代理式营销代表了这样一种转变：AI 从一个辅助工具，演变为能够自主决策、采取行动并大规模编排个性化客户体验的合作伙伴。本文概述了营销人员可以如何利用 Adobe Experience Platform 和 Journey Optimizer 来调整他们的思维模式、工作流和治理机制，从而与 AI 代理进行协作。

简介

营销正在进入一个智能自动化的时代，在这个时代，AI“代理”将作为自主合作伙伴参与编排客户体验。这种被称为代理式营销的新兴模式，已超越了使用 AI 进行简单预测或将其用作聊天机器人的范畴。在代理式方法中，AI 系统不是单纯地通过生成洞察来提供协助；它们可以主动代表营销人员制定决策并采取行动，实时执行内容个性化、营销活动优化和客户历程管理。其结果是打造出一个更快速、响应更敏捷，并且能够大规模提供一对一体验的营销运营体系。

然而，要充分发挥代理式 AI 的价值，只有新技术还不够，还需要实现营销思维模式和运营方式的转变。营销人员必须改进其工作流和策略，将这些 AI 代理视为团队成员并与之协作。团队不再需要手动执行营销活动中的每一项细碎操作，而是需要重新设计流程和角色，让 AI 代理在人类的指导下承担繁重的工作。在实践中，这意味着营销人员负责定义高层级策略，为 AI 设定目标和防护边界，然后监督和完善 AI 驱动的结果。从合作伙伴实施角度来看，组织应该准备提升团队技能、调整治理流程，并采用更敏捷、数据驱动的工作方式，从而在营销领域中充分发挥 AI 作为得力助手的作用。

本文探讨了基于代理的编排在现代营销中的作用，并提供了使用 Adobe Experience Platform（结合 Real-Time CDP）和 Journey Optimizer 将 AI 代理整合到您的策略中的路线图。我们还将探讨一个真实案例，并概述实用步骤，以便您能够开始利用 AI 驱动的决策来改变客户体验。

代理充当智能营销编排者

代理式营销的核心在于 AI 代理，它们能够在营销工作流中自主处理任务并做出决策。在这种背景下，AI 代理不仅仅是一个脚本或聊天机器人 – 它是一个具备一定自主性和“能动性”的、由 AI 驱动的实体。不同于遵循预设规则的传统自动化，也不同于仅对查询做出响应的简单机器人，这些代理可以基于您设定的目标进行适应、学习并采取行动。换句话说，代理可以监控环境并主动采取措施（例如，调整产品建议、触发营销活动、获取数据）以实现营销目标，而无需人工逐步提示。这种感知上下文和独立行动的能力，使得代理类似于与人类营销人员协作的数字团队成员。

重要的是，AI 代理被设计为合作伙伴和顾问，而不是营销人员的替代者。他们擅长处理重复性、复杂的或需要实时响应的任务，让人类团队专注于策略和创造力。例如，AI 代理可能会持续分析传入的客户数据，以找到微区段并确定最适合每位个体客户的下一个产品建议 – 这项任务如果由人工执行，

会过于耗时。随后，营销人员的角色转向制定高层级策略，为这些代理定义目标和防护边界，并监督其产出结果。Adobe 对代理式 AI 的愿景强调了这种平衡：一旦营销人员定义了 AI 的目标和约束条件，代理便可以在后台工作并主动提出建议，而最终决策仍然是由营销人员掌控。本质上，代理式营销让您可以将某些决策和行动委托给 AI“同事”，从而在不失去人类监督的情况下加快营销运营。

AI 代理正在改变客户体验

AI 代理已开始通过实时决策、自主工作流和动态历程编排，改变客户体验的交付方式。一个突出的示例是 Adobe 在 Adobe Summit 2025 上推出的 Adobe Experience Platform Agent Orchestrator，它提供了一个统一界面来管理多个专业的营销 AI 代理。Adobe 推出此框架时，在其中内置了十个专门构建的代理，用于解决从网站内容优化到实验和产品建议管理的各种特定挑战。其中尤为突出的是 Adobe Brand Concierge，这个 AI 代理能够以品牌的独特语调，提供个性化的对话式购物体验，展示了生成式 AI 如何实时应用于客户服务和销售场景。这些代理都基于共享的客户体验知识库运行，而 Orchestrator 甚至可以在一致的治理体系下将第三方 AI 代理与 Adobe 代理一同整合进来。在实践中，这意味着一个由 AI 助手组成的生态系统可以相互协调运作 – 例如，实验代理负责调整网页，历程代理负责调整电子邮件产品建议 – 所有这些都基于相同统一的客户轮廓和互动规则。

这类代理对营销工作有着显著影响。它们能够以单靠人类无法达到的规模和速度实现实时决策：即时响应客户行为或数据变化，并给出量身定制的应对方案。它们还能通过接管多步骤流程来驱动自主工作流。例如，代理会检测到有一位客户正在浏览高价值产品，通过历程编排工具自动触发相关电子邮件或应用程序内消息，利用生成式 AI 个性化内容，甚至能为相关广告营销活动分配额外预算 – 所有这些都无需人工即时干预。这种程度的自主性创造了一个流畅、始终在线的营销引擎，使常规的客户互动与优化工作在后台持续进行。

另一个关键领域是跨渠道历程编排。传统的营销活动通常需要人工规划，且在启动后的调整能力有限。AI 代理通过动态化的历程管理颠覆了这种模式。经过 AI 增强的 Adobe Journey Optimizer (AJO) 体现了从静态营销活动到“活态”历程的转变，这种历程可根据实时客户状态进行调整。AI 代理可以监测客户在各个接触点上发出的信号，并在数毫秒内决定下一步最佳行动，无论是因为客户刚刚购买过产品而抑制相关促销，还是因为社交媒体兴趣激增而在网站上推荐新产品。早期采用者报告称，这种实时编排可提高参与度和转化率，因为每次交互都具有上下文关联性。同样重要的是，它让营销人员不必对每条历程路径进行微观管理；AI 代理负责优化顺序和时机，而人类则负责指导整体策略。

至关重要的是，这些 AI 驱动型决策仍与营销策略和品牌准则保持一致。这些代理是基于组织的数据训练的，并且受到业务规则的约束，因此它们能够在既定的边界内执行任务。这确保了自动化操作符合品牌形象和合规要求。正如 Adobe 的数字体验高级副总裁 Amit Ahuja 指出的那样，转向代理式编排是实现更敏捷、更精简的客户体验交付的一步 – 整合 AI、数据和内容工作流，使组织能够大规模地提供精准、个性化的体验，同时将团队解放出来，让他们专注于战略计划。简言之，AI 代理正在通过实时承担繁重的分析和执行工作改变营销方式，使个性化和客户体验管理能够以自主化和规模化的方式实现。

代理式营销的实践应用：一个真实案例

代理式营销的概念并非仅仅停留在理论层面；企业已经开始将其付诸实践。在最近的 Credera 案例研究中，一家全球性营销和传播集团实施了一个企业级 AI 平台，该平台利用生成式 AI 和代理式工作流加速了营销创新。Credera 帮助该组织构建了一个自定义 AI 工具（本质上是一个对话式 AI 助手），用户可通过一个充当代理式工作流网关的 Web 界面访问它。来自数十家代理机构的营销团队只需通过自然语言对话，即可与这个 AI 代理进行交互，从而生成内容、获取数据驱动的洞察，甚至草拟营销活动提案。例如，营销人员可以要求 AI 分析营销活动数据并提出优化建议，或请求提供创意简报的初稿，而 AI 代理将自主收集必要信息并产生输出。

其成果具有变革性意义。根据该案例研究，这种代理式解决方案极大地提高了内容创建速度，实现了快速创新，同时确保了所有输出内容的合规性和品牌一致性。通过将初始撰写、数据分析和日常决策等任务转交给 AI，人类营销人员和创意人员得以专注于更高层次的构思和策略。该平台的成功很好地说明了如何在大型企业中大规模地应用代理式方法：通过在单个工作流中心将新的 AI 模型与治理防护边界相结合，它提供了一致的、符合品牌形象的体验和更深入的洞察。这个真实案例表明，代理式营销并非遥不可及 – 它正在发生，AI 代理正在扮演着协作顾问的角色，帮助提高营销团队的生产力和效率。

采用代理式营销：后续步骤

随着代理式 AI 成为现实，营销人员应该采取积极主动的措施来迎接这一转变。成功的采用并不仅仅取决于技术，而是取决于人员和流程的变革。以下是 AI 代理推动采用和发挥价值的重点领域：

• 推动组织采用：确保获得高管的认同，并营造一个对 AI 实验持开放态度的文化。在整个营销组织内传达 AI 代理的优势，通过将 AI 定位为增强能力的“副驾驶”而非替代者，来消除对岗位角色的担忧。尽早在各种职能部门（营销、IT、数据科学）之间实现协同一致，以确保各方都了解目标并为 AI 驱动的流程建立适当的治理机制。
• 提升团队的 AI 技能：投资于培训计划，提高营销人员和策略人员的 AI 素养。团队成员应学习如何解读 AI 输出，为 AI 代理制作有效的提示或规则，并与这些系统协同工作。通过培养数据分析、历程编排和内容自动化方面的技能，营销人员将能够更好地引导 AI 代理并与之协作。
• 从高 ROI 用例开始：识别高度重复、数据密集型或影响广泛受众的营销活动，这些是代理式自动化的主要候选对象。优先实施一个或两个试点项目（例如，用于主题行优化或重新吸引已流失客户的 AI 代理），以便快速展示其价值。密切监控结果（例如，参与度的提升或效率增长），并利用这些早期成功来改进您的方法，将代理式营销扩展到其他流程中。

将 AI 代理与 Adobe Experience Platform 集成

为了实现基于代理的编排，组织应将 AI 代理深度集成到其营销技术栈中。Adobe Experience Platform 为这种整合奠定了坚实的基础，每个组件在实现代理式营销方面都发挥着作用。本质上，您需要将数据、决策、历程执行和生成式内容功能联系起来，以便 AI 代理能够全面利用所有这些功能。Adobe Experience Platform 将这些功能整合到一起，以支持端到端代理式营销策略。

立足于这一架构基础，下面提供了一些最佳实践步骤，指导您使用 Adobe Experience Platform 及其应用程序将 AI 代理整合到您的营销策略中：

1. 在 AEP 和 RTCDP 中统一并准备客户数据：成功的代理式营销策略始于坚实的数据基础。将您的第一方客户数据整合到 Adobe Experience Platform 中，并使用 Real-Time CDP 构建统一的轮廓。这个单一数据源确保您的 AI 代理能够获取完整、最新的客户洞察以用于决策。提前对数据治理和架构设计进行投入，使各种轮廓属性（行为、偏好、区段等）得到明确定义 – 代理依赖这些属性做出相关决策。建立起 360 度全方位客户视图之后，任何 AI 驱动的决策或内容都将以准确的上下文为依据。（例如，Adobe 的 Real-Time CDP 可利用 Sensei GenAI 自动创建丰富的受众区段以实现智能个性化，为代理提供可操作的精确目标组。）
2. 将 AI 融入到决策与历程编排中：接下来，将 AI 驱动的决策集成到您的跨渠道客户历程中。Adobe Experience Platform 的新 Agent Orchestrator 提供了一个框架，用于在营销工作流中部署和管理专门的 AI 代理。您可以为每个代理分配特定的目标（例如，一个代理负责产品建议选择，另一个负责时机优化），并让它们与执行引擎协同工作。例如，当客户触发历程时，AI 代理可以实时确定哪项内容或产品建议最适合该客户，然后您的历程编排工具（例如 Adobe Journey Optimizer）会通过合适的渠道提供该体验。利用 AEP 的实时客户轮廓和流数据集成 – Journey Optimizer 与 RTCDP 的深度集成允许代理对实时事件和最新行为做出反应。确保代理所做的自主决策（例如跳过一个步骤或更改消息）得到记录并可供审阅，以便您的团队可以监控结果并持续优化代理的逻辑。通过将 AI 代理嵌入到您的决策和编排流程中，您可以实现真正自主的个性化客户历程，这些历程可以跨电子邮件、移动设备、Web 及其他渠道快速调整。

通过完成这些步骤（统一数据、将 AI 融入决策，以及使用生成式 AI 扩展内容），您可以创建一个协同运作的体系。您的 AI 代理之所以能够高效运作，是因为它们依托丰富的数据、在精心编排的历程中运行，并能提供富有吸引力的内容。围绕这些代理式流程建立治理和衡量机制也同等重要：定义 KPI 以跟踪代理驱动的结果（例如，因 AI 决策带来的转化率或留存率提升），并使用分析工具监控表现。这有助于您持续训练和微调代理以获得更好的结果。

结论

代理式营销代表着客户体验的交付方式发生革命性转变。通过在营销团队中引入 AI 驱动的代理，品牌可以实现单靠手动操作无法达到的个性化水平和响应效率。接受这些 AI“同事”的营销人员发现，他们可以将重心提升到高层次的创意、客户洞察和战略目标上，同时把执行细节交给数据驱动的自动化系统来完成。这种方法固有的闭环学习机制 – 数据驱动决策、决策创造体验、体验产生新数据 – 让营销计划能够在很少需要人工干预的情况下，持续运行并不断改进。

与此同时，保持以人为本的方法至关重要。AI 代理固然强大，但营销最终还是在于人与人之间的联结和创造力。品牌应该确保其对 AI 的应用能够保持同理心、遵循道德规范并传递真实的品牌声音。保持人类参与其中，进行监督，并注入机器无法复制的战略思维。当营销人员和 AI 代理和谐共事时，他们就能够提供真正卓越的客户体验，将机器的高效率与人类的洞察力相结合。现在，采用代理式营销可以使您的组织在这个由 AI 驱动体验的新时代中赢得客户的青睐，通过更智能的决策和自动化为您的企业带来竞争优势。