一周热榜

我创建Vect，是因为我厌倦了“随机营销行为”和同时使用15个互不相干的工具（用于文本的LLM、单独的图像生成器、用于规划的电子表格）。我想要一个连贯的系统——一个操作系统——而不仅仅是一个包装器。 我们拒绝成为另一个“文本生成器”，因此Vect基于三个架构支柱构建： * **策略（大脑）：** 代理使用实时网络搜索和用户心理模拟进行研究/规划。 * **执行（双手）：** 原生集成高保真模型（用于视频的Veo，用于图像的Imagen）来完成实际工作。 * **自动化（劳动力）：** 一个“状态感知”的代理系统。通过持久的“品牌档案”，所有代理共享关于您的语调、受众和产品的记忆——无需重新提示上下文。 我们的目标是在几分钟内从“想法”转化为“已执行的营销活动”，让代理在后台完成繁重的工作。 我们在这里撰写了一份关于架构和积分经济的完整指南：[https://blog.vect.pro/vect-ai-bible-guide](https://blog.vect.pro/vect-ai-bible-guide) 非常欢迎大家对代理编排方法的反馈！

我在一家大型消费品公司负责数字和品牌业务，我们最近在一个产品发布中使用基于 Agent 的自动化技术。这并非用于实验或原型，而是用于面向消费者的实际产品。 我们使用 Agent 协助完成以下工作： * 内容生成和本地化 * 设计、法务和市场营销之间的资产路由 * 跨渠道的 SKU 变体处理 * 发布后，当声明或包装发生变化时的更新 我们测试了多种工具和方法。包括一些通用 Agent 框架（Auto GPT 风格的设置）、一些工作流工具（n8n、Make + LLM），以及一些特定领域的工具，如用于内容运营的 Jasper 和用于品牌合规性审查的 punttaI。 让我感到惊讶的不是幻觉或明显的失败，而是漂移。系统“运行良好”，但…… 文案逐渐偏离了已批准的声明，或者包装变体在技术上保持一致，但违反了内部品牌规则。下游更新未能干净地传播到每个在线资产。发布后，没有哪个 Agent 负责确保正确性。 大多数在线建议都侧重于发布前的安全措施。然而，在真实的产品发布场景中，这还不够。一旦产品上线，变化就会持续发生。 例如：我们为圣诞节发布准备了 60 多位影响者和 500 多个全球资产，但到 1 月 1 日，所有这些创意都将过时，需要更改。 对我们来说，唯一行之有效的模式是将基于 Agent 的自动化视为一个持续系统。 Agent 执行 > 发布后监控输出 > 标记偏离品牌、监管或发布约束的情况 > 仅当出现超出容忍度的问题时，人工介入。 我们甚至引入了这款名为 Punttai 的 Agent AI 营销合规软件。现在，请不要误会我的意思。工作流程在某些方面有所改进，例如迭代和审批速度？或者生成想法的速度？是的。 但是……这感觉更像是可观察性，而不是审批工作流程。 很好奇其他人是如何处理这个问题的，尤其是在纯 SaaS 之外： * 你们是否允许 Agent 触及在线发布资产？ * 你们如何随着时间的推移验证合规性，而不仅仅是在发布时？ * 人们是自己构建这种监控，还是依赖于专业工具？ 很想听听这在实际的产品发布中是如何运作的（或失败的）。