出海行业进入存量竞争阶段，本地化差异、平台算法波动、流量成本高企让传统粗放式增长失效。尽管 AI 工具已广泛用于素材生成、数据分析，但多数产品仍停留在单点辅助阶段，决策不可追溯、效果难验证，企业始终不敢将预算与核心业务交给 AI。
飞书深诺在 Marvy 1.0 基础上迭代推出 2.0 版本，依托 AgentOS 搭建五大专业协同智能体，覆盖出海营销全流程，破解 AI 营销 “好用但不敢大用” 的行业痛点。
一、行业痛点：单点 AI 工具遇瓶颈，伪多智能体难解真实业务
根据 IDC 出海营销 AI 智能体成熟度模型，行业能力从 L0 到 L5 分为六个阶段，目前绝大多数产品仍处于 L1-L2 层级，仅能完成单环节任务，无法适配完整营销链路。企业仍需人工衔接调研、策略、创意、投放、复盘各环节，数据在多系统间搬运，单点效率提升无法转化为全链路增长。
市面多数 “多智能体” 本质是多模型简单并联，仅做信息整合与答案投票，既没有统一的商业目标，也不理解企业真实工作流，属于 “伪多智能体”。叠加出海市场本地化复杂、媒体规则多变、数据孤岛严重等特性，通用 AI 很难直接承接营销增长目标，可信任度不足成为 AI 深入业务的核心阻碍。
二、核心架构：五大 Agent 协同，实现全流程闭环作业
Marvy 2.0 定位为 “会思考的营销大脑”，基于统一 AgentOS 底座，搭建五大垂直智能体，完整复刻真实出海营销工作流：
市场洞察 Agent 负责本地消费者、竞品与趋势分析；
媒体策略 Agent 制定平台选型、人群定向与预算分配；
智能创意 Agent 输出适配本地的卖点与素材；智能投放 Agent 完成广告上线与动态调优；
数据分析 Agent 复盘效果并反哺前端优化。
顶层设置 Supervisor 调度 Agent，根据业务目标拆解任务，协调多智能体并行或串行作业，共享全局上下文并做交叉校验，预算、品牌安全等关键节点保留人工确认。
某消费电子品牌拓展尼日利亚市场时，整套方案落地效率提升 74%，人工耗时减少 89%，原本需全团队耗时一个月的项目，在 AI 协同下大幅压缩周期。
三、信任基石：三层能力保障决策可追溯、可进化
Marvy 2.0 通过三层技术体系构建可信任营销 AI，解决企业核心顾虑：
第一层是垂直算法与行业数据，通用大模型负责语义理解与内容生成，预算分配、创意效果预判等专业场景调用专属模型，结合线性规划与强化学习做最优预算分配，素材转化预测准确率超 95%，高质量素材生产效率提升 3 倍；
第二层是全链路可追溯，所有 Agent 的数据调用、工具使用、推理过程全程留痕，企业可核查每一项决策的依据与来源，复杂任务处理时长缩短 60%；
第三层是自进化闭环，通过 “Trace 记录 - Eval 评估 - Agent 优化” 机制，每次投放的效果数据都会反向迭代模型与策略，持续迭代后任务有效性提升 47%，成熟经验沉淀至 Skill Hub 形成可复用资产。
四、产业价值：沉淀十余年行业经验，推动营销能力普惠
飞书深诺 13 年出海服务积累的行业资产，是 Marvy 难以被复刻的核心壁垒。平台累计服务 17 万家企业，沉淀 1.3PB 真实业务数据，覆盖 233 个国家和地区、50 余家海外主流媒体；300 余名营销专家将实战方法提炼为 1000 余项标准化 Skill，覆盖 12 个行业、128 个细分场景。
在产品布局上，Marvy 2.0 支持大型企业接入内部数据，定制专属 AI 营销大脑；同时面向中小企业推出轻量化 Marvy Lite，降低专业营销能力的使用门槛，推动全球数字营销平权。产品核心定位并非替代营销人员，而是承接重复性流程工作，释放人力聚焦创意、策略等高价值环节，重构人与 AI 的协作边界。
