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2026年8月18日，广州市自媒体协会品牌专委会、弯弓研究院和 CGMO 俱乐部联合发布《2026中国GEO行业实战白皮书》和《2026中国GEO营销智能图谱》及“2026 可信 GEO 优选 TOP10”服务商榜单。 深演智能（ $深演智能(02723)$ ）凭借独特的 Agentic GEO 诊断策略系统（DeepGEO）与强大的实战能力从上百家参评企业中脱颖而出，荣登榜单TOP3，并获白皮书专题推荐。DeepGEO 创新性的通过 7 大 AI 智能体联动，用科学地诊断、洞察和策略帮助品牌回答清楚几个核心问题：在什么平台，优化什么关键词，能得到什么效果。 图片 Agentic GEO：多智能体联动，构建可进化的科学决策闭环 白皮书研究指出，把 GEO 简单理解为购买一套监测工具，是品牌容易陷入的决策误区。真正有效的 GEO，不只要看到结果，更要进一步理解问题、形成策略并推动优化。 在深演智能的实践中，DeepGEO 从真实用户提问和大模型回答出发，AI智能体分析品牌认知、竞品表现与模型信源，识别认知差距，并进一步形成关键词、平台、信源的优化策略。正如深演智能GEO产品负责人张国鹏所说，GEO不是靠技巧去“撞答案”，而是看清用户怎么问、模型怎么答，再有的放矢地优化。 通过把“AI回答了什么、为什么这样回答、接下来怎么做”逐层拆开，DeepGEO 让原本难以解释的 GEO 过程变得可看清、可诊断、可决策，实现GEO彻底“白盒化”。 而决策并不是终点。多智能体持续协同让策略指导行动，验证结果重新回流下一轮的诊断与策略。白皮书将深演智能的这一能力概括为“AI 闭环，以衡量驱动迭代”。 图片 从诊断洞察、策略、行动、验证到闭环迭代，DeepGEO 通

消费者每天都在谈论商品：在社交媒体分享体验，在电商评论区留下评价，也通过客服和投诉渠道反馈问题。 某母婴品牌每天新增百万条用户反馈，散落在电商评价、社媒和客服记录里。在用的舆情系统把数据汇总形成了上百张看板，统计出有多少“正向”和“负向”的声音。 但业务部门的问题一直回答不了： 所以，我该做什么呢？ 企业从来不缺报表，缺的是从声音里找到增长的机会，并采取行动。 该品牌因此切换为深演智能（ $深演智能(02723)$ ）DeepVOC：多个AI智能体连续完成标签完善、问题洞察、原因验证、决策输出与行动执行，改进结果再回到系统，更新下一轮判断与行动，形成持续运行的Agentic VOC增长闭环。 以某系列的奶粉产品为例，看一项隐藏在海量用户声音中的配方优化机会，如何被DeepVOC发现并转化为产品行动。 AI 标签智能体,归类多源反馈，准确识别用户问题 “宝宝几天没有排便”“喝完容易上火”“换到二段后不适应”……同一种消费体验，可能以不同方式出现在电商评论、社媒内容、客服记录中。 AI 标签智能体 DeepTag 理解并归类多源语料，大规模、多层级的自动打标，对无法预先定义的内容动态智能生成新标签，自动发现现有体系没覆盖、却被用户频繁提及的新概念，最终建立统一、精细化的四级标签体系，将整体标签准确率由约70%提升至95%。 AI 洞察智能体,穿透异常信号，定位配方优化方向 基于多级的标签体系，AI洞察智能体通过异常信号检测与多维交叉分析，持续监测不同产品、问题和时间段的负面声量变化。AI由此识别出某系列奶粉“便秘”相关反馈近月翻倍，并将其列为需要重点追查的产品信号。 围绕这一异常，AI追问智能体继续追查“为什么”，通过多轮排除、关联分析与跨源验证，逐步排查转奶、喂养及冲调方式等外部因素，最终将判断

Agentic AI、Harness Engineering、AI OS、FDE、AaaS、RaaS、Token工厂……这些原本更多出现在技术圈的词，被集中写进北京市四部门印发的AI智能体新政——《北京市加快智能体引领发展的若干措施》。 政策从基础模型和智能体底座，延伸至AI原生应用、智能终端、商业模式，并覆盖安全、算力、数据、人才与开源生态。十点内容的背后是一条清晰主线：衡量AI的价值，正从模型“会说什么”，转向智能体“能完成什么”。 对企业而言，AI应用不能再停留在接入模型、增加功能和展示Demo。如何真正让AI发挥价值？首先要回答三大问题。 不是先选模型，而是先定义一个值得完成的Job 为什么许多企业用上AI，价值却没有兑现？深演智能（ $深演智能(02723)$ ）创始人兼CEO黄晓南认为，首要问题是单点散落：只完成任务（Task），没有完成工作（Job）。AI做了许多孤立任务，却撑不起完整的业务流程。 北京新政有了直接呼应：通过工具调用、长上下文、多智能体协同和记忆等技术，提高大模型“实际任务完成能力”；以数据驱动、自主决策、人机协同的行业原生解决方案，重塑核心业务流程。 对企业而言，“实际任务”从来不是生成文案或汇总数据，而是完成一项可被业务负责人验收的Job。企业需要回答：哪个场景值得被AI重塑？哪条核心流程可以让AI切入并完成作业？ 某央企零售业务副总经理在讨论AI落地时提到：不能跟着AI热度一股脑推进，要先界定能力边界和阶段目标。某国际健康科学企业数字化负责人的思考同样务实：先定义业务场景，再小规模快速试点，验证有效后放大。 以企业的用户声音洞察（VOC）为例，目标从来不是看一份舆情摘要，而是利用多智能体协作从海量的用户声音中发现产品问题和创新机会，形成可行动的业务决策。这类

2026年8月，易观分析发布《中国营销智能体生态与厂商能力全景报告》，聚焦AI营销生态、核心玩家与企业选型。深演智能（ $深演智能(02723)$ ）被纳入“垂直技术突破者（AI原生技术提供商）”，并作为典型企业获得专题分析。 易观认为，深演智能围绕“数据+算法+场景”构建全链路智能决策能力，形成“数据—决策—执行—反馈”的智能营销与运营增长闭环，AI 多智能体协同的效应明显，为企业提供了全场景、灵活组合的 AI 智能体软件与服务方案。 报告期内，深演智能发布了 DeepAgent 4.0 Pro，进一步把“数据+算法+场景”的企业决策AI能力推到了新的高度：以 Agentic Software（ AI 智能体软件）覆盖企业内核，让AI切入企业自身的核心工作流，定策略、做新品创新、做用户运营，完成每一个完整的工作（Job）；以 Agentic Service（AI 智能体服务）外延企业 AI 的价值，把品牌传播、广告投放、社媒运营等外包服务 Agentic 化， 直接交付业务结果。 Agentic Service：AI全域广告 得用户者得天下 围绕公域广告投放，易观指出，深演智能通过连接用户数据、跨媒体投放与效果回流，支持品牌从曝光到销售线索的全链路追踪，并围绕用户获取、营销ROI和生命周期价值持续优化。 面对媒体与信息日益碎片化，深演智能以 Agentic Service 承载的AI全域广告，让 AI 智能体进入找人、创意、投放等关键决策与执行环节，并以后链路业务结果持续反哺前链路决策，推动品牌从按排期推进的“脉冲式”投放，走向“以用户为中心”的个性化、持续沟通（Always On），围绕用户完整旅程，在对的时间用对的内容触达用户，并将每一次互动连回生意，“日积月累”用户

8月7日，在上海地标、上海第一高楼上海中心举行的“数启新程·智见未来——普睿数智云产品发布暨半年度市场总结与展望”上，深演智能（ $深演智能(02723)$ ）与上海普睿数智科技有限公司联合发布深普房地产行业人工智能 GEO 洞察系统。深演智能联合创始人兼 COO 谢鹏现场介绍并演示系统，双方同步启动战略合作。 战略合作仪式：右起第二人为深演智能谢鹏先生 本次活动汇聚房地产、金融、政府及产业机构等120余家单位、近240位嘉宾，其中包括50余位董事长、总裁级嘉宾及多家头部房企核心管理层。全国政协常委、民建中央副主席周汉民，中国房地产业协会副会长兼秘书长张其光，上海市民政局局长李勇等领导出席活动。企业代表来自绿城管理、复星国际、上海地产，以及保利发展、中海地产、华润置地、招商蛇口等；东方资产、南京银行、国泰海通证券等金融机构代表亦出席活动。 大会现场高朋满座 当AI答案开始影响购房决策 2026年，房地产政策进一步指向“控增量、去库存、优供给”，推动安全舒适绿色智慧的“好房子”建设；与此同时，“人工智能+”也开始从技术探索走向重点行业的商业化、规模化应用。 政策与市场变化共同指向房地产底层逻辑的转变：从规模增长走向精细化运营，从增量开发走向存量经营，从经验判断走向数据与智能决策。全国政协常委周汉民在致辞中指出，房地产的发展目标已从追求规模和速度，转向追求品质、效率和可持续发展；“数字化不是房地产业的选择题，而是高质量发展的必答题。”  政策要求行业建设“好房子”，而当购房决策开始进入AI答案，房企还要回答另一道题：如何让“好房子”被AI准确理解、被用户有效发现？此次合作中，普睿数智将真实购房场景沉淀为行业问题与指标体系，深演智能则让房企及楼盘在主流大模型中的出现、推荐与信源表现变得可见

美妆品牌做 KOS，真正难的不是多发内容，而是能持续判断：什么内容有效？谁适合怎样表达？发布后流量应该向哪里倾斜？ 深演智能（ $深演智能(02723)$ ）服务的这家头部国货美妆品牌拥有 400 多家门店和 3000 多名美妆顾问，已经积累了一批成熟 KOS。但在实际运营中，超过 80% 的曝光仍集中在少数成熟账号。好内容难复制，付费加推和评论区客询又依赖分散的人工判断。 品牌因此引入深演智能 DeepKOX：8 个 AI 智能体共享品牌知识、KOS特征和运营反馈，让内容洞察、内容创作、核验发布、客询承接、数据分析与结果学习形成一个Agentic KOS增长闭环。 以“520试妆服务”活动为例，看这套闭环系统如何真正运行起来。 AI 内容洞察 × AI 内容创作：洞察热门笔记，决策创作千人千面 “520试妆服务”活动启动前，AI 内容洞察智能体先拆解品牌热门笔记和行业爆文，识别笔记类型、场景痛点、沟通人群等关键标签，再结合品牌既有内容的客询表现，判断哪些要素真正有效。这些判断会直接进入 AI 内容创作智能体的上下文，与活动信息、品牌规范和 KOS 人设一起决定每位顾问怎么写内容。 因此，同样是一次试妆服务，有人从日常体验切入，有人重点讲解试妆步骤，也有人突出上脸妆效。千人千面的内容背后，是一套经真实结果验证的内容判断。 AI 内容核验 × AI 内容发布：判断内容能不能发，什么时候发 初稿提交后，AI 内容核验智能体不只过滤敏感词，还会把产品名称、活动权益、必备要素和 IP 授权期限逐项与品牌规则比对，并判断直接通过、退回修改还是转人工复核。只有通过的内容，才会进入 AI 内容发布智能体的任务队列。 AI 内容发布智能体再读取活动窗口、账号状态和发布间隔，智能决策发布时段。总部不再从微信群里

8月5日，在数智猿、数据猿主办的数智化转型升级发展论坛上，深演智能（ $深演智能(02723)$ ）创始人兼CEO黄晓南获评“2026数智化转型升级先锋人物”。 黄晓南提出，企业级AI的价值不在于完成单点Task，而在于完成一个真正的Job。要释放这一价值，关键是让AI切入企业核心工作流。 以下为其在数据猿发表的文章《将AI切入企业工作流，是释放企业级AI价值的破局之道》。 大模型还在以月为单位狂飙，但走进真实的企业，你会看到另一幅景象：几乎所有公司都在用AI，可真正用出价值的，凤毛麟角。 过去两年，企业对AI智能体的期待是前所未有的，很多企业也做了大量POC。但做完后才发现：实验本身是成功的，但AI智能体好像“干什么都差点意思”。这说明问题不在于智能体技术不够好，而在于企业如果只聚焦在单点、局部，就不可能产生企业级价值。 企业不是为了“用AI”而用AI。企业最终关心的是：AI能不能提高转化，能不能改善产品，能不能更好理解消费者，能不能让组织做出更好的决策。而企业真实的业务目标，通常不是一个孤立动作，而是一条完整流程。换句话说，企业级AI的价值，不在于完成一个Task，而在于完成一个真正的Job。 因此，释放企业级AI价值的破局之道，不是让智能体停留在单点任务里，而是把AI的能力和企业流程嵌入进去，让AI切入企业工作流，真正成为企业创造增长的运行方式。 企业AI落地的三大困局 为什么企业的AI应用大多失败？我把他归结为三个核心卡点： 1.单点散落：只完成Task，没完成Job 很多企业AI项目价值不显著，是因为它们只完成了Task，没有完成Job。一个AI工具可以帮人写一段文案，判断一条内容是否合规，生成一张用户标签，或者回答一个客户问题。但在企业真实工作里，业务目标通常不是一个孤立动作，而是

在企业的口碑营销中，最核心的瓶颈往往在于决策而非内容。 哪些用户该被激活？什么内容值得加热？评论区藏着哪些有效线索？这些环节的关键判断，决定了口碑运营能否真正实现规模化与科学化。 AI 智能体的进入，正在彻底重构这种工作方式。 深演智能( $深演智能(02723)$ )正式发布 DeepKOX 智能营销系统。“X”覆盖 KOC、KOS、KOE、KOB 等各类关键角色，推动企业口碑营销从“靠人盯”，切换为 AI 多智能体驱动的端到端业务流。 传统口碑营销系统可以把任务发出去，但任务匹配、内容生产和反馈分析仍存在明显的断点。在 DeepKOX 中，AI 多智能体围绕同一个业务目标协同，贯穿任务匹配、内容生成、反馈识别和效果分析。 过去是人工逐环节进行衔接，现在是任务在跑、内容在产、线索在流转、经验在沉淀。一个个分散的Task，由此被连接成一项完整的Job。 从传统KOC/KOS系统切换到DeepKOX，已经在头部客户中发生： 某头部美妆品牌，拥有400多家门店、3000多名销售。传统 KOS 系统主要负责下发任务，人员、内容和反馈仍散落在各门店，依靠总部人工协调。切换至DeepKOX后，AI 多智能体贯穿口碑业务流，将销售团队组织成品牌宣传网络，有效线索增长300%。 某头部新能源车企，使用传统 KOC 系统运营数百万车主，但任务只能按照基础标签全量群发，过程中前后的关键判断仍靠人工。接入DeepKOX后，多AI智能体围绕任务目标自动推进完整流程，任务参与度提升35%，高价值客询被及时识别并交付销售。目前，该客户已全面替换沿用多年的传统KOC系统。 这不是 AI 功能的叠加，而是 AI 多智能体对传统任务平台的重构，让口碑营销真正由 AI 驱动增长。 当 AI 多智能体贯穿完整工作流，企业获得的不

7 月 16 日，2026 非凡大赏·上海 AI 商业峰会在上海举行。深演智能（ $深演智能(02723)$ ）凭借企业级多智能体产品 DeepAgent 在 AI Agent 产品创新与商业落地方面的持续实践，荣获非凡奖 AI 原生产品奖的「最佳企业决策智能体平台」。 「非凡奖」由非凡产研发起，自 2019 年创立以来已连续举办七届，是全球 AI 商业创新标杆奖项之一，也被视为 AI 原生产品与商业案例的重要行业认证。本届评审围绕产品新质力、技术原生力、商业落地性、场景创新度展开，重点关注 AI 是否真正进入产业场景、解决真实业务问题、形成可复制价值。 在这样的行业标准下，DeepAgent 的获奖意味着其产品架构、智能体能力、场景适配和商业落地获得认可，也印证了深演智能在企业级 AI Agent 赛道中的领先探索。6 月 23 日，深演智能正式发布 DeepAgent 4.0 Pro，进一步强化多智能体协同、业务流程嵌入与增长结果交付能力，为 DeepAgent 在企业级场景中的持续落地提供了更完整的产品支撑。 让智能体进入业务闭环，DeepAgent 再获行业认可 本届非凡大赏的主题是“让智能体进入业务闭环”。这也正是当前企业 AI 落地的核心命题：AI 不再只是内容生成、流程提效或单点自动化工具，而是要真正进入企业业务现场，参与关键决策，完成可衡量的业务结果。 深演智能发布的 DeepAgent，正是围绕这一方向打造的企业级多智能体平台。它不是简单将 AI 能力叠加到原有软件上，而是通过多智能体协同，将 AI 切入企业营销、销售、用户运营、VOC、产品创新等企业核心业务流程，让 AI 从完成单点 Task，进化为完成一个完整 Job，交付业务结果。 DeepAgent 创新的构建了 A

大多数品牌的传播，至今还是"古法广告"。 深演智能联合创始人兼 COO 谢鹏在近期的公开演讲中用这个词形容一种大家都熟悉的工作方式： 今天不仅品牌在影响用户，用户也在影响用户，还有 KOL 甚至 AI 都在影响用户，但很多品牌还在按照自己的排期节奏脉冲式自说自话； 用户在连续的旅程中没有被识别为同一个人，看到的信息彼此割裂； 忙完一个项目，最后往往——"广告投完，受众丢光。" 宝洁首席品牌官Marc在2026年美国广告主协会（ANA）媒体大会上描述了AI时代的品牌宣传挑战：媒体与信息的碎片化已经形成一种结构性的“背景噪音”、媒体与商业的边界正在消除、数据与AI技术叠加让变化“全面加速”。 Marc同时也给出了全新策略：建立（品牌与用户之间）持续不断的互动流......而且越来越接近“一对一”的沟通，同时还能把互动直接连到生意上，打通到销售和零售端。 但是，最终的问题是如何才能实现如此理想化的品牌传播策略呢？深演智能 Agentic Service 为这个挑战给出了答案：让 Agent 嵌入品牌传播与用户获取的全链路服务，让 AI 赋能找人、创意、投放和 GEO 等关键决策和执行， 实现"用户为中心"的持续沟通（Always On），用AI驱动增长（AI for Growth）。 得用户者，得天下——得的不是一次曝光，而是日积月累的用户资产。四个真实案例，讲讲这个转变是怎么发生的。 找人：从“古法”头脑风暴到Agent发现增长人群 很多品牌都经历过类似时刻：预算花了，声量不差，触达也够，可增长迟迟不来。复盘会上大家问的是同一个问题：人找对了吗？ “古法”是靠头脑风暴。团队凭经验判断谁是核心用户、哪里可能破圈。投完后依然是曝光有但转化没有起色。 某品牌在小红书做内容营销时，把这个问题交给深演智能 AI 策略助手 Agent：深度分析行业、竞品、人群数据后，策