如何从你的 AI Agent 榨取更多价值

如何从你的 AI 智能体身上得到更多…… 2026年7月14日 · 4 分钟阅读 · 查看原文 ↗ AI Advertising Marketing 前沿模型的智能并不是瓶颈，而且已经有很长一段时间不是了…… 对你们大多数人来说，瓶颈是围绕模型的这个系统。 两个人可以用完全相同的模型做完全相同的任务，一个得到的是泛泛的垃圾内容（slop），另一个得到的是一台能稳定产出优秀结果的机器…… 差别从来不是模型，而是围绕它构建的系统。 在这篇文章里，我想把我一直在深入思考的东西一股脑倒出来，并给你们看看我是如何给我的智能体"开挂"的。 理想情况下，读完这篇文章，你会顺藤摸瓜，意识到如何针对你自己的使用场景去改进你的智能体。 我先从一个我的团队已经搭建好的示例使用场景讲起——接下来我会一直提到一个帮你为你的应用/SaaS 产出内容创意的智能体。 让我们开始吧…… 最大的一个升级，是让你的智能体接上当下正在起作用的东西。 一个帮你找到制胜内容创意的智能体，理想情况下应该得到一个竞争对手视频的实时信息流，按表现排序。 问题是，模型只是被冻结的快照……它们知道什么类型的内容"倾向于"有效，是从总体上、同时跨越每一个细分领域，但它们对竞争对手刚刚发布的那条冲上 100 万播放的新视频毫无记忆。 你需要创建一个系统，让你的智能体按计划抓取竞争对手的视频…… 它应该收集一份清单，列出你所在领域里每一个推广应用的账号，监控它们的视频，并按播放量排序。 然后它应该把表现最好的交给智能体——视频、钩子、文案、格式、数字，等等。 当前正在走红的东西，是少数永远不会被烤进模型里的东西之一……如果你给它提供好的数据，模型会带来模式识别能力——但必须由你来提供。 一个带着所有表现数字的上下文、看着本周赢家的智能体，绝对每次都碾压一个基于训练数据去猜什么会奏效的更好的模型。 你的智能体应该这样循环：分析 -> 复制 -> 衡量 -> 记忆。 一个好的智能体会循环走这个过程，从它给过的建议哪些奏效/没奏效中学习…… 第 1 步：智能体拆解赢家 把抓取来的表现最好的内容连同所有元数据（播放量、转录文本等）喂给它，让它提取为什么奏效： 第 2 步：智能体写复制指南 例如要用哪个确切的钩子、针对你的应用改编的脚本、附带示例视觉。 第 3 步：你复制并发布。 第 4 步：发布后的 X 段时间，你把表现/转化数据回灌给智能体。 你的结果变成它的记忆，而记忆反过来会随着更多数据而复合增长。 几周之内，智能体就不再仅仅基于竞争对手的数据来猜了，而是基于你自己账号经过验证的打法手册和转化数据来工作。 现在，说说上面这一切的明显问题…… 构建抓取器、收集统计数据、把数据结构化到智能体真的能用的程度，这是在智能体得到它第一个真实数据点之前的一大堆基础设施工作。 幸运的是，已经有人把这些基础设施建好了，而且愿意让你接入（我就是其中之一）。 多年来，我的团队已经积累了一个 300 万以上的样本库（swipe file），涵盖推广数字产品和实体产品的有机内容、广告和 VSL……每一份高表现的内容，连同它的统计数据、转录文本、它卖的产品、它导流到的落地页……全部都在。 接下来几周，我要把它公开。 它将是一个展示各类产品（电商、应用、SaaS 等）内容/广告/VSL 的画廊——它同时也是一个产品样本库，以及用来卖这些产品的内容样本库。 它会有 API 和 CLI，你可以直接把你的智能体接进去，实时访问数据、表现指标、转录文本、一切。 这是你能把智能体接上的、单一杠杆最高的事情。 你的智能体将自动拥有数以百万计的真实例子，展示当前什么在起作用，有数字作证，全部实时更新。 这篇文章里的每一个工作流，都会从"数月的抓取基础设施工作"变成一次单一的 API 调用。 关于发布，更多内容稍后揭晓。 Tags: # X # AI # Advertising # Marketing # Growth # Guide 相关文章 如何为应用创建 AI 广告，每月赚 10000 美元（简单模式） AI 革命已经到来，它彻底改变了我做应用增长的方式。 Mobile Apps Advertising AI Marketing