近期，生成式搜索引擎优化（Generative Engine Optimization，简称GEO）正成为营销界热议的新范式。不同于传统SEO聚焦关键词排名，GEO关注的是如何让内容被AI工具准确理解并优先引用。这与未来“个人智能体”的行事逻辑颇为一致。这些智能体依算法行事，不为修辞所动，只响应与其目标逻辑一致的信息。要被它们识别、采纳甚至推荐，企业需主动适配智能体的思维方式，实现与算法的深层共鸣。
当前，为了打造真正高度定制化的对话，人工客服需要实时洞察和智能推荐，从而能够更有效地引导客户，并推荐相关产品或服务。借助生成式AI等技术，客服人员可以从单纯解决问题，转变为深化客户关系并创造真实价值。埃森哲2025年一项研究1发现，客户服务表现最为突出的企业，使用生成式AI来帮助客服人员更快、更高效解决问题的可能性高出82%，使用生成式AI解决实时问题的倾向性高出50%，同时将该技术用于个性化数字渠道方面的可能性高出87%。这些“科技卖点”也正越来越多地体现在企业的对外宣传中。
例如，在医疗领域，一家总部位于德国柏林的企业为患者推出了AI症状检查与分诊工具，以此减轻诊疗工作流程的负担。在金融领域，企业纷纷引入机器人顾问，通过算法逻辑配置资产、平衡投资组合、推荐投资策略等。
这些智能体有一个共同的特点：它们尽管服务于用户，但并不属于用户，仍由企业控制。其设计围绕自身绩效体系展开，并且被限制在企业的系统内运行。那么当客户开始使用个人智能体（PAA，Personal Autonomous Agents），从自身需求出发提出服务要求，企业应该如何应对？
不远的将来，个人智能体将主动识别符合客户偏好的产品和服务，大幅减少人工搜索需求。这些由AI驱动的代理，将代表用户执行任务、筛选信息、做出决策，甚至进行消费。此外还可自行与企业系统一起排查问题并加以解决，同时根据客户不断改变的需求，实时、动态地加以适应，精准策划出超个性化体验。
不难想象，个人智能体将对各个行业产生影响。在医疗领域，个人智能体可跨机构讨论复杂的治疗方案，整合处方来避免不良反应，并通过实时监测健康数据实现前瞻性护理。金融服务领域也实现了相似的进步，各种开源工具可助力用户创建个人财务经理。这些个人智能体能够摆脱某一机构的控制，监控账户、标记支出、办理转账和协商费用。
该阶段的到来速度很可能超出预期。例如，近期公布的一个研究项目2推出了全自动零代码框架，用户仅用自然语言即可构建和定制智能体，无需掌握应用编程接口（API）或工程学专业知识。借助此类平台，客户可以轻松创建个人智能体。
这些突破式发展意味着，企业需要重建此前为客户人工交互而设计的数字前台，充分适配个人智能体。这固然是一项技术挑战，但成功更需要理念的根本转变。
企业的长期目标无疑是通过深度个性化体验，建立情感共鸣来强化客户忠诚度。但这种以打动人心为核心的沟通策略，正在失效。
个人智能体并不关注品牌讲述的故事，而是更在意性能、透明度、优化程度以及与用户目标的相关性。当你的潜在客户不再亲自浏览网页、观看广告或阅读白皮书，而是由其智能体代为判断时，品牌故事、情绪渲染或视觉冲击力都可能被过滤掉。真正能穿透这一层“算法中介”的，是那些结构清晰、数据可信、意图明确且高度契合用户目标的信息。
在国外，越来越多品牌和个人开始主动测试哪些内容更容易被生成式AI记住并引用。例如，一些SaaS产品和创业团队会在Reddit、Quora等平台上，围绕真实用户问题发布产品相关内容，例如在Reddit的垂直板块参与“工具推荐”“经验对比”类讨论、用接近用户提问方式的标题和表述，反复解释产品是什么、适合谁以及解决什么问题，并且避免营销话术，而是以用户视角、使用场景和对比逻辑展开。
这正是“算法共鸣”的核心——不是取悦人类，而是与智能体的决策逻辑同频。它要求企业重新思考内容的本质：信息是否可被机器解析、主张是否有可靠来源支撑、服务是否具备可验证的性能指标，以及营销语言是否避免模糊修辞而采用精准描述等。
这场变革不仅会影响营销活动，更将彻底重塑商业模式、供应链及客户关系。
若想在智能体经济中蓬勃发展，以下五项行动极为关键：
个人智能体的运行依赖于数据。品牌需要提供清晰、可验证且全面的产品信息，方可得到信任。其中不仅要包括定价、规格，还应纳入可持续发展指标、采购实践活动和实时库存等内容。算法将惩罚那些信息不透明或未达到验证标准的品牌。生成式AI也可成为企业的重要工具，帮助品牌即时定制内容来满足信息透明度要求。
在中国，移动互联网时代下企业大量内容都发布在微信等相对封闭的生态中，这意味着这些信息往往无法被大模型直接采集和引用，导致企业相关问题的回答中内容缺失或不准确。同时，很多中国企业官网内容更新滞后，网站设计常过度依赖视觉效果而缺乏清晰结构，这使得其在大模型中几乎“隐形”，难以提供权威训练语料。为应对上述问题，我们建议企业加强官网建设，丰富权威内容，并通过外部链接和多平台分发，引导生成式AI建立与自身的认知关联，从而提升品牌信息在AI答案中的可见度。
正如搜索引擎优化变革了在线内容策略，“算法商务优化”（ACO，Algorithmic Commerce Optimization）亦将成为关键学科。品牌需要调整产品和服务，适配个人智能体的决策过程。这些智能体系统会从价格弹性、产品美学、便利性、可持续发展等维度，分析品牌与客户价值观的契合度。最终，这种分析或将超越单纯的属性评估，个人智能体会模拟客户可能做出的情感反应，从而以类似人类直觉的方式将情绪纳入决策。
在自主采购时代，声誉将被量化。个人智能体将依赖第三方数据源、客户评论及实时表现指标来评估品牌。建立产品和品牌数据索引、利用元数据加以丰富、构建结构化知识图谱、投资营造良好评论，这些行动都标志着企业已在这一进程中迈出了坚实步伐。但如想在智能体驱动型市场中茁壮成长，企业需要依靠先进的AI功能、云基础设施及高性能GPU算力，加强分析、积极适应并保持领先。
构建个人智能体与企业系统无缝协作的平台，将成为下一个创新前沿。企业应当优先开发API等接口，支持个人智能体动态化地与品牌互动，确保其能够获取所需的信息与工具，代表客户做出决定。例如，个人智能体可以与供应商的数据库集成，在家居消耗品用尽之前自动补货，或同步更新库存系统以确保及时交付。
数字前台必须掌握动态识别交互对象（人类或个人智能体）并立即调整策略的核心技能。这意味着应当创建可无缝切换的界面，既能针对人类提供个性化共情互动，又可以为个人智能体即时提供所需的精准数据。无法同时满足人类与个人智能体两方面独特需求的品牌，将会面临被淘汰的风险。
能否与个人智能体进行交互、谈判并建立信任，将成为智能体经济新的角逐阵地。企业领导必须充分认识这场变革的深远影响，厘清该趋势将如何重塑客户预期、重新定义行业标准以及颠覆传统的忠诚度观念。在更新IT系统的同时，企业也必须围绕个人智能体开展协作，培育全组织共同响应的变革文化。
1 《客户服务：危机边缘与转型契机》，埃森哲，2025年3月13日，https://www.accenture.com/us-en/insights/song/customer-service-on-the-brink
2 《AutoAgent：面向 LLM智能体的全自动零代码框架》，arXiv，2025年2月9日，https://arxiv.org/pdf/2502.05957
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