广告主用户洞察及用增策略Agent - 子模块Demo集
专注于从 钱效 及 人效 维度助力广告主提升经营效率
用户洞察
通过监控己方及竞品舆情解码用户需求，配合调用工具进行体验与性能优化，助力广告主巩固行业生态位，校准后续战略规划。
策略生成及评测优化
通过用户洞察 + 策略生成 + 评测闭环 + 因果建模 + 决策链存档
数据回灌校准及调优
后验数据回收 + 结果归因 + 策略校准 +决策链存档
决策链数据：外推广多渠道获客 + 内归因用户旅程漏斗优化（用户分群+动线优化+体验改善）+ 分层分级触达牵引生命周期价值提升 + 人群包回传
通过意图识别及时序推理及工具调用进行因果优化
通过多轮对话和槽位填充，进行用户目标意图识别，筛选口径，自动完成洞察—生成—验证—回灌闭环，并保留可审计与可回滚。
Target User
面向“投放 / 增长运营 / 数据分析”等专业用户，把重复用增工作拆解为子模块进行产品化封装：输入口径 → 调用工具 → 校验结果 → 复盘校准。
边界与权限
- 高风险动作（上线投放 / 改预算 / 改归因口径）默认需要人工确认
- 输出必须结构化（JSON / 表格 / 指标口径）并可追溯来源
- 失败可回滚：保留候选、日志与 Bad case
不足与展望
当前形态为AI-Enhanced，期待后续加入 AI Naitive 团队进一步完善细化并进行体验及性能调优，具体方向包括并不限于：通过具身意图建模（补齐上下文）+意图识别自主规划任务+端到端工具执行（需依赖系统打通）+自监督校验（基于评测集的无监督纠错）+继续具身学习（闭环回灌至意图建模层）
AI Enhanced版 具体细节（AI Native版待完善）
将意图识别—规划—工具调用—结果校验—复盘学习模块解耦，部分环节调用需要 Human-in-the-loop，尽量在可控可审计前提下自动化（后续将从自主完成率、持续学习效率、推理准确率优化等维度构建AI Native版）
Agent 架构：ReAct/Plan-Act-Reflect（可控自运行）
ReAct把模型的行为拆成： 思考（Reason）→ 行动（Act/Tool）→ 观察（Observe） 的闭环，并在关键节点做校验与拦截。
- • 明确：目标（KPI/约束/时间窗/口径）
- • 反问澄清：高净值/自然日/归因口径等
- • 输出结构化任务单（JSON/表格）
- • 把任务拆成可调用的子任务
- • 选择工具：RAG/SQL/评测/生成/投放
- • 明确每一步“验收标准”
- • 用 MCP/Tool API 调用稳定组件
- • 关键动作记录：输入/输出/版本
- • 失败重试：多路径查询/多SQL候选
- • Bad case 归因：口径/字段/工具/数据质量
- • 形成规则/模板/提示词补丁
- • 持续评测集回灌（先验+后验）
把“模型的概率性”根据环节解耦为子模块，方便定位问题，提高系统可控性。通过：结构化输入+工具边界+校验与回灌 提升业务目标实现准确率。
其他备注：Agent vs Workflow
RAG / Memory（给业务上下文“通电”）
在语料切块+相似度基础上：根据目标设阈值，分段去重、把口径/版本/权限做成过滤条件、召回物料根据业务规则重排序，通过Query分类去校验优化。
- 为“数据口径/字段映射/投放规则”建立可版本化知识库
- 对关键答案强制引用来源（可追溯）
- 召回失败的兜底：多查询改写、多路召回、人工补充
评测体系：先验评分 + 后验回灌
把“模型好不好”拆成可量化指标：正确性、可解释、稳定性、成本/时延、业务增量。
- • 结构化评测集（场景用户需求/动机）
- • Likewise/Pairwise/Listwise 排序一致性
- • Prompt/模型版本对比回归
- • 小流量 A/B：CTR、CVR、CPA、LTV
- • 归因映射：Creative_id ↔ 变体特征
- • Bad case 自动归档 → 反哺知识库
Agent评测闭环：子元素解耦标签组合，先验打分筛候选，小流量后验，再把结果回灌至模型/提示词/知识库，PDCA持续优化。
幻觉与安全：把“不确定”锁在系统里
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结构化输出 + 校验器JSON schema / SQL linter / 指标口径校验，失败即回退重试。
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多候选 + 交叉验证同一意图生成多条候选（多SQL/多脚本），用规则/评测器选最优。
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Human-in-the-loop高风险动作（上线投放/改预算/写库）必须人工确认与回滚。
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最小权限与审计工具按角色授权，所有调用可追溯（输入/输出/版本/操作者）。
Agent 化路线图
AI应用：多模态内容生成及反馈评测调优
Dance Flow：AI Interaction（Human-in-the-loop）
Dance Flow：上传舞蹈视频提取 骨架，摄像头校准动作并 打分； Gemini 输出优化与练习建议。
What If：通过时序记录内容进行因果建模，通过生态位决策推演帮用户优化行动
以日历备忘录+星座老黄历形式引导用户记录日常，通过用户输入分析过去，理解用户生态位及真实动机/情绪点，帮用户进行目标校准，在未来通过行动释怀。 以围棋局势为隐喻，后续语料丰富后基于时序进行因果建模，帮用户做角色身份模拟与推演。
场景化策略与先后验评测资产库
将GTM物料解耦为三部分（1）洞察（场景+用户需求/人群心理动机）（2）Hook （3）CTA行动召唤，结合业务形态（电商/休闲游戏）参考历史优质内容生成组合变体，通过先验打分+推流后验校准，为广告主沉淀优质GTM策略库。
数据分析
广告主链路白盒化投放实验控制台
面向 ADX/SSP/DSP 的实验工作台：指标提升、护栏波动、链路卡点与自动复盘结论统一归档。
进入实验控制台 广告主端内链路白盒化看板运营分析：权益自动化触达Agent
通过清洗阿里天池及Hugging Face开源数据集，基于用户旅程诊断漏斗卡点，基于生命周期优化用户分层模型，结合权益（券、积分、限时折扣、赠礼等）进行分渠道自动化触达（Push/Edm/Ad Channels）
优化运营策略多渠道外推广数据归因与转化分析 Dashboard
基于时间衰减模型的多触点归因（MTA），通过开关窗口实验与渠道询单/转化验证 AI 导购对转化率提升的增量贡献。
查看外渠道归因Voice of Customer用户研究
备注：定性&定量调研、人因工程模块待上线
用研：舆情监测&竞品分析
商用智能终端
监控国内外舆情，通过 NLP 聚类关键议题，辅助产品规划与 GTM 决策。
查看分析看板用研：定性 + 定量分析 Agent
从业务问题诊断 → 用研规划 → 可验证指标与材料 → 在 Decision Memory 中固化为 Trace Graph， 约束后续 AIGC 生成与实验策略搜索空间。
打开 User Research AgentAI客服：C端问答+B端优化
C端：保险智能顾问 & B端客诉闭环
C 端：利用国寿、太平洋、人保、平安等保司官网答疑文档搭建知识库，通过 Dify 进行预提问及多轮对话引导用户明确问题，输出可解释方案与合规提示。
B 端：基于 NLP + RAG 做客诉语义分类、归因与风险预警，看板化整理，帮助管理人员提高对一线员工的回复内容质检与优化效率。