華揚(yáng)聯(lián)眾打造全新營(yíng)銷行業(yè)專屬AI Agent——MediaMuse，接入包括DeepSeek、Kimi、ChatGPT、文心一言等在內(nèi)的眾多AI大模型，打破人工觸發(fā)局限，賦予其“思維力”與“行動(dòng)力”。

當(dāng)前，AI技術(shù)浪潮推動(dòng)營(yíng)銷工具呈現(xiàn)爆發(fā)式增長(zhǎng)，但工具間的操作邏輯、輸出風(fēng)格與數(shù)據(jù)接口差異顯著，這種“技術(shù)繁榮下的效率悖論”正成為行業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的核心痛點(diǎn)。MediaMuse將以行業(yè)首創(chuàng)的“智能工具鏈操作系統(tǒng)”為基座，通過(guò)三大技術(shù)支柱重塑AI協(xié)作范式——

跨平臺(tái)智能決策中樞：構(gòu)建開放生態(tài)的技術(shù)底座

• 開放式接口矩陣：基于標(biāo)準(zhǔn)化協(xié)議支持第三方工具即插即用式接入，打破生態(tài)壁壘；

• 智能兼容沙盒：構(gòu)建工具兼容性沙盒，自動(dòng)檢測(cè)組件沖突并生成適配方案；

• 動(dòng)態(tài)效能圖譜：開發(fā)工具鏈效能評(píng)估體系，基于實(shí)際使用數(shù)據(jù)智能推薦最佳工具組合。

工作流自動(dòng)化構(gòu)建：決策科學(xué)的工程化革命

突破傳統(tǒng)AI工具的人工觸發(fā)局限，致力于將MediaMuse打造成為員工的“數(shù)字同事”：

• 自主編排工作流：通過(guò)對(duì)員工工作流程與行為的學(xué)習(xí)，預(yù)判并主動(dòng)安排后續(xù)工作流程、完成資料收集籌備；

• 監(jiān)測(cè)與策略建議：根據(jù)數(shù)據(jù)優(yōu)化廣告投放流程，對(duì)投放策略與預(yù)算流向提出針對(duì)性建議；

• 風(fēng)險(xiǎn)感知系統(tǒng)：集成不確定性量化模塊，實(shí)時(shí)關(guān)聯(lián)當(dāng)下熱點(diǎn)與隱患，對(duì)營(yíng)銷行為風(fēng)險(xiǎn)做出提前預(yù)警。

行業(yè)知識(shí)進(jìn)化引擎：打造專項(xiàng)營(yíng)銷智庫(kù)

MediaMuse構(gòu)建專屬營(yíng)銷行業(yè)的、具備自主進(jìn)化能力的知識(shí)管理系統(tǒng)：

• 多模態(tài)感知網(wǎng)絡(luò)：內(nèi)置多模態(tài)數(shù)據(jù)感知系統(tǒng)，通過(guò)實(shí)時(shí)采集用戶交互數(shù)據(jù)、環(huán)境參數(shù)及業(yè)務(wù)反饋，構(gòu)建持續(xù)進(jìn)化的知識(shí)圖譜；

• 聯(lián)邦進(jìn)化架構(gòu)：采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)框架實(shí)現(xiàn)分布式模型優(yōu)化；

• 認(rèn)知凈化系統(tǒng)：基于注意力機(jī)制的知識(shí)權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)節(jié)技術(shù)，可自動(dòng)識(shí)別低價(jià)值/過(guò)時(shí)信息并動(dòng)態(tài)調(diào)整知識(shí)權(quán)重，確保系統(tǒng)認(rèn)知的時(shí)效性。

MediaMuse實(shí)現(xiàn)了從數(shù)據(jù)感知到行動(dòng)優(yōu)化的完整智能鏈條，在保持穩(wěn)定性、提升主動(dòng)性的同時(shí)，賦予平臺(tái)持續(xù)進(jìn)化的生命力。今后，MediaMuse將成為華揚(yáng)聯(lián)眾員工的“數(shù)字同事”，與眾多外部大模型與自研工具協(xié)同，解放營(yíng)銷從業(yè)者的時(shí)間與精力，聚焦于策略創(chuàng)新與價(jià)值創(chuàng)造，實(shí)現(xiàn)“AI提效，人機(jī)共創(chuàng)”的智能工作模式。

龔斯軒