课程简介

随着营销渠道、经营数据和内容形态持续增长，营销决策本身虽早已涉及多平台、多指标和多素材协同，但现有智能化能力仍主要分散在数据分析、内容生成、投放优化等单点环节。企业对大模型的期待，正从局部提效工具升级为以业务目标为主线，能够跨模态理解、跨系统协作，并持续规划、执行和反馈的长程 Agent。

 然而，投放数据、视频图像、音频文案与广告平台相互割裂，传统工作流仍依赖大量人工串联。智能营销的关键不是简单叠加模型和工具，而是以长程 Agent 为决策主干、以跨模态能力为感知基础。将不同模态信息与展示、点击、转化、留存等效果数据连接起来；再由 Agent 持续维护目标、约束和任务状态，编排真实业务流程，并以人机协同方式降低执行风险，形成从洞察到行动、再到反馈学习的可控营销闭环。

 本次分享将以智能营销Agent实践，通过解决长程Agent维护目标、约束和任务状态，编排数据分析、跨模态创意理解与归因、投放策略、内容生产、审核发布和效果反馈；重点研讨多模态语义对齐、结构化标签、异步任务、质量门禁、幻觉与因果边界、人机协同等问题，并给出从“模型能力”建设走向“可控营销决策闭环”的方法与落地实践。

 课程收益

目标：

1、学习建立跨模态长程 Agent 的整体认知；

2、理解长程 Agent 以营销目标为主线，连接数据分析、创意归因、策略制定、内容生产、投放发布和效果反馈，以及掌握跨模态能力在各环节中的作用。

 成功要点：

智能营销 Agent 不能只关注大模型对话或内容生成效果。真正的落地难点在于：多模态信息对齐、结构化结果约束、跨系统任务状态、异步流程、幂等与重试、质量评测、归因边界、权限控制和人工确认。只有把模型能力、Agent 编排、业务规则和执行系统统一起来，才能形成稳定可靠的长程工作流。

 启示：

1、企业建设智能营销 Agent，应从高价值、可评估、可闭环的业务目标切入，先打通“数据洞察—创意理解—策略决策—业务执行—效果反馈”的最短主链路，再逐步提升自动化程度。

2、跨模态能力应成为 Agent 的感知基础，Agent 则应承担目标管理、证据组织和决策控制，最终形成可解释、可干预、可持续优化的人机协同体系。

 受众人群

AI科学家、大模型研究员和技术负责人、资深算法专家、CTO、Loop技术开发应用人员、本体论研究者、GUI系统研发工程师、智能体Agent架构师以及其他对Agentic感兴趣的从业者。

课程周期

    0.5天（3H） 

课程大纲