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很多人認(rèn)為，AI Agent是大語言模型之后的下一個機(jī)會。疊加了大型語言模型能力的Agent不僅可以生成內(nèi)容，還可以直接解決各種場景中的各種問題。這是一輪新的生產(chǎn)力變革，成為通往AGI時代的主要道路。比爾·蓋茨認(rèn)為，有了Agent，用戶可能不會再訪問搜索網(wǎng)站，一切都將通過Agent來完成，AI Agent將成為重要的生產(chǎn)力工具。

 AI工具在手，其效果究竟如何？

明略科技集團(tuán)CTO郝杰專注NLP研發(fā)領(lǐng)域15年，對于大模型和AI agent的爆發(fā)，他有著更深刻的看法和見解，特邀請多位資深媒體伙伴深入探討，拆解AI Agent和大模型的底層邏輯，探尋AI agent如何提升企業(yè)和個人生產(chǎn)力。本篇，我們將視線聚焦于明略科技營銷領(lǐng)域AI Agent的數(shù)據(jù)質(zhì)量及其應(yīng)用效果，來看AI agent如何賦能營銷鏈路生產(chǎn)力的價(jià)值提升。

大模型作為AI Agent“大腦”，明略如何保證其質(zhì)量？

訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量將會直接影響到大模型的效果，明略對于數(shù)據(jù)有嚴(yán)格的質(zhì)量把控。首先，我們會使用AI技術(shù)訓(xùn)練一系列專門為文檔、書籍和帖子評分的質(zhì)量評估模型。例如，對于小紅書上的帖子，我們會剔除得分低于7.5的內(nèi)容，認(rèn)為它們質(zhì)量較差。而得分在7.5到10之間的內(nèi)容，我們會視為大模型培養(yǎng)過程中的入門課，為了讓它能夠理解行業(yè)中的操作，能夠理解美妝領(lǐng)域中的約定俗成的套話、黑話，不同的客戶有不同的問題和需求，即使是同一個眼霜，對于一位剛從美國回來倒時差的記者和一位剛打完網(wǎng)球的女學(xué)生來說，需求可能是不同的。大模型必須能夠捕捉到這些微小的差別。

因此，我們會讓大模型逐步學(xué)習(xí)，先學(xué)會套話，然后注入一些專業(yè)知識，這樣的學(xué)習(xí)過程是循序漸進(jìn)的。專業(yè)知識來源于我們剛才提到的秒針行業(yè)知識庫和知識圖譜，這是我們十七年來在各行各業(yè)積累的領(lǐng)域知識。知識圖譜比知識庫更高級，具有可讀性強(qiáng)的特點(diǎn)。而知識庫則更樸素一些，但兩者差別不大，都包含大量實(shí)體、關(guān)系和屬性。

但這還不夠。我們會讓大模型學(xué)習(xí)更高級的專家知識，比如我們?yōu)榭蛻籼峁┑膱?bào)告。例如，當(dāng)某個客戶發(fā)布新產(chǎn)品的時候，我們需要在第二天下午四點(diǎn)之前交付報(bào)告，報(bào)告包括過去二十幾個小時內(nèi)，在各大主流媒體平臺上用戶對新產(chǎn)品的聲量、正負(fù)評價(jià)趨勢以及與競品的對比情況。而明略手上已經(jīng)積累了很多這樣的報(bào)告，我們會讓大模型逐篇閱讀，并通過反復(fù)練習(xí)來提升。

我們的大模型會思考專業(yè)內(nèi)容，甚至?xí)o我們畫四象限圖，用模型描述如何根據(jù)不同的客戶需求選擇合適的方法論和報(bào)告。我們不一定能理解，也沒有那么強(qiáng)的意志力去閱讀這么海量的內(nèi)容，但模型沒有情感，不知疲倦，我們給它接入電源，它就會持續(xù)學(xué)習(xí)。

如何賦能客戶？

AI Agent在營銷領(lǐng)域有很多實(shí)際應(yīng)用。例如，我們可以使用AI Agent進(jìn)行內(nèi)容生成和診斷，幫助市場部門撰寫營銷短文、制定營銷策略等。大型客戶通常每天都在各個社交媒體平臺上投放營銷內(nèi)容。在過去，他們可能依賴代理公司或廣告公司來制作這些內(nèi)容，但在大模型時代，他們開始將預(yù)算用于大模型AI的探索性應(yīng)用。

我們已經(jīng)成功為一些重點(diǎn)行業(yè)的客戶提供了AI Agent的服務(wù)，例如，我們批量為客戶生成了大量短文內(nèi)容，客戶可以從中挑選，并直接發(fā)布到社交平臺上。

工作流程上看，首先，我們將客戶的需求轉(zhuǎn)化為prompt，通過prompt engineering的過程逐步提高生成文章的質(zhì)量。我們會與大模型進(jìn)行對話，詢問不同的問題，這個過程非常重要。通過精心設(shè)計(jì)的prompt，我們可以將一個簡單的問題轉(zhuǎn)化為一篇內(nèi)容豐富的文章。在生成文章之后，我們會進(jìn)行質(zhì)量評估。我們使用質(zhì)量評估模型來評估生成的文章，并根據(jù)評估結(jié)果進(jìn)行調(diào)整。這種評估過程不僅依賴于人工的判斷，我們還使用了AI1.0時代積累下來的質(zhì)量評估模型和方法論。明略科技的秒針營銷科學(xué)院通過研究大量客戶案例，包括美妝、食品飲料、頭部快消等等，總結(jié)出優(yōu)質(zhì)內(nèi)容具備的“四有三友好”原則：在創(chuàng)作側(cè)，好內(nèi)容需要具備和用戶“有關(guān)系”、對用戶“有好處”、讓用戶覺得“有意思”，對內(nèi)容“有期待”的“四有”原則；在傳播側(cè)，則需要滿足和平臺的“算法友好”“圈層習(xí)慣友好”“平臺語境友好”三大原則。具體創(chuàng)作時，要綜合考慮用戶和產(chǎn)品本身的圈層、場景、痛點(diǎn)、賣點(diǎn)，基于這些原則大規(guī)模生產(chǎn)內(nèi)容，更為高效。我們將“四有三友好”的理論引入到大模型的算法中，用基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)這樣的方法訓(xùn)練大模型，如果帖子具備至少三有兩友好，那就是好；如果帖子四無三不友好，那就是不好。通過對帖子進(jìn)行評級，進(jìn)行基于人類反饋的強(qiáng)化學(xué)習(xí)，使我們的大模型輸出結(jié)果能夠符合人類的期望。

除了內(nèi)容生成，明略AI agent還專注于分析洞察，即insight agent，廣告監(jiān)測業(yè)務(wù)是要輸出分析洞察的，比如客戶的廣告預(yù)算投進(jìn)去了，曝光有多少，點(diǎn)擊有多少，轉(zhuǎn)化到電商平臺的量有多少；另外，無論是人工產(chǎn)出的還是工具生成的內(nèi)容，在社交媒體平臺上引起了多大的反響，聲量起伏趨勢是怎樣的，競品橫向?qū)Ρ仁窃鯓拥模@都需要分析洞察，從而為客戶下一步投放做指導(dǎo)。比如你這二百萬預(yù)算有多少投廣告，剩下多少投社交，在社交媒體平臺上投哪幾個KOL，以及可以監(jiān)測到哪些平臺是否有風(fēng)險(xiǎn)，需要風(fēng)險(xiǎn)管理等等，這些都是insight。

除了內(nèi)容，洞察，明略的AI agent還有一功能點(diǎn)就是知識管理。很多企業(yè)都有很多內(nèi)部材料，各行各業(yè)的企業(yè)都有管理內(nèi)部知識的需求。在AI 1.0的時代，這一類產(chǎn)品被稱為企業(yè)知識，像金融行業(yè)有專門的供應(yīng)商提供企業(yè)知識管理的產(chǎn)品。其他行業(yè)可能不像金融行業(yè)那么特殊，保密性那么強(qiáng)。在進(jìn)入2.0時代，我們需要使用大模型重新構(gòu)建企業(yè)知識庫，我們將其稱為knowledge agent。

明略科技的市場優(yōu)勢在哪里？

在“模型層面”，明略科技更具技術(shù)優(yōu)勢，明略科技深耕人工智能領(lǐng)域17年，幫助2000+企業(yè)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中挖掘數(shù)據(jù)價(jià)值及商業(yè)價(jià)值，積累了大量的營銷側(cè)數(shù)據(jù)和知識圖譜豐富經(jīng)驗(yàn)，沉淀了大量的營銷專業(yè)數(shù)據(jù)，將沉淀的垂直行業(yè)數(shù)據(jù)、行業(yè)經(jīng)驗(yàn)，注入到明略科技為客戶定制的大模型中，將打造出內(nèi)容更加聚焦、更適合營銷場景的營銷領(lǐng)域AI智能體，滿足客戶多樣化的任務(wù)和場景需求。

例如，通過分析社交媒體上的輿情和知識圖譜上的相關(guān)信息，我們發(fā)現(xiàn)市場上還沒有牛油果味的酸奶。我們向某乳制品客戶建議嘗試牛油果酸奶，并為其設(shè)計(jì)了杯子包裝。我們還為他們準(zhǔn)備了關(guān)于牛油果酸奶口味、成分、功效等方面的信息，以及與其他飲品的比較和用戶在輿論中的反應(yīng)趨勢的歸因分析。

這樣的建議打動了客戶，他們愿意嘗試做這樣的創(chuàng)新產(chǎn)品。我們用大模型生成了多篇關(guān)于牛油果酸奶的文章。不僅如此，我們修改了我們的提議，讓大模型生成更多關(guān)于牛油果酸奶的文章，同時告訴客戶關(guān)于該產(chǎn)品的功效成分以及當(dāng)前社會關(guān)于飲料的一些輿情分析趨勢。客戶可以參考這些文章，逐步分析牛油果酸奶在市場上的反應(yīng)，并根據(jù)這些用戶的特點(diǎn)來引導(dǎo)他們的心智。因?yàn)闋I銷的本質(zhì)是教育消費(fèi)者如何提升生活質(zhì)量，我們將這種理論傳達(dá)給市場上的白領(lǐng)消費(fèi)者，告訴他們牛油果酸奶如何提升他們的生活品質(zhì)。

數(shù)據(jù)安全層面，明略如何做的？

數(shù)據(jù)安全非常重要，我們始終遵循合法合規(guī)的原則，百分之百尊重客戶和用戶的隱私安全。

為了確保安全，我們采取了一系列技術(shù)手段，如脫敏、過濾和加密。在AI 2.0時代，大模型也會遵循相同的原則。我們不會涉及不應(yīng)該觸碰的內(nèi)容，只會處理合法合理能接觸的內(nèi)容。處理過程中會進(jìn)行加密和權(quán)限管理，以保證數(shù)據(jù)的安全。另外，針對營銷行業(yè)，如果客戶需要將內(nèi)容投放到市場上，我們會從公開渠道獲取信息。這些加密和過濾措施不會對模型訓(xùn)練和最終輸出結(jié)果產(chǎn)生影響。

明略科技始終以數(shù)據(jù)安全和隱私保護(hù)為最高綱領(lǐng)，自2017年起，陸續(xù)通過了信息安全管理體系認(rèn)證 (ISO 27001)、質(zhì)量管理體系認(rèn)證 (ISO 9001)、IT服務(wù)管理體系認(rèn)證 (ISO 20000)、隱私信息管理體系認(rèn)證(ISO27701)，旗下核心產(chǎn)品營銷智能平臺通過等級保護(hù)三級認(rèn)證。今年3月，明略科技成為首批入選“卓信大數(shù)據(jù)計(jì)劃”成員單位，進(jìn)一步從數(shù)據(jù)安全合規(guī)指導(dǎo)、數(shù)據(jù)安全管理能力建設(shè)、數(shù)據(jù)安全技術(shù)等方面持續(xù)提升能力，為客戶提供全方位的安全合規(guī)服務(wù)支撐和保障。