课程简介

广告作为产品触达用户、传递价值和推动增长的重要入口，但广告创作也普遍面临素材需求量大、创意消耗快等挑战。随着多模态模型与智能体技术进入内容生产流程，相关的 AIGC 应用正从主要解决素材制作效率问题，走向支撑创意探索、规模化生产与反馈迭代的完整创作体系。广告创作的竞争重点也逐渐从扩大素材供给转向提升优质素材的稳定产出与持续迭代能力。

 因此，企业通过 Harness Engineering 和递归自我改进等技术，一方面提升生成过程的稳定性与可控性，另一方面探索让智能体基于创作过程和投放反馈自主决策、持续学习，逐步沉淀并迭代创意方法论。具体而言，在制作环节，利用 Harness Engineering，以人工设计的生产框架为基础，将模型、工具和质量控制机制组织成可追踪的工作流，从而提升剧本结构理解、分镜生成等关键环节的整体效果；在创意理解与迭代环节，通过递归自我改进，完成候选创意的生成、评价与筛选，并将人工判断与投放反馈转化为下一轮创意生成与方法更新的依据，可使创意生成过程中的决策能力得到持续增强。

 本次分享将围绕创意的理解与洞察、广告素材的可控生成、投放反馈驱动的持续迭代三个方面展开，并结合我们在游戏广告的实践，介绍智能体技术如何参与实际广告业务中的创意探索和内容制作，并分享对广告创作未来演进方向的思考。

 课程收益

目标：

1、了解 AIGC 在广告创意中的典型应用与实践路径，为不同行业的AI从业者提供参考借鉴

2、认识 Harness Engineering、递归自我改进等智能体技术在创意理解、可控生成和反馈迭代中的作用，并获得将智能体能力应用于内容创作与业务流程的思路和启发。

 成功要点：

1、创意理解是生成的基础。 只有将创意洞察与业务经验持续沉淀，智能体才能生成更符合场景需求的广告素材。

2、稳定与可控是业务落地的前提。 Harness Engineering 可以将模型、工具、知识与评估机制组织成稳定的创作流程，降低生成的不确定性。

3、反馈闭环决定系统能否持续进化。 将创作过程与投放反馈用于递归自我改进，能够推动智能体持续积累并迭代创意方法论，不断提升创意生成过程中的自主决策能力。

 启示：

1、AIGC 的竞争重点将逐步从单一模型能力，转向系统工程、经验沉淀与闭环学习能力。

2、广告创作将从单点工具辅助，走向能够理解创意、可控生成并持续自进化的智能体协作模式。

 受众人群

具身智能算法工程师、AI原生应用架构师、 机器人系统研发工程师、视频算法工程师、智能体（Agent）开发工程师以及其他对AIGC感兴趣的从业者。

课程周期

    0.5天（3H） 

课程大纲