欢迎来到智能代理时代——不再是人类，而是更智能、可扩展、始终在线的数字代理。当大家都在忙着讨论人工智能的潜力时，Switas 已开始着手构建。
作为一个 Deepin AI Agent 市场上经过验证的提供商我们一直在创建实用的、现实世界的人工智能代理，积极支持 增长、CRO（转化率优化）和产品团队。本文探讨了我们今天正在实施的用例——以及人工智能代理如何从流行语演变为商业工具。
什么是人工智能代理（以及你为什么要关心它）？
让我们保持简单：
An 人工智能代理 是一个自主系统，它根据您设定的目标，使用工具、逻辑甚至多步骤推理来代表您执行任务。
它们不仅仅是更智能的聊天机器人。它们不仅能回复，还能制定计划、采取行动、观察结果并不断迭代。你可以把它们想象成不睡觉、不错过细节、在工作中学习的实习生。
用例1：自主增长黑客
问题： 预算因效果不佳的营销活动而大幅缩水。各团队都无法快速弥补这一损失。
代理实际行动：
- 监控 Google、Meta 和 TikTok 上的广告活动。
- 检测每次点击费用 (CPC) 暴涨或点击率 (CTR) 偏低等异常情况。
- 建议（或执行）预算调整、暂停或创意交换。
- 将性能数据拉入仪表板并提供晨报。
结果： 无需等待每周报告会议，活动即可保持精简、优化和高效。
用例 #2：UX 转换哨兵
问题： 你做了一个小改动。转化率下降了。直到月底才有人注意到。
代理实际行动：
- 连接到 Clarity、Hotjar 或 GA4 以每天监控用户流量。
- 标记摩擦模式：愤怒点击、形式放弃、弹跳尖峰。
- 提供快速假设，例如：“新的 CTA 颜色使移动设备上的转化率降低了 12%。”
- 发送 Slack 警报或在您的项目管理工具中创建任务。
结果： 实时转化监控。在收入受到影响之前主动修复用户体验。
用例3：产品反馈合成器
问题： 您收到大量反馈和功能请求。下一步应该构建什么？
代理实际行动：
- 扫描支持聊天、应用评论、Canny 板、NPS 评论。
- 使用语义搜索（LLM + 嵌入）进行集群反馈。
- 按紧急程度、频率和潜在影响排序。
- 输出优先的产品路线图更新。
结果： 产品经理不再猜测。功能是由真实的客户心声而非意见驱动的。
为什么这个方法有效（以及目前还无效的地方）
AI代理最擅长的是：
- 重复分析（有什么变化？）
- 模式识别（什么有效？）
- 低级执行（采取行动或发送警报）
但它们不是：
- 完全自主的决策者（目前）
- 无幻觉风险
- 人类直觉的替代品
这就是为什么 斯威塔斯，我们将代理与结构化护栏和人机交互验证配对，以便您同时获得速度和准确性。
下一步：代理驱动的堆栈
我们正在构建一个模块化的 AI 代理框架，在这个框架中，初创公司或扩大规模的每个团队都可以将代理插入到他们的堆栈中，并根据他们的 KPI 和工具进行定制。
As 经过验证的 Deepin 提供商，我们很高兴推动这个生态系统向前发展——共同开发能够帮助企业的代理：
- 多测试，少猜测（增长）
- 多监测，少恐慌（CRO）
- 打造更智能、更安静的产品
