文 | Morketing 曾巧
“别把AI看成万能钥匙，它就是个博士生。关键是你想让这位博士在企业里干什么。”Morketing专访深演智能 CEO 黄晓南，她谈到。
一切都从一句话开始：“你们 AI 能不能帮我一年多卖 20% 的车？”这是黄晓南最常被问到的问题。
在无数客户的脑海里，AI 就像神灯里的精灵：能自己想战略，能规划预算，能精准投放，最好还能立刻帮企业多赚一笔钱……
但黄晓南一句话戳破幻想：“AI 再聪明，它也只是个博士生。要先告诉它怎么干活。这背后，是企业和 AI 之间的巨大认知差距，企业希望 AI 能替自己做决策。”
AI 目前最擅长的，其实还是理解语言、加工信息、生成内容。
这就是黄晓南反复提到的“Gap”：“今天 AI 能做的，和企业想让 AI 做的，中间隔着一条深沟。”
AI 能做什么，
企业却想要什么
黄晓南提到的一个客户故事，某汽车品牌在和深演智能做项目时，开口就说：“我想要一个智能体，告诉我新车上市该怎么定价、怎么做全年广告投放、预算怎么分配。”
事实上，虽然大模型可以轻松生成一些竞品信息、想法思考，但你要它拿出精确的投放方案，或者告诉你如何提高市场份额，它就懵了。
这不是 AI 不够强，而是因为，企业想要的是“生意的成功”，而大模型只擅长“信息处理”。
在目睹 AI 产品遍地开花、模型幻觉问题频现之后，黄晓南多次在公开场所强调企业在技术研发中保持与时俱进的关键因素——明确解决的核心问题未变，营销领域的基本商业逻辑始终是重点。
她指出，企业对AI的诉求与当前AI能力的核心差距在于，企业需通过AI实现增强客户体验、打造更好产品、提升整体效率等战略目标（如提升财务报表影响）。
所以，
什么才是企业真正可用的智能体？
黄晓南有一个比喻：“智能体不是万能超人，而是企业里的数字员工。”这句话，几乎贯穿深演智能所有产品逻辑。在她看来：
1、智能体能做的事情，本质是任务级的；
2、它不只是战略大脑，更是面向具体任务的执行专家。
当人类将自身某部分能力交付技术，技术便成为人类能力的延伸，同时重塑人与世界的关系。比如，过去一个 CRM 经理要做一次会员活动，得先搞清楚“活跃用户”怎么定义。这件事，足以让很多企业陷入无限扯皮。因为“活跃用户”这个词，在不同人眼里，意思完全不同：有人觉得是最近 30 天下单过；有人觉得是 3 次复购；有人说得看客单价，起码单笔消费要 140 元以上……
关键就藏在工作流程里，这就是黄晓南说的核心：“智能体如果不能懂你的行话，也就什么都干不了。”
而深演智能于近日正式发布的DeepAgent Neo智能体，正是基于这一解题思路打造的企业级AI智能体应用平台。
一个能用的智能体真正厉害之处，并不只是能对话，而是它会反问你：你说“活跃”是多长时间？单笔消费多少才算高客单？是全渠道，还是只看天猫？天猫是指自营旗舰店，还是经销商店？
这不是通用大模型能干的。DeepAgent Neo背后连接着客户自己的数据库字段、深演智能多年来积累的行业 Know-now 、每家企业不同的业务规则。
这就是智能体跟聊天机器人最大的区别——智能体不仅要“能说”，更要“说得对”。
懂行话，才是第一生产力
黄晓南讲过一个小故事，“他们团队曾在某家快消品牌里做 Social 营销。客户让他们调研小红书上，现在夏天护肤最火的关键词是什么?”
大多数智能体只会答：“美白、防晒、修护”。但DeepAgent Neo 不只告诉你这些，且还会继续问：你想看什么品类？是竞品的笔记，还是全网流行词？需要区分人群属性吗？是否只看粉丝数 1 万以上的博主？
因为 Social 领域最怕的就是一句空话，比如说“现在流行修护”，但这对市场部没意义。修护是修什么？是抗敏？修红血丝？还是屏障修护？深演智能的 SocialAgent，会结合多维度：场景（比如“晒后修护”）、人群（比如“敏感肌人群”）、热度曲线（比如话题在小红书过去 30 天增长了多少）、对比竞品（比如竞品在投哪些话题）等方向，进行深度思考并给出解决方案，这才是能落地的智能体。
像这样非典型的案例，是企业使用其智能体产品的日常场景。更进一步来看，黄晓南总表示，“智能体最怕做成花架子。”在深演智能的体系里，案例不是用来展示的，而是产品日常运转的过程。
比如某汽车客户，有一天业务部门问：“我想知道上个月店里的到店试驾率，尤其关注交车周期短的用户。”
如果这问题丢给大模型，它绝对懵圈。因为，“交车”不只是把车交给客户，而是会涉及发票、上牌、贷款等流程。包括“试驾率”也可能有好几种算法，比如试驾人数、线索数，或者试驾/到店人群。
但深演智能的 Agent 会分解问题：1、调出试驾数据表；2、确认“交车”的定义（比如 14 天内提车）；3、汇总不同城市的差异……这背后，其实就是黄晓南谈到的：“把行业的黑话、流程都变成智能体能理解的范式。”
大模型+小模型，才能双赢
大模型和小模型哪个更重要？在黄晓南看来：“大模型是文科博士，小模型是理科高手。”
比如广告投放场景，大模型能帮你理解 10000 条广告素材，提取关键词、情绪、风格。
但问它“哪条素材未来点击率最高？”
它不会算。
而深演智能的解法是：先用大模型提取素材的标签，再把这些标签喂进机器学习小模型，预测点击率。也即是：“大模型 + 小模型”的组合拳。例如，某条广告素材在情感风格标签下，预测 CTR 比行业平均高 22%。这就是从“会写文案”，到“能判断文案能不能卖货”的跨越。
另外，完成任务是多智能体协同团队，而不是单兵作战。黄晓南不认同一句话：“智能体就是一个对话框。”
事实上，一个真正能用的智能体，背后一定是多智能体协同。
比如某快消客户做新品研发。流程大概是：1、洞察流行成分（比如神经酰胺）；2、匹配过去市场数据；3、分析小红书上消费者讨论热度；4、根据成分搭配提出新品组合；5、自动生成产品文案，这五步。如果只用一个智能体做，绝对会乱。
深演智能的做法是：
所有智能体之间有一个“总指挥”，根据上下文调度。当业务人员说：“帮我看最近 3 个月，小红书里提到神经酰胺的内容，结合过往销售数据，有没有新的配方建议？”
在 DeepAgent Neo 里，进行多智能体协同协作：社交 Agent 拉出关键词热度；数据 Agent 计算关联销售表现；组合 Agent 生成成分搭配；文案 Agent 输出产品卖点描述，这就是“AI智能体团队作战”。
智能体不是魔法，而是流程
很多人认为智能体很神秘，但黄晓南说：“智能体最本质的事，就是把人类的思维流程，搬到机器里。”
在 DeepAgent Neo所有智能体背后，都藏着工作流。比如在 CRM，圈选人群、分析人群、生成内容、搭建画布、做效果归因，每一步都可以接入智能体。比如在投放里，看预算分配、分析素材表现、自动生成素材、调整投放计划，智能体就是在替代这些重复流程。黄晓南说：“真正的智能体，是既懂行，又能落地。”
效率不是唯一，质效才是终极。
有人会说：“智能体不就是提提效率吗？”
对于这个观点黄晓南不太赞同，“我们只做那些‘效率提升一定能带来质效提升’的场景。比如投流，AI 盯盘速度快，能更早发现投放异常，这就能少浪费钱。再比如CRM，AI 生成多版话术，能做更精准的个性化，这就能提高转化率；或者社交营销，AI 帮你快速扫描竞品策略，缩短决策周期。”
这就能先人一步抢到流量红利，黄晓南强调：“AI 没法帮你多卖 20% 车，但能让你少错 20% 的决策。”深演智能的DeepAgent Neo不仅具备自我进化能力，还能结合工程校验与小模型能力实现“零幻觉”。
越早做，越快拉开差距
很多人问：“现在做智能体，会不会太早？”
黄晓南回答：“不早。智能体越早训练，就越像一个经验丰富的专业员工。”
她打了一个非常精准的比喻：“你今天招一个博士生进公司，第一天什么都不会，但你教他一年，他就成了懂你业务的骨干。智能体也是一样。”
深演智能现在在做的事情，就是帮客户把这些能干活、能落地的“博士生”培养出来。把业务知识写进范式，把场景流程固化成智能体，不断迭代优化。
因为未来竞争是：“人+AI VS 人+AI。”谁更早开始训练，谁就更容易赢。
智能体的未来：从巨头到腰部客户
很多人觉得，智能体是大公司的游戏。
黄晓南却说：“未来，每个公司可能都会有一个数字助理。”这就是深演智能 DeepAgent Neo 的意义。
过去SaaS系统只服务大客户，中小企业用不起数据工具。未来智能体能让腰部客户也有“数字博士生”。比如过去一个小品牌想做小红书投流遇到的挑战是：1、完全摸不到门路；2、不知道竞品干了什么；3、不敢投太多预算。
现在智能体能帮它扫描全网笔记，分析竞品策略，推荐适合投放的博主，这就是智能体真正改变行业的地方。
最后，我问黄晓南：“你觉得智能体，能给行业带来什么？”
她想了想，说：“不是 AI 替代人，而是让每个人都更强。我希望未来，每个员工都能像用 Excel 一样，用智能体。不再只是大公司才能用数据驱动生意，而是每家公司都能靠‘人 + AI’，跑得更快。”
这就是深演智能的战略方向。不是盲目追求 AI 的神话，而是把 AI 变成一个个“数字博士生”，通过深耕行业十六载的专业知识（包括领域和行业知识）、工作流和一方/垂直数据，帮企业干活，真正打通AI落地的最后一公里。未来拼的不是 AI 本身，而是谁能更快培养出自己的 AI 员工，这是企业下一场竞争的起跑线。
结语
大模型的能力成熟是硅基生命的“青春期”，而AI Agent时代的来临是“AI的成人礼”。企业的需求，不仅仅定义了AI Agent的起点，更将无限放大AI Agent的能力边界。在行业深陷“技术崇拜”和“场景幻想”的当下，深演智能DeepAgent Neo的推出，正在向我们展示一条将“技术现象”还原为“商业工具”的全新思考路径。
我们深信，一场颠覆性的产业变革已在暗流中蓄力。深演智能将用垂直深耕的“笨功夫”，真正穿透商业的本质，在时代的浪潮和喧嚣中仍做“AI赋能企业决策的苦行僧”。
