“未来，不再只面向人去做营销，还要面向大模型做营销……因为将来Manus所代表的智能体可能会成为每个人的桌面。”

“今天，企业中的一线员工就是企业的眼睛和耳朵，以及手和脚，企业的管理层就是企业的大脑，整个公司其实是一个超级Agent。”

明略科技创始人、董事长兼CEO、混沌学园校友吴明辉老师在上周六的混沌创新大课上的发言让在场的同学们感到惊诧。

难道AI应用元年真的来了吗？

实际上，上个月就有可靠消息称Manus已与通义千问达成合作，双方将在国产模型和算力平台上实现Manus的功能。现在又有新消息称，4月，国产AI领域将迎来Agent发布潮。

吴明辉老师是北京大学人工智能专业在读博士，拥有15年的数字营销经验，他创立的明略科技聚焦AI智能应用产品以及自有营销场景大模型、营运场景大模型多年，已经为2000多家国内外头部企业提供AI的闭环解决方案。

以下为课程内容精华笔记：

授课老师：吴明辉 明略科技创始人、董事长兼CEO

‍推理大模型带来的机会

无论是DeepSeek-V3，还是 OpenAI的GPT-4o，我们都称它为大语言模型。大语言模型的本质其实是函数，你给他一段话的上文，它帮你编这段话的下文。

现在，以DeepSeek-R1为代表的大模型在推理方面的能力发生了十倍速的变化，对我们来说这是重大的机遇。

尽管DeepSeek的功能非常强大，但是很多公司都用不好，用不好的第一个原因就是幻觉问题。比如前几天，在全球幻觉排行榜上，DeepSeek一度登上榜首。对我们来说，DeepSeek们的幻觉问题越是解决不了，我们越能从中找到新的创业机会，因为你可以用自己的数据和公司独有的知识去解决这个问题。

‍每个机会都是一个Agent

Manus就是一个把握机会非常成功的案例。Manus到底解决了什么问题？这个问题先悬置。

我们先来探讨一个问题：什么是Agent？

对于计算机行业从业者，Agent通常翻译为智能体。但看DeepSeek对于Agent 的翻译，是“代理商”。我认为在商业世界里，Agent被翻译为代理商更为合适。

如果是代理商的意思，我们就要认真思考一个问题，它到底代理谁的利益？是卖方的利益，还是买方的利益。Agent有两条路，都可以干，也都有很大的机会。一条路叫供给侧代理，另一条路叫需求侧代理。

什么是供给侧代理？举个例子，每个公司都有自己的上一代软件，上一代软件卖的不好，最大的问题是客户不会用，解决方式就是让AI帮客户把原有的软件用得足够好，这完全可以做到。

什么是需求侧代理？客户买什么都需要通过一个固定的方式，它围绕的是客户的某一类需求，然后去连接所有资源。举个例子，所有的人都希望成为客户的全案代理，个人消费者的全案代理，Manus在抢、手机厂商也在抢，这个赛道竞争很激烈，所以一定不能盲目入场。

Manus在供给侧方面做得非常好，它把 各种工具都连起来了。实际上在Manus出现之前，美国已经有了一些同类Agent。Agent就像人一样，它既有我们的眼睛、耳朵、手、脚，又有大脑和神经网络，只需要人类为它明确一些目标，它就可以开始工作了，这是它运营的几个必要条件。

今天，企业中的一线员工就是企业的眼睛和耳朵，以及手和脚，企业的管理层就是企业的大脑，整个公司其实是一个超级Agent。

‍如何把公司打造成为一个Agent？

其实任何一家公司都可以拆解为四部分：感知系统、认知系统、行动系统、目标。打造企业的Agent，就是基于这四部分。

感知系统

感知系统是企业的眼睛和耳朵。企业众多员工，每天都在市场上跟客户打交道，站在企业的角度考虑，企业的眼睛绝不能只考虑老板一个人的，而是要全方位开打，要倾听这些来自一线员工“重要耳朵和眼睛”的声音，这一点，贝壳找房的案例值得学习。

贝壳找房是中国最大的互联网房地产经纪公司，这家公司跟传统的地产经纪公司完全不一样，它是一个互联网公司，同时，它也是中国最大的装修公司。装修是比买房子还要糟心的一件事，但是贝壳做了一个非常重要的动作，让管理千军万马这件事变得简单许多。

贝壳给每一个工长胸前佩戴了工牌，这个工牌其实是个录音笔，它可以记录工长每天在装修现场的实际情况，更重要的一点 ，它可以如实记录工长是否按照公司标准的SOP进行操作，是否认真负责地检查每一个环节，如何应对客户的各类投诉。工牌所带回来的数据还要进行分析，后台管理系统自动执行脱敏、语音转写、语音识别等操作，实现线下沟通过程在线化。这些信息非常宝贵，很多门店都苦于缺少有效的销售话术，但如果通过智能会话分析销冠的话语，赋能一线员工，每个人都可以成长为销冠，这种方式非常有效。

许多企业在开会时会先听一段客户录音，现在更加方便，可以使用AI进行总结，但需要基于企业体现自己管理意图的prompt进行总结，总结出来的就是具有高反馈价值的消费者声音。不管有门店的和没门店，都需要倾听消费者的声音，这是一个公司最重要的核心能力。

AI可以强化企业的感知系统。举个例子，作为AI大模型的用户，你会选择Grok3还是DeepSeek？从模型能力上来讲，两者是一样的，但是Grok3比DeepSeek多了一个核心能力，X（原名Twitter，Grok3的开发公司是XAI，二者的实控人都是马斯克）上面有全世界的舆情数据，而且是实时的数据。这种系统相当于一个实时的数据系统，即全世界最聪明的大脑在帮你进行运算。

许多华尔街和香港做股票交易的人都在使用大模型，他们以前是用 股市上的场内交易数据进行量化分析，但是像DeepSeek这种大模型可以帮助这些股票交易员去找场外的数据，包括社交媒体上的这些数据。以前社交媒体上的数据是非结构化的，文字、图片、视频都算不了，但是今天的大模型非常擅长处理这些非结构化的数据。当大模型把这些数据引进来，从量化交易的角度来讲，交易人的感知能力的提升是指数级的。

认知系统

首先一个灵魂拷问，到底应该拿公司里面的什么决策去做推理？到底应该用AI干什么？这其实取决于一家公司的认知系统。

混沌正在做入企的探索流，探讨公司遇到的卡点。如何找到一家公司的卡点？可以从高频出现的关键词着手。哪些关键词我们经常会讨论？企业每天高频的行为是什么？哪些是客户最认可的？你经常说的那句话是什么？一个企业里面最有价值的，或者杠杆率最高的那件事，你最 应该用AI给它打造好对不对？英特尔前CEO格鲁夫说过，一个企业的杠杆率是否高，体现的是CEO和管理层的决策是否正确。

什么叫高频？我们可以把公司里所有的工种拉出来，比如我们公司是做ToB的软件和数据分析的，最大的两个工种就是软件研发人员和数据分析师。但是伴随AI的出现，很多人面临的是转岗问题，数据分析师将来可能需要去做销售，给客户提供服务，帮他们做咨询等等。所以，怎么用AI去变革企业最大的工种，这是第一个要讨论的问题。

第二个要讨论的问题是高杠杆率。今天只需通过一个很简单的技术，企业家就可以快速将周报和例会里面的重要信息检索出来，这就是一个企业里面最重要的杠杆率。

所以，高杠杆率往往取决于管理层的决策，而这个决策一定要基于一线的真实信息去做。今天的大模型拥有特别强大的阅读理解能力、推理能力， 它可以帮你去解决这个问题。但最重要的是，你得把公司数据准备好给它。如果公司有能力，当然要做自己的模型，今天其实是基于开源才能做这件事，如果是基于闭源，你的数据都给到别人了，将来别人分分钟就会将你打垮。

所以DeepSeek是给了我们所有的创新者、创业者一次巨大的机会，我们可以训练自己的模型。虽然要花一些IT的成本，但是能保护你自己的企业的创新。

回到认知这个环节，企业如果想打造自己的Agent，就要把组织架构图倒过来，把CEO放到下面去，把一线员工放到顶上，最上面是放客户，要把客户供起来。

倒三角的认知结构，可以解决企业的两大问题。第一大问题，什么是最高频的问题？客户和一线员工的互动。第二大问题，什么是最高杠杆的问题？一线员工和管理层的互动。如果可以把这种互动的过程记录下来，积攒下数据，再基于AI进行决策，就能达到非常好的效果。

行动系统

今年春晚上出现的宇树机器人，是物理世界的行动系统，主要针对制造业乃至餐饮业。那么对于我们，比如知识密集型行业，虚拟世界的行动系统是什么？是AI，可以做的是API（应用程序编程接口）、是RPA（机器人流程自动化），是Agent。

举个例子，API对于广告投放十分重要，大脑想出来的广告要调用API投放出去。字节、腾讯、阿里都给大家提供了Marketing API，上一代有很多RPA公司帮大家去连这些东西，在未来将是Agent帮大家做这件事。

从本质来讲，Manus就是更为复杂的Agent。Manus现在的功能非常强大，只要我们给它一个命令，它就可以按照指令进行操作。从这个角度来讲，给我们创业者的tips是什么？要升级！整个公司都要升级。首先要升级公司， 升级日常使用的工具。将来企业里面应该人手一个Manus才对，且未来Manus的价格应该也不会很贵。同时，企业从CEO到中层管理干部到一线员工，每一个人都要升级，要把组织当成一个Agent。这个Agent是什么？就是组织的大模型把所有的工具调动起来，每个人要思考自己在其中扮演的角色，会不会用新一代的工具，是否要重新分工，这才是组织老板要重新思考的问题，而不是简单地说每个人会使用Manus就可以了，组织一定要重构，一定要升级。

目标

对于一个公司来讲，最重要的就是目标。一个Agent最重要的也是目标，你要知道你要代理谁的需求，然后想尽一切办法满足他们的需求，形成闭环。

有一个概念叫感知响应行动的闭环，这个闭环是控制论的理论。人在这个闭环里面的时候，他的整个速度都很慢。解决方法有两个，一是让人在闭环之外，二是让身处闭环的人迭代效率变得更快。《奇点临近》重点讲了一个观点，AI可以自己造自己。有一家机器人公司叫思灵科技，它就可以自己造自己。像Manus这样的产品，如果它 掌握了客户的第一手需求，它发现今天的需求用现在的流程走不好，就应该自己上网寻找最新升级的大模型。如果没有新的模型，自己也要记录下来，便于自己日后的升级。AI自己迭代自己的组件，自己写自己代码，自己发现问题、自我反思、自行解决。

其实每个企业都应该有自己的复盘，这个过程中，AI也可以起到作用，但是一定要在一个目标的前提下。赫伯特·西蒙曾经写过一本书《管理决策新科学》，里面一个重点观点就是“在不同的时间点上，人机分工的持续迭代”。直到今天这本书仍然适用。

在几十年前，人工智能尚未发达的时候，赫伯特·西蒙为什么要写这本书？那时电脑刚刚在企业中得到应用，很多人担心自己会失业，这本书就应运而生了。机器很厉害，可以探索一些事，人也同样可以做一些事，这中间是有一些分工的，而且它是持续迭代的。

‍给创始人和创新者的一些战略建议

最后，给所有混沌同学一些面向AGI时代的战略准备tips：

1.企业家、创始人，面向AI 时代，有很多事情要做。要升级自己的研发团队，并不只是换人。企业家创始人要同做代码的员工讲清楚一件事，你现在干的活AI都能干，然后让他们琢磨到底应该做什么，要让大家有自行升级的能力。

2.要保护好自己的核心数据。

3.要面向大模型去做营销，千万不能只想面向人去做营销。举个例子，我们公司每天都有DeepSeek订单。什么是DeepSeek订单？我们公司的市场部每天会对来官网留言的客户进行回访，问大家通过哪种渠道知道我们的。最近我们发现越来越多的客户是通过DeepSeek知道的我们，可能很多人会问DeepSeek，说营销数据分析推荐哪家企业？然后DeepSeek推荐了我们。试想一下，将来大模型可能会成为每个人的桌面，每个人都用它，我们不可能不和大模型链接，那么来自大模型的推荐就会尤其重要。

4.要面向机器人做产品设计。前段时间我同一位做空气净化器的企业家聊天，他提出一个思考的问题，将来每家的产品不一定都是由人去按钮的，可能是机器人，可能是智能家电，如果还需要人去操控，产品设计就会过时，这些都是我们要面向那个时间点提前思考的问题。

5.同时，如果有资源的话，建议大家还是要训练属于自己的模型。

最后的最后，送给大家三句话：

一.我们未来的战略一定要建立在 “智能是无限提供的” 这个技术假设上，然后再去想你的企业核心价值是什么。一定要基于此去做你的底层原理。

二.企业里面的工种要重新分配。所有的工作分为两类，一类是面对人的，一类是不面对人的，不面对人的工作只会越来越少。所以你一定要定位好，否则就会被淘汰。

三.人与人的交互不会被机器取代，面对客户的事儿还是要多干，即使不能当下解决，也要为客户提供好情绪价值。

如果有同学想要跟明略有更多合作，可以扫下面的二维码，明略市场部同学会给大家做好服务。

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