無三不友好，那就是不好。通過對帖子進行評級，進行基于人類反饋的強化學習，使我們的大模型輸出結果能夠符合人類的期望。

除了內容生成，明略AI agent還專注于分析洞察，即insight agent，廣告監測業務是要輸出分析洞察的，比如客戶的廣告預算投進去了，曝光有多少，點擊有多少，轉化到電商平臺的量有多少；另外，無論是人工產出的還是工具生成的內容，在社交媒體平臺上引起了多大的反響，聲量起伏趨勢是怎樣的，競品橫向對比是怎樣的，這都需要分析洞察，從而為客戶下一步投放做指導。比如你這二百萬預算有多少投廣告，剩下多少投社交，在社交媒體平臺上投哪幾個KOL，以及可以監測到哪些平臺是否有風險，需要風險管理等等，這些都是insight。

除了內容，洞察，明略的AI agent還有一功能點就是知識管理。很多企業都有很多內部材料，各行各業的企業都有管理內部知識的需求。在AI 1.0的時代，這一類產品被稱為企業知識，像金融行業有專門的供應商提供企業知識管理的產品。其他行業可能不像金融行業那么特殊，保密性那么強。在進入2.0時代，我們需要使用大模型重新構建企業知識庫，我們將其稱為knowledge agent。

明略科技的市場優勢在哪里？

在“模型層面”，明略科技更具技術優勢，明略科技深耕人工智能領域17年，幫助2000+企業在數字化轉型中挖掘數據價值及商業價值，積累了大量的營銷側數據和知識圖譜豐富經驗，沉淀了大量的營銷專業數據，將沉淀的垂直行業數據、行業經驗，注入到明略科技為客戶定制的大模型中，將打造出內容更加聚焦、更適合營銷場景的營銷領域AI智能體，滿足客戶多樣化的任務和場景需求。

例如，通過分析社交媒體上的輿情和知識圖譜上的相關信息，我們發現市場上還沒有牛油果味的酸奶。我們向某乳制品客戶建議嘗試牛油果酸奶，并為其設計了杯子包裝。我們還為他們準備了關于牛油果酸奶口味、成分、功效等方面的信息，以及與其他飲品的比較和用戶在輿論中的反應趨勢的歸因分析。

這樣的建議打動了客戶，他們愿意嘗試做這樣的創新產品。我們用大模型生成了多篇關于牛油果酸奶的文章。不僅如此，我們修改了我們的提議，讓大模型生成更多關于牛油果酸奶的文章，同時告訴客戶關于該產品的功效成分以及當前社會關于飲料的一些輿情分析趨勢。客戶可以參考這些文章，逐步分析牛油果酸奶在市場上的反應，并根據這些用戶的特點來引導他們的心智。因為營銷的本質是教育消費者如何提升生活質量，我們將這種理論傳達給市場上的白領消費者，告訴他們牛油果酸奶如何提升他們的生活品質。

數據安全層面，明略如何做的？

數據安全非常重要，我們始終遵循合法合規的原則，百分之百尊重客戶和用戶的隱私安全。

為了確保安全，我們采取了一系列技術手段，如脫敏、過濾和加密。在AI 2.0時代，大模型也會遵循相同的原則。我們不會涉及不應該觸碰的內容，只會處理合法合理能接觸的內容。處理過程中會進行加密和權限管理，以保證數據的安全。另外，針對營銷行業，如果客戶需要將內容投放到市場上，我們會從公開渠道獲取信息。這些加密和過濾措施不會對模型訓練和最終輸出結果產生影響。

明略科技始終以數據安全和隱私保護為最高綱領，自2017年起，陸續通過了信息安全管理體系認證 (ISO 27001)、質量管理體系認證 (ISO 9001)、IT服務管理體系認證 (ISO 20000)、隱私信息管理體系認證(ISO27701)，旗下核心產品營銷智能平臺通過等級保護三級認證。今年3月，明略科技成為首批入選“卓信大數據計劃”成員單位，進一步從數據安全合規指導、數據安全管理能力建設、數據安全技術等方面持續提升能力，為客戶提供全方位的安全合規服務支撐和保障。