cacaFly圣洋科技于Martech行销高峰会解析AI Agent落地关键

cacaFly圣洋科技技术副总吴振和发表专题演讲「要让AI懂你的碎片数据到A2A，行销怎麽解」。圣洋科技

随着生成式AI与Agentic AI(自主代理AI)技术进入商业化应用阶段，行销领域正面临典范转移—从单纯的工具导入，演进至组织架构与决策模式的全面重构。由《数码时代》携手《新商业学校》主办的第七届 MarTech行销科技高峰会，以「MarTech for Impact」为核心议题，汇聚国内外产业领袖与技术专家，聚焦策略思维、技术整合、内容策略、数据治理及组织转型等关键维度，探讨在AI Agent成为新型态工作协作模式的趋势下，行销组织如何在高度自动化场景中持续产生商业影响力，并建立差异化竞争优势。

cacaFly圣洋科技技术副总吴振和(CH)受邀于高峰会发表专题演讲「要让AI懂你的碎片数据到A2A，行销怎麽解?」，系统性解构AI Agent如何进行思考及和其他的 Agent 进行沟通及分工。

AI不再只是辅助工具  而是可被「交办任务」的行销战力

吴振和指出，对行销主管而言，真正有价值的AI，并非提供灵感或单点产出，而是能被清楚交办任务、回收成果并持续修正的工作夥伴。Agentic AI正是这样的角色—具备理解目标、拆解流程与检核成果的能力。

在行销活动规划中，主Agent大脑可将目标拆解，分派给不同专职Agent，例如：分别负责文案、视觉与投放成效分析等。当产出未符合策略方向时，Agent能重新修正，而主管只需设定任务目标与验收标准，即可有效掌控进度与品质。

决策瓶颈  不在AI  而在数据能否被整合并应用于实际决策场景

针对多数企业普遍存在的数据碎片化问题，吴振和直指关键：没有被整合的数据，就无法成为决策依据。POS、官网、App与广告后台各自为政，使行销团队难以实时判断策略成效。

他分享，透过Agent串接私有数据库，结合各自拥有的数据权限，行销人可直接以自然语言查询关键指标，并实时产出视觉化分析，让数据真正进入日常决策流程，而非仅存在于报表中。

在AI口碑行销应用上，吴振和提醒，仅依赖公有的AI数据，往往只能提供「看似合理」的名单，却难以落地执行。对决策者而言，风险不在名单不够多，而在于忽略过往合作经验与内部评估。唯有让Agent同时存取企业内部CRM与历史合作数据，才能在外部查找后进行比对与过滤，确保推荐结果兼顾效率与风险控管，避免决策盲点。

素材产制要能规模化  行销才跟得上市场节奏

面对跨平台投放与多渠道素材尺寸多元的现况，吴振和以实际案例说明，行销团队若仍依赖人工调整，将难以支撑成长速度。透过透过AgenticAI思考并将素材产制流程拆解分工给给多个专职Agent协作，除了 提升效率，更让行销素材产出具备一致性与可控性。

藉由此案例带动思考并拆节如何建立可复制、可扩充的产制机制。这种分工模式不只体现了AI的思考及拆解工作流程的能力，也将人类世界分工和AgenticAI工作模式做了清楚的对照。

自动化流程越多  越需要为风险预留「停损点」

吴振和提醒行销决策者，导入AI并不等于全然放手。当流程涉及多个Agent协作时，若缺乏断点设计，单一错误便可能造成连锁影响。透过在关键节点设置数据存储与中继机制，即使流程中断，也能从既有成果续跑，既节省成本，也更有助于专案进度控管。

更重要的是，AI的导入不仅是一场技术升级，更是一项关乎企业组织文化与决策流程的转型工程。从数据治理、流程设计到人才角色的重新分工，唯有同步布局，才能确保AI不只是概念展示，而是能在企业内部真正发挥效能、创造长期商业价值。

面对AI Agent与多任务协作逐步成为行销与营运新常态，企业也需重新思考自身的导入节奏与落地路径。若对AI应用、数据整合或Agent协作模式有进一步讨论需求，欢迎与cacaFly专业顾问团队联系，携手探索最契合企业现况的AI应用方案，逐步迈向多任务AI协作的新阶段。