---
# System prepended metadata

title: '[AI] 工具再創新'
tags: [tools, AI, 工具創新, AI Tools]

---

[AI] 工具再創新
===
###### tags: `AI Tools`
###### tags: `AI`, `tools`, `工具創新`

<br>

[TOC]

<br>

:::info
:bulb:
- [[AI] 落地應用](https://hackmd.io/n1ZCa7K5THW7eTPXyjTKpw)
- [[AI] 工具再創新](https://hackmd.io/Zx3U8i_qRQSCz--vemuFfw)
:::

<br>

## Blogs
- 2025/09/23 - [Appier推出行銷團隊超強AI同事，從行銷策劃、影片製作到互動遊戲，都能靠AI代理快速生成](https://www.ithome.com.tw/news/171352)
    - ### gpt-5 (2025/09/25)

        ### Appier 發表 8 款「代理式 AI」行銷助手：從策劃到影片、互動遊戲一條龍

        * **發布概況**

          * Appier 在台北發表 8 款可貫穿整個顧客旅程的代理式 AI 助手；內建產業專家知識，且**把「風險」概念納入代理設計**以提升決策品質與生成結果。
          * 發表日期：**2025-09-23**。

        * **關鍵效益（速度與成效）**

          * **Director Agent**：商業廣告影片由傳統 2–3 個月→縮至**數小時**完成，可快速做多版本規模化測試。
          * **Coding Agent**：**約 1 小時**即可生成能玩的互動廣告遊戲，行銷人提供素材即可。
          * 內部測試顯示：AI 影片迭代後，**點擊率可提升約 70%–80%**。

        * **產品線與 8 個 Agent 一覽**

          * **廣告雲（Advertising Cloud）**：

            * **ROI Agent**（升級）：支援媒體組合模型**自動化增量測試**，採用 Google MMM 開源專案 **Meridian**。
            * **Director Agent**：自動生腳本、演員與影片，對焦商品、多角度一致性檢核。
            * **Coding Agent**：依品牌素材自動產生互動遊戲（現有 5 種模板）。 
          * **個人化雲（Personalization Cloud）**：

            * **Sales Agent**：站內/APP 即時個人化推薦、發送優惠。
            * **Service Agent**：客服 Chatbot（查詢與取消訂單等）。
            * **Campaign Agent**：用自然語言描述受眾/目標/預算，自動產生行銷活動方案並提供多項 AI 工具（受眾分析、最佳文案、旅程設計、ROI 最適化等）。 
          * **數據雲（Data Cloud）**：

            * **Audience Agent**：行為資料驅動的受眾分群與預測，含資料清理與語意標籤，降低幻覺影響。
            * **Insight Agent**：如營收歸因、交叉銷售、通路鋪貨、節慶檔期、門市導流等**商業洞察**。 

        * **商業模式**

          * 以 **訂閱加購（add-on）** 方式提供，不做獨立販售。

        如果你要，我可以把上面「8 個 Agent × 功能」整理成可列印的對照表或 1 張簡報速覽圖，方便內部分享。
    - ### 關鍵字
        #### 中文關鍵字（核心）

        * Appier、代理式 AI、行銷科技、顧客旅程、超級個人化、媒體組合模型、增量測試、Meridian、影片生成、互動遊戲、Chatbot、資料雲、數據清理、語意標籤、營收歸因、交叉銷售、通路鋪貨、節慶檔期成效、門市導流、點擊率提升、數據品質增強

        #### 產品／Agent 名稱（中英對照）

        * ROI Agent（投報最佳化代理）
        * Director Agent（影片生成代理）
        * Coding Agent（互動遊戲生成代理）
        * Sales Agent（銷售推薦代理）
        * Service Agent（客服代理 / Chatbot）
        * Campaign Agent（行銷活動規劃代理）
        * Audience Agent（受眾分群代理）
        * Insight Agent（商業洞察代理） ([iThome][1])

        #### 功能／效益關鍵字

        * 影片製作「數小時」、互動遊戲「約 1 小時」、CTR 提升 70–80%、多版本測試、即時個人化推薦、自然語言建案、AI 受眾分析、AI 旅程設計、AI 文案、AI 圖影設計、AI 自主優化 ROI、訂閱＋加購模式 

        #### 英文關鍵字（對外曝光/SEO）

        * Appier, Agentic AI, Marketing AI, Customer Journey, Hyper-personalization, Media Mix Modeling (MMM), Meridian, AI video generation, Interactive ad games, Chatbot, Data Cloud, Data quality, Semantic tagging, Revenue attribution, Cross-selling, Omnichannel, CTR uplift, A/B testing, Iterative creatives

        #### 長尾關鍵字（SEO/內文小標可用）

        * Appier 代理式 AI 行銷助手怎麼用
        * Director Agent 商業廣告影片自動化教學
        * Coding Agent 一小時生成互動廣告遊戲
        * ROI Agent Meridian 媒體組合模型實戰
        * Sales/Service Agent 即時個人化與客服案例
        * Audience/Insight Agent 受眾分群與營收歸因指南
        * Appier 訂閱加購（add-on）商業模式解析 ([iThome][1])

        #### 社群 Hashtags（精簡版）

        * \#Appier #AgenticAI #MarketingAI #HyperPersonalization #AI生成影片 #互動廣告 #MMM #Meridian #CTR提升 #行銷自動化


<br>

---
---

<br>

## Threads
### [突發！Google Gemini 「多代理」系統影片流出！40分鐘，百種創意輪番激戰！](https://www.threads.com/@prompt_case/post/DRJA-itDccy)
- ### gpt-5 (2025/11/17)
    先說結論：
    這套東西的本質是——**把「多代理 + 錦標賽式評分」做成企業級工作流，直接吃掉「想點子、選方案、做決策」這一整條價值鏈**。

    ---

    ### 一、這篇在講什麼？（核心概念整理）

    我用幾點幫你拆：

    1. **多代理 ≠ 傳統「分工協作」，而是「大量生成 + 彼此競爭」**

       * 不是只是一群專家 agent 分工完成一個任務，而是：

         1. 先讓很多代理各自瘋狂出點子（40 分鐘內接近 100 個方案）；
         2. 再讓代理彼此互評、PK，比出前幾名。
       * 這個設計和官方的 *Idea Generation* agent 描述是一致的：用「tournament-style competition framework（錦標賽式競賽框架）」來產生並排序點子。([Google Cloud Documentation][20251117-A-1])

    2. **兩種模式：Idea Workshop vs. 聯合科學家（Co-Scientist）**

       * **想法產生 / 多代理創新研討會**

         * 其實就是 Gemini Enterprise 裡的 **Idea Generation agent**：

           * 產生大量創新點子（產品、行銷、工程問題…）。
           * 用錦標賽式的比較機制，依照使用者自訂的評分標準，幫你排出前幾名方案。([Google Cloud Documentation][20251117-A-1])
       * **聯合科學家（AI Co-Scientist / 聯合科學家）**

         * Google Research 公開的 **AI co-scientist**：

           * 是一個 **多代理系統**，建立在 Gemini 2.0 上，裡面有 Generation / Reflection / Ranking / Evolution / Meta-review 等不同角色的 agent。([Google Research][20251117-A-2])
           * 這些 agent 會進行「生成 → 辯論 → 錦標賽式排名 → 演化改寫」的循環，最後輸出研究假說、實驗設計、研究計畫等。([Google Research][20251117-A-2])

    3. **流程設計的關鍵：由人定義評分標準，AI 來跑大規模搜尋 + 內部錦標賽**

       * 你給系統的不是單純一個問題，而是：

         1. 你的**研究 / 專案目標**
         2. 可用的**核心資料或脈絡**
         3. **評分標準與指標**（例如：新穎性、可行性、預期效益、風險…）。
       * 多個代理依這些標準迭代產生方案，並用錦標賽式對戰或 Elo 式排名，逐輪淘汰不好的點子、保留和改寫優秀方案。([Google Research][20251117-A-2])

    4. **Google 的真正盤算：搶「企業決策工作流」和「創新道路」的控制權**

       * Gemini Enterprise 本身就是一個 **企業級 agent 平台**：整合 Gemini 模型、Google/第三方代理、Workspace / Microsoft 365 / Salesforce / SAP / BigQuery 等資料來源。([Google Cloud][20251117-A-3])
       * 一旦「發想 → 評估 → 排名 → 做決策 → 建任務」全部綁在這個平台上，你之後的產品策略、行銷企劃、研發方向，其實都是**在 Google 定義的框架和介面裡運行**。
       * 看起來像是一個好用的 brainstorming / 科研工具，但本質上是在：

         > 把「企業怎麼思考、怎麼做決策」標準化，並搬進他們的雲端與代理生態系。

    ---

    ### 二、有什麼實際的落地應用？

    我分幾個維度來講，你可以想像這套「多代理 + 錦標賽」怎麼變成具體流程。

    #### A. 產品 & 商業創新

    1. **產品 Roadmap / 功能發想與排序**

       * 輸入：目前產品現況、使用者痛點資料（NPS、訪談紀錄、工單、日誌…）、約束條件（人力、時間）。
       * Agent 流程：

         * 多代理各自提出功能點子、使用場景、估計效益。
         * 評估代理依「Impact / Effort / Risk / Strategic fit」等指標進行評分與排序。
       * 輸出：

         * 一份**排序過的 backlog** + 每個功能的 rationale，甚至附上初步 PRD 草稿。

    2. **Growth / A/B Test Hypothesis 工廠**

       * 對同一個目標（提升註冊轉化、降低流失），在 30–40 分鐘內生成幾十個 **實驗假設 + 對應實驗設計**。
       * 透過錦標賽機制篩出：

         * 高影響、可快速驗證、風險可控的 top-N 假設。
       * 這很像把「growth PM 的腦」產品化，給整個 team 使用。

    3. **行銷活動 / Campaign Variants 產生 & 篩選**

       * 產生大量的：訴求角度、標題、slogan、visual concept、受眾分群方案。
       * 評分標準可以包含：品牌一致性、創意度、轉換率預估、法規風險等。
       * 最終產物是：**可直接進實驗或上線的 few-shots 方案**，而不是一堆「未整理的文案」。

    #### B. 科學研究 & 研發（聯合科學家）

    AI Co-Scientist 已經在一些領域做實驗，像是：藥物重定位、靶點發現、抗藥性機制研究等，並有實驗室層級的驗證結果。([arXiv][20251117-A-4])

    可以落地的情境包括：

    1. **藥物重定位 / 新適應症挖掘**

       * 輸入：疾病機轉、既有藥物資料庫、臨床與分子層級資料。
       * 多代理產生不同假設（某藥物可能對某疾病有效的路徑）。
       * 排名代理比較「機轉合理性、現有證據支持度、安全性、臨床可行性」，產出 top-k 候選。

    2. **材料設計 / 工程優化**

       * 例如電池材料、半導體製程參數、結構設計。
       * agent 分別負責：查文獻、提出假設、模擬條件、整理實驗設計。
       * 讓系統先幫你「掃一圈設計空間」，再由人選擇要實際跑的那幾組實驗。

    3. **資料分析與假說產生**

       * 把大型資料集（醫療、IoT、使用者行為）接進系統，讓多代理針對同一個現象各自提出解釋假說與分析管線，並互相批評、排名。
       * 最後給研究團隊的是一組 **排序過的研究方向 + 具體分析流程建議**。

    #### C. 企業內部決策工作流

    1. **策略規劃 / 情境推演**

       * 對一個策略選項（進新市場、改價錢、改商業模式），多代理生成不同 scenario：樂觀 / 悲觀 / 基準線、以及可能風險。
       * 代理之間就「ROI、風險、時間、與公司長期戰略的一致性」互相辯論與評分，選出幾個比較穩健的策略組合。

    2. **政策 / 規範草案產生與審查**

       * 像是公司內部的 AI 使用政策、隱私規範、合約條款模板。
       * 多代理提出不同版本，並有「法務視角 agent」「員工體驗 agent」「資安風險 agent」互相給分。
       * 產出是：**1–2 份折衷方案** + 各方觀點的利弊整理。

    3. **端到端自動化工作流**

       * 搭配 Gemini Enterprise 的其他 agent（例如 Deep Research、Data Insights 等），可以做到從：

         * 收集資料 → 生成想法 → 排序決策 → 自動產出文件 / 簡報 → 建 Jira / Asana 任務。([Google Cloud][20251117-A-3])

       * 對企業來說，這就不只是「一個幫你寫文件的 LLM」，而是「一個可以 dispatch 各種 agent、幫你跑完整流程的系統」。

    ---

    如果你有興趣，我可以下一步幫你把這套概念「翻成 DIY 版規格」，例如：

    * 最少只用一個大模型 + 幾個不同 prompt 的「角色」，
    * 做一個簡化版：

      * N 個生成 agent → 評估 agent 做 pairwise 比較 → tournament 排名 → 演化下一輪 → 最後輸出 top-K。

    這樣你在自己現在的 LLM 平台或 benchmark 工具裡，其實就可以先玩一個「迷你 Gemini idea tournament」出來。

    [20251117-A-1]: https://docs.cloud.google.com/gemini/enterprise/docs/idea-generation?utm_source=chatgpt.com "Ideate with Idea Generation agent | Gemini Enterprise"
    [20251117-A-2]: https://research.google/blog/accelerating-scientific-breakthroughs-with-an-ai-co-scientist/?utm_source=chatgpt.com "Accelerating scientific breakthroughs with an AI co-scientist"
    [20251117-A-3]: https://cloud.google.com/gemini-enterprise?hl=zh-TW&utm_source=chatgpt.com "Gemini Enterprise：企業專用的頂尖Google AI 功能"
    [20251117-A-4]: https://arxiv.org/abs/2502.18864?utm_source=chatgpt.com "Towards an AI co-scientist"


    

<br>

{%hackmd vaaMgNRPS4KGJDSFG0ZE0w %}