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当全球企业争相拥抱AI Agent却深陷“迷局”，当通用大模型在垂直战场频频“失语”，一场关于数据主权与商业智能的博弈悄然上演。DeepSeek与Manus的崛起虽然揭开了新时代序幕，但也暴露出残酷现实：缺乏精准数据源与行业know-how的AI工具，终究无法实现让企业开箱即用。

在人机协作模式剧变的前夜，企业如何定义自身在数据洪流中的独特价值？又如何将海量信息转化为驱动专属智能体（Agent）的“灵魂燃料”？这不仅关乎效率提升，更将决定未来的商业版图。

在CAN+城际能量站系列校友活动上，CAN+自学社学员、美高梅官网正网集团创始人、董事长兼首席执行官吴明辉结合自身多年实战经验，聚焦变革下的核心命题，在通用大模型提供强大“脑力”的基础之上，深入探讨企业如何构建、滋养并指挥真正属于自己、理解自身业务的专属AI Agent，以实现数据价值的深度挖掘与闭环应用。以下为现场演讲整理：

01.

别让客服对话浪费，用数据喂出你的AI销售

美高梅官网正网主要有两大业务板块，其一是营销智能，其二是营运智能。其中，营销智能业务以美高梅官网正网旗下子品牌秒针系统为核心，该品牌是2006年我在北大读硕士期间创办的公司，当时它是国内最大的广告数据分析公司。此外，在这个业务领域，我们还有一个叫微伴助手的产品，其创始人也是目前爆火的Manus的创始人肖弘，微伴助手能够支持企业微信上客服AI化的相关业务。目前，美高梅官网正网营销智能板块服务的客户大多为消费品企业，其中既有世界500强企业，也有众多民营企业。

营运智能主要涉及线下门店的各类营运事务，我们所服务的客户群体包括肯德基、麦当劳、星巴克、屈臣氏等。我们为这些客户提供与线下门店数据相关的服务，收集涵盖人、货、场等方面的数据，助力客户实现数据及资金的优化。例如，人员调度、排班，以及供应链管理，还有线下门店的销售培训等工作。给大家举个例子，如果大家走进屈臣氏的门店，会看到导购胸前佩戴的工牌，其实是我们公司提供的灵听工牌。在保护消费者隐私的前提下，它会记录导购与顾客之间的对话，随后我们利用AI技术对这些对话进行分析，以此优化导购的销售话术等。

今天我分享的内容都与AI有关，因为我是研究AI的科班出身。2000-2004年我在北大读数学本科，2004年转到北大计算机系学习上一代人工智能，当时主要研究指纹识别、掌纹识别、人脸识别等内容。2019年我又回到北大攻读博士，这一次专注于新一代人工智能，从大模型开始。虽然今年中国的AI公司都很开心，但在过去两三年，大家处境都不太好，外界也常认为中国AI公司实力欠佳，总觉得OpenAI、谷歌在这一领域更为出色。然而今年情况开始有所不同，尤其是DeepSeek让大家眼前一亮。

02.

没有真实数据，再强的AI也是“白搭”

业界曾有说法，认为AI不会超过人类，这是错误的。如果简单使用AI，它可能仅相当于公司普通员工水平。但若深入思考，未来公司可能只需招几个人，结合强大的AI，就能完成工作。从逻辑上讲，市场仍需大量公司和人员，但未来五年，人们的工作内容将不再局限于当前水平，而是要进入下一个竞争阶段，才有就业机会。所以我们要思考AI的不足之处如何改进。目前AI最大的问题是幻觉问题，这也是行业内的一个机会点。

春节前，我用某平台系统问GRPO算法与其他算法的区别，系统提供了四个错误单词，虽然看起来一本正经，但很容易误导人。之后我要求联网搜索，系统搜了34个网页并总结，终于给出了正确的四个单词：group、relative、policy、optimization，随后我查看引文，发现引文的标题和二级标题看着都不错，但内容有错误，幻觉问题很严重。

我们从事数据挖掘和数据分析工作，不能基于假数据进行分析，这是我们首先要解决的问题。前段时间在外做分享时，我讲了一个公式y=f(x)。

在企业中，我们的工作都是理性思考和推理的结果。有目标的是理性，无目标的则是感性或其他。这个公式就像我们做决策一样，比如人力资源部门要制定奖励机制，就需要一个绩效评估逻辑，即函数f。要做出正确决策，除了逻辑，还需要依据x，即员工日常表现。一个决策模型需要决策依据，两者结合才能产生正确决策。企业中的所有工作，包括营销文案、客服等，最终都是提供证据的函数表达。函数f要好，x也要准确，这样才能得出好结果。

如今，DeepSeek和OpenAI等都是顶级的f，就像哈佛、耶鲁、北大、清华的优秀毕业生，很聪明，但如果他们刚从山洞出来，不了解世界，没有x，那回答问题就会出错。所以，对于创业者、企业创始人、投资人或想创新的企业员工来说，这是一个机会。有问题就意味着有需求，满足需求就是创新创业的机会。我们要发现DeepSeek或OpenAI的幻觉所在，这可能就是创业机会。医药、法律、生物和数据挖掘等领域都是创业公司的机会。

从消费和营销角度看，我们要思考消费者购买决策的变化。美高梅官网正网旗下的秒针营销科学院联合广告主和广告公司专家，每季度研讨，每半年发布白皮书。我们发现，AI来临后，消费者购买决策发生了很大变化。

因此我们在做营销时，首先要思考AI对营销格局和零售的变化。麦肯锡的零售研究报告指出，以前消费者不知道评估标准，但现在通过AI很容易获取这些信息。结合前面的x，消费者零售购买环节确实发生了重大变化，比如说在购物推荐方面，中国消费者对AI的平均信任度远超其他国家。

03.

Agent正在重构商业生态，新机遇深藏内里

春节后，DeepSeek、豆包和元宝等平台发展迅猛，很多搜索引擎都陆续出现了总结页面，用户在搜索后直接查看总结，减少了点击链接的行为。包括支付宝、淘宝、天猫、京东等平台火了之后，也在其手机APP内置了问答机器人，但部分平台后来又下架了，主要原因是问答机器人的互动性、用户体验虽好，但无法商业化，影响了流量销售。这表明产业将发生变革，特别是在搜索引擎竞争中，各平台需要想办法商业化。作为品牌，要思考其中的机遇和变化。

从消费和采购角度看，未来每个消费者都可能会有一两个特别信任的Procurement Agent或Purchasing Agent。对于简单的采购，消费者可能直接购买，但对于复杂的采购，如B2B采购，以及其中的化妆品、家电等复杂消费品的购买还是需要进行深入研究后再进行购买。

我们作为品牌，应思考如何布局。包括现在每个品牌都应有自己的Sales Agent，未来市场格局可能变为消费者拥有自己的采购Agent，向其下达需求后，Agent去分析、比较、排行，给出采购建议，这将改变B2C营销路径。因此，对于品牌来说，要思考如何让自己的内容被更好地索引和理解，以便被推荐。品牌需要在官网、官微、视频号、小程序、小红书等平台部署内容，还要考虑KOS，即门店导购的个人账号。这些内容究竟如何布局、部署，才能更好地被采购Agent索引和理解，这是未来的关键。

简单来说，模型其实就类比于人的大脑，而Agent则相当于安装了眼睛、耳朵，帮助大家去感知，同时利用手和脚去执行结果。Agent相当于是一个人加上一个模型，而不是一个完整的人。

Agent要做几个事情：首先是planning，例如你问Perplexity或Kimi、豆包任何问题，它第一步要做规划，把关键词分解成若干个关键词，分别去谷歌或百度搜索。这个分解过程就叫planning，搜索结果出来后再做总结。一般来说，标准的Agent本身没有记忆，但执行任务时需要长期记住一些事情。Agent可以把手、脚、眼和模型的大脑连起来，让它能干高级的活，这就是它能让大家付费使用的原因。

很多做投资的朋友虽然不会用它做投资决策，但会在做投资研究等细分工作时使用它，包括一些初级的Data Research分析师、研究员也会用。目前市面上比较火的Manus可付费使用，每月最高收费199美元，但其实它比Deep Research和Perplexity只多调用了两个工具。

Manus调用的第一个重要工具是Browser Use，这是一个开源项目，由两个瑞士在校大学生开发，我们把这一类项目叫Browser Agent，它能浏览很多搜索不到的网页，比如小红书、抖音等。它还调用了另一个工具叫虚拟机沙箱环境，相当于提供一个虚拟机技术。所谓虚拟机，就是把一台大型电脑分解成多台小型电脑，分别进行计算，无需占用整个电脑的完整资源就可以在一部手机上虚拟出100部手机，同时执行不同任务，电脑也是如此，被调用后，可远程操控云端虚拟机，提供完整电脑资源，支持浏览器操作、代码编写，甚至软件下载与执行等任务。

04.

拥有独有数据，才有竞争力

智能体技术是前沿技术，可调用各种工具，结合
AI进行规划，甚至复杂任务的完整执行与反思。为了提高效率，我认为每家公司都应开发Agent，实现工作自动化。基于此，未来可能产生全新的分工模式，组织内部的Agent将整合需求与供给侧的数据分析工具，通过API调用实现高效协作，推动行业变革。

在数据分析和数据智能行业，大模型的应用带来了巨大变化。之前数据分析师只能分析结构化数据，用Excel等工具。现在可以利用大模型找到未知的数据源，处理非结构化数据，如图片和文本。同时，分析部分也发生变化，以前全人工，现在可以用大模型提升竞争力。

包括B2B和B2C的营销方式也会发生变化。比如，客户可能在DeepSeek上问专业问题，DeepSeek会建议他们问秒针系统的Agent，然后需求直接输入给Agent，Agent直接执行任务，不再需要销售环节，未来AI之间会这样互动。

数据是金矿，模型是商品。没有独有数据，就没有独有模型。公司要拥有独有数据，才能有竞争力。AI智能体包括感知、决策、行动，有半自动和全自动两类，全自动的可以独立行动，自己分解任务、反思，不达目的不罢休。

未来企业要面向AI做营销和用户体验设计，因为将来可能是AI在用你的产品和服务。总之，未来每个企业都要朝着这个方向发展，拥有独特数据、模型和工具，构建竞争力。

本文转载自“参加CANPLUS”公众号