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基于多 Agent 协作的智能营销闭环：洞察、触达与转化

发布日期：2025-12-07 18:10:48 浏览次数： 1527

作者：DataFunSummit

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导读营销是个老生常谈的话题，因为涉及的流程长、角色多，任何一个环节处理的不好，整个营销链路和效果就会受到影响。如何借助 AI 的力量，基于多 Agent 协作智能营销闭环提升营销洞察、触达和转化的效率和效果，接下来结合我们自己的实践和探索，给大家做一些分享。

今天的介绍会围绕下面六点展开：

1. 为什么要智能营销

2. 智能营销的新发展

3. 多智能体协作原理

4. 我们的落地案例

5. 价值与数据成效

6. 落地建议与未来趋势

分享嘉宾｜贺园 360数科数据产品经理

编辑整理｜许文涛

内容校对｜郭慧敏

出品社区｜DataFun

为什么要智能营销

首先要问的就是营销中最大的痛点是什么？有的人可能会说预算越来越紧，每个公司都在谈降本增效，营销往往作为降本增效的主要对象。有的人会说是 ROI 上不去，效果不太好。的确这些都是传统的营销方式的重大问题，除此之外还存在三大核心痛点：

1. 数据多但洞察慢

海量数据堆积在不同系统中，数据分散，分析依赖人工，周期漫长，洞察往往滞后于市场变化，错失最佳决策。我们有 CRM 数据、有 DMP 平台数据、有用户行为数据，但真正能整合起来、快速洞察的比例不到 10%。数据孤岛、分析滞后，导致很多时候活动上线时，用户需求早就变了。

2. 内容多但转化低

大量内容产出却缺乏针对性，策略粗放，难以精准触达目标用户，转化效率低。每个团队都在疯狂生产内容，但效果越来越差。原因不是我们写得不好，而是用户的信息过载了，我们的内容没能做到“个性化触达”。

3. 工具多但协同乱

各类营销工具分散独立，链路断裂，缺乏统一协作机制，整体效能大打折扣。企业内部可能用了十几个不同系统：营销自动化、短信平台、广告投放系统、客服系统…… 但这些系统之间几乎不沟通。于是大家都在用工具，但没有形成“系统”。

今天的营销团队已经不是缺工具，而是缺协同，解决业务和数据的割裂导致决策滞后，我们需要的是一群通过分工明确、数据互通、动态协同的智能体。

AI 正在让“工具”进化为“伙伴，从被动执行到主动协作，这是营销智能化的关键转折点。

智能营销的新发展

智能营销并不是今天新出现的概念，而是早就经过了线上化、自动化、AI 化三个阶段的发展和演化。在线上化阶段，企业往往上一些系统，通过上 ERP、CRM 等系统将传统的各类没有收集或者用纸等线下记录的实现线上化，不管是通过客服、销售、员工等手工填写或者 OCR 录入也好，进行数据在线化；在自动化阶段，企业通过配置规则，自动执行营销相关策略，比如用户注册以后、生日节点等发优惠券短信通知等，都是这个阶段出现的；在阶段也就是最近，通过运用 AI 技术特别是大语言模型，通过大语言模型进行智能客服、智能销售已经有成熟方向，最近一年的大模型推理能力出现也就是智能体的发展逐步从 AI 助力到 AI 团队进化，实现更精准、更高效的智能匹配和营销闭环。

按照 OpenAI 提出的人工智能发展五阶段：1）聊天机器人（对话能力）；2）推理者（解决复杂问题）；3）代理（自主行动）；4）创新者（辅助发明）；5）组织者（完成组织工作）。在营销场景也按照这五个阶段在发展和演化，从聊天机器人到推理者，再到目前的智能体阶段。当前主流智能体的架构都是是基于 ReAct 实现的，也就是基于反馈和执行运行的，智能体通过“思考-行动-观察”的闭环逐步完成任务。

过去几年，我们经历了几个阶段。最早，我们用 AI 来写文案，比如 ChatGPT、通义千问；后来，我们让 AI 帮我们做数据分析，比如 Copilot、DataGPT。这些都属于单智能体模式——它们能做一件事，但不懂上下文，也不会和别的智能体协作。由于营销场景的复杂性单智能体并不能很好的解决面临的问题。单智能体时代，擅长单一任务执行，如文案撰写或数据分析，但各自为战，缺乏协同能力，难以应对复杂营销场景。这就像一个公司里有很多“天才个人”，但没有团队。那多智能体模式呢？多智能体协作，角色分工明确，任务自动流转，形成自适应系统。就像一个虚拟营销部门，拥有市场分析师、运营策略师、内容设计师、数据分析师、客户服务员等。让 AI 从帮我们干活的工具，变成能和我们一起工作的“团队”。它更像一个“虚拟营销团队”：有负责洞察的“市场分析师智能体”；有负责创意的“内容设计师智能体”；有负责执行的“运营策划经理智能体”；有负责转化的“客服和分析师智能体”。他们之间能共享数据，互相反馈，自动调整策略。换句话说，多智能体协作不是让 AI 更聪明，而是让 AI 们更懂得合作。

我们来看一下它背后的“协作逻辑”。智能体协作靠三件事实现：第一，任务流。每个智能体的输出，自动成为下一个智能体的输入。例如，客群细分的输出直接喂给文案生成。第二，数据共享。通过内部 API 调用，所有智能体都能访问统一的数据底座。数据不会因为系统切换而丢失上下文。第三，提示词编排。这其实是“人类导演”的工作。我们用自然语言定义每个智能体的目标、边界、输出形式，就像给 AI 分配岗位说明书。所以多智能体系统本质上不是一个工具集合，而是一个“有组织的智能生态系统”。

过程中会产生不同类型的数据，包括：洞察数据、触达数据、转化数据、反馈数据，每一类下面又有细分数据是智能体协作的关键。

多智能体协作真正的关键不是模型强，而是合适的模型+足够的上下文数据。人类从操作者变为“导演”，控制智能体节奏与目标，专注战略层面的决

这正是未来营销的关键。单智能体扮演多个角色，往往存在角色冲突，造成效果差，而数据的流转促进多智能体协作，通过多智能体，不同的智能体扮演不同的角色，像人类分工一样，专业的人做专业的事情，达到整体最优的效果。

那多智能体协作到底怎么落地？我们来看一下整体架构。它可以分为三层：

第一层是洞察层。它由‘客群细分智能体’、‘标签提取智能体’、‘舆情分析智能体’组成，负责‘更懂用户’。

第二层是触达层。包括‘文案生成智能体’、‘活动页生成智能体’、‘策略生成与模拟智能体’，负责‘更会沟通’。

第三层是转化层。包括‘策略分析智能体’、‘自动工单智能体’，负责‘更快复盘’。

第四层是优化层。包括 ‘策略诊断智能体’ 它们共同构成了一个‘数据驱动、自动执行、自我优化’的营销闭环。

通过多智能体协作助力我们实现变革营销闭环，从洞察、触达、转化到优化，实现多场景、全链条的营销闭环。

多智能体协作原理

多智能体协作，本质上可以理解为一个团队在协同工作，包括团队的领导者、执行者等角色。领导者负责组织和协调、分派任务，协调执行者调用工具一起干活。领导者接到任务后，需要拆解任务成子任务，根据团队成员的擅长方向，团队已有资源和工具，分配对应的团队成员进行干活。

也可以把多智能体协同的整个运作过程理解为公司的日常运作，如上图左侧，整个多智能体协作组成部分包括四个模块：Agent 框架、工具集合、规划模块、执行流程。Agent 框架模块，可以理解为一个公司的组织文化，基于统一的文化下，方便彼此的交流；工具集合，可以理解为公司的生产工具，比如电脑、打印机等设备；规划模块，可以理解为公司的战略，公司主要的业务方向、战略目标等；执行模块，可以理解为公司的制度、标准、规范、执行流程等。

如上图右侧，可以看到，整个 Agent 框架下包括四类 Agent，分别是 BaseAgent，ReActAgent，ToolCallAgent，ManageAgent，每类 Agent 各司其职。基于用户提供的提示词（Prompt），指导这四类 agent 进行工作。ManageAgent 作为领导者，接收到任务后，进行任务编排，将任务派发给 ReActAgent，从而进一步思考和执行，过程中与 ToolCallAgent 进行协同，进行工具调用和反馈，完成对应的工作和任务。

从用户需求到任务解决的完整流程包括五大步骤，分别是：用户需求输入、PlanningTool 规划、任务分配与执行、结果汇总与状态更新、整体产出。

用户需求输入：用户通过前端或命令行输入复杂的需求，比如：编写并部署代码功能。
PlanningTool 规划：这一步核心需要解决的是将需求分解为线性子任务，将接收到的任务后进行分析和拆解；比如，将上面的任务拆解为 1）分析需求与环境、2）编写初始代码、3）测试并修复错误、4）部署并验证结果四个主要步骤。
任务分配与执行：这一步核心是实现任务的动态分配和执行，需要将接收的任务进行分配并进行执行，例如，将数据分析、代码编写、代码修复分别指派给不同的 ReActAgent。
结果汇总与状态更新：这一步的核心是总结压缩执行结果、存入共享记忆，避免上下文过长积累。通过汇总前 2 步的执行结果和状态信息，判断当前子任务是否完成，是进行下一步，还是需要重新规划或执行。
整体产出：这一步的核心是汇总结果返回给用户或执行最终产出操作，比如网页、代码、部署等。

前边介绍的是通用的多智能体协作的原理，那在营销场景中，该如何构建整个框架和体系呢？我们的做法是围绕营销的关键环节（洞察、触达、转化）来搭建多智能体协作框架。

洞察阶段，首先是数据的获取，可以通过数据建模、数据同步、数据集成等方式获取数据；其次，比较关键的就是标签提取，可以利用标签提取智能体对用户提交的相关数据进行自动标签，进而再基于标签对客群进行分类和管理，再运用客群洞察智能体，进行用户特征的深入分析，如客群细分。

触达阶段，涉及策略生成和执行。策略生成需要调用洞察阶段以及历史记忆数据生成最优策略，进行策略模拟、回测、分析；策略执行需要调用文案生成智能体、自动执行智能体进行文案及活动的推送，从而促进转化；

转化阶段：过程中对用户交互和行为数据进行记录和沉淀，策略分析智能体对执行的效果进行分析和监测，从而促进对策略进行优化或调整，保证策略效果。

落地案例

接下来分享一个我们实践过程中的一个案例，给大家分析下如何利用多智能体协作实现智能营销从洞察、触达到转化的闭环。

业务背景：一个某互联网金融平台希望在新季度提升新客（授信 M0)用户的贷款转化率。业务目标是让更多潜在用户「授信」→「放款」。

面临的挑战：人群数据分散（广告平台、CRM、风控系统各自为政）、营销触达碎片化（短信、微信、APP 弹窗缺乏统一节奏）、运营策略滞后（难以实时根据转化率优化）、成本压力大（CPA 高，ROI 低）

目标：用多 Agent 协作系统，实现 “客群洞察、智能触达、转化优化” 的营销闭环。

根据上述，首先要做的是拆解业务流程和关键要素。营销策略整体上分为五大流程，包括了解客户、匹配素材、集成权益、渠道触达、触达时机。其中绿色背景的色块是我们已经开始运用 AI 进行赋能的部分。那如何基于这五大流程，实现智能营销的洞察、触达、转化的呢？接下来我们分别给大家介绍。

洞察环节：基于 AI 驱动的用户意图识别与精准标签生成，汇总信息提炼用客群构成，形成客群洞察。此类智能体包括标签提取、客群洞察 2 类。

标签提取智能体，通过对企微沟通记录、电销语音记录等多渠道用户交互数据进行分析，识别提额需求、降价需求、投诉倾向等关键用户意图，自动输出结构化标签，支持后续精准营销。

客群洞察智能体，定义通过自然语言理解和聚类分析，从多源数据中自动提炼客群标签、行为特征与关键洞察，形成可直接用于营销策略的群体画像与构成结构。智能体目标让 AI 自动回答三个关键问题：我们的用户是谁？（人口学与行为特征）他们有哪些显著差异？（群体划分）哪些特征最值得用于触达与转化？（营销关键标签）

触达环节：通过智能营销内容引擎进行内容生成，基于用户洞察的结果进行策略制定和执行，从而实现用户精准触达。该类智能体包括文案智能体、策略智能体。

文案智能体：该智能体旨在通过 AI 赋能，解决传统短信营销文案创作低效与效果不稳定的痛点，实现文案的自动化、个性化与效果可量化，该智能体不仅是文案生成工具，更是营销效果优化引擎，旨在直接提升关键营销指标。

策略生成智能体：基于对人群特征的了解，通过素材（文案）、权益、触达渠道和触达时间进行组合，生成策略。运营进行评估选出可以执行的策略进入策略库。

转化环节：深度拆解维度快速效果分析，对策略执行结果进行分析，异常结果进行预警和干预。该类智能体包括策略分析智能体、策略诊断智能体。

策略分析智能体：通过对策略执行过程进行分析，深度拆解维度进行快速效果分析，核心过程包括：1）数据输入（策略 ID、画布 ID 与提示词训练）、2）智能加工（结合元数据与用户提示词交互生成分析报告）、3）报告输出（细化到用户维度的策略效果分析）、4）可视化呈现（包含文字、图表与可视化的综合报告）。帮助运营同事通过提示词分析非常规报表外的灵活数据需求，降低了分析门槛，业务能通过自然语言进行分析数据，而不需要依赖分析师取数后分析，提高了分析效率。

策略诊断智能体：策略诊断智能体利用实时数据、AI 模型和业务规则，自动监控并深入分析营销/业务策略，高效识别异常与趋势，驱动持续优化，确保策略健康与价值最大化。

价值与数据成效

多智能体协同的智能营销带来的核心效益和价值：实现从效率的提升到增长。衡量智能营销平台核心能力指标包括：数据准确性、信息覆盖度、任务完成率、用户满意度。

在我们落地的项目中，要求数据准确度要达到95%及以上，策略分析智能体利用多维校验与异常检测，确保营销数据报告高精确度，为决策提供可靠依据。信息覆盖度要达到 90% 及以上，用户洞察智能体基于深度学习模型训练历史数据，精准预测客群特征，提高信息覆盖度。任务完成率要达到 80% 及以上，策略生成智能体实现从洞察到营销任务自动化执行，通过 API 集成确保流程无缝、高效落地。用户满意度要达到 4.5/5 及以上，策略诊断智能体通过 NLP 分析用户反馈，持续优化诊断逻辑与建议生成，提高问题解决效率与系统采纳度。