飞书深诺Marvy 2.0：重构出海营销AI全流程协作
如今，出海营销正面临多重挑战。全球海外市场竞争日趋激烈，欧美地区赛道拥挤，东南亚、拉美、中东、非洲等新兴市场又有着截然不同的消费习惯、审美偏好与媒体运营规则。再加上主流平台算法持续调整，流量成本不断攀升，过去依靠增加预算和人手换取增长的传统模式，已经逐渐失去效果。
面对这些困境，不少出海企业将目光投向了AI工具。当前市场上的AI营销产品数量越来越多，能够批量生成文案、图片和视频素材，也能快速给出市场分析和投放建议，但很多营销人员在实际使用后却感到失望：工具变多了，整体流程却变得更复杂；生成的方案看起来完善，却无法保证实际转化效果。尤其是涉及预算分配、ROI优化和业务增长这类核心商业问题时，企业几乎不敢将决策权直接交给AI。
虽然AI技术已经足够先进，但距离真正在真实商业场景中落地并创造收益，仍有关键一步需要跨越——如何将AI接入真实业务流程，让它能够准确理解企业的核心目标，同时为自身的判断提供可追溯的依据。飞书深诺正是长期致力于解决这一难题的服务商之一。
早在2025年6月，飞书深诺就推出了业内首款面向出海营销的Agentic AI产品Marvy 1.0，将AI应用到市场洞察、创意生产和广告投放等具体场景中。经过一年的实战打磨与迭代升级，2026年7月23日，Marvy正式升级到2.0版本，将市场洞察、媒体策略、智能创意、智能投放和数据分析五大Agent整合到同一套AgentOS系统中，实现跨环节协同工作。飞书深诺创始人兼CEO沈晨岗曾表示，Marvy 2.0的核心目标可以总结为三个关键词：让出海营销更简单、更可信、更普惠。
目前AI在营销领域的应用仍处于发展阶段，据行业观察机构发布的相关白皮书，出海营销AI Agent的成熟度可以划分为L0至L5六个阶段，从最基础的工具提供，到辅助单项任务，再到跨流程协作，最终实现自主完成复杂业务。当前市场上绝大多数AI营销产品仍集中在L1至L2阶段，仅能作为单点工具辅助完成某一项任务，比如生成单张图片、分析单份报表或给出单一投放建议，但无法将这些能力串联成完整的出海营销链路。
传统的出海营销流程本身就存在诸多断点：市场团队完成调研后将结果交给策略团队，策略确定后创意团队生产素材，素材上线后投放团队调整预算，最后数据团队再进行效果复盘。数据在不同系统间反复搬运，结论在多个团队间传递，即便某个环节使用AI提速，整条营销链路的效率也未必能得到实质提升。
这一问题的根源，一方面来自出海营销本身的复杂性。首先是本地化挑战，不仅需要适配不同地区的语言，还要理解当地消费者的生活方式、文化禁忌和审美变化，国内市场有效的卖点放到海外可能毫无吸引力，甚至一条看似精美的广告也可能因不符合当地语境引发反效果。其次是平台的不确定性，Meta、Google、TikTok等主流平台持续调整算法，企业很难提前预判单条素材的流量表现，也难以精准控制投放的触达人群。更棘手的是数据孤岛问题，广告平台、电商平台、独立站和客服系统各自存储部分数据，企业即便能看到点击率和销量数据，也无法完整追溯用户从被吸引到完成购买的全路径决策过程。
面对这类复杂任务，多智能体方案成为行业热门方向，但不少厂商推出的所谓“多智能体”只是简单将同一问题交给多个模型并行处理，再对结果进行组合筛选。飞书深诺将这类方案称为“伪多智能体”：本质上只是信息搬运和答案投票器，多个模型之间没有统一的商业目标，也不了解企业的历史数据和实际业务流程，即便看起来具备智能表现，也无法真正解决直接关联商业收益的复杂营销问题。
在飞书深诺看来，真正的行业多智能体需要满足可信任、可协同、可落地、可验证、可进化五项标准，需要围绕统一的业务目标协作，得出的结论能够被追溯验证，执行结果还能反哺系统优化。更关键的是，专业的行业智能体无法通过几个模型快速拼接而成，必须扎根于长期的行业实践，至少需要十年以上的行业积累，才能真正理解媒体平台规则、客户核心痛点和市场变化趋势，并直面真实的商业结果。
五大Agent，重构全链路营销流程
飞书深诺将Marvy 2.0定位为“会思考的营销大脑”，将完整的出海营销链路整合到同一套AgentOS系统中，由五大专业Agent协同完成工作：
- 市场洞察Agent：负责解读当地消费者特征、市场趋势变化与竞争格局；
- 媒体策略Agent：精准选择适配的平台、目标人群与预算分配方向；
- 智能创意Agent：将市场洞察转化为具体的营销卖点与广告素材；
- 智能投放Agent：负责广告创建、上线发布与动态优化调整；
- 数据分析Agent：持续复盘投放效果，并将实际反馈回传给其他环节，形成闭环。
在五大Agent之上，Supervisor Agent会根据企业的核心目标拆解任务，判断哪些工作可以并行推进，哪些需要等待上游环节完成结果。五大Agent共享上下文与任务状态，还会对彼此的结论进行交叉验证，当出现分歧时由Supervisor负责协调；而涉及预算分配和品牌安全的关键节点，仍然保留人工确认的环节，兼顾效率与安全性。
这套系统完全针对出海营销的真实痛点设计，目前已经进入多家企业的实际营销流程中，并获得了正向反馈。比如某中国消费电子品牌在开拓尼日利亚市场时，就将Marvy 2.0应用于全链路营销项目：系统先分析当地消费者画像、竞争格局与历史投放数据，随后制定媒体策略与创意方向，完成广告投放后再根据实时效果持续调整前期判断。按照传统模式，这类全链路项目需要一个专业投放团队耗时一个月才能完成，而接入Marvy 2.0后，该项目的整体优化效率提升了74%，人工耗时减少了89%。
这一案例证明，Marvy 2.0已经突破了单点AI内容生产的局限，开始真正介入市场研究、策略制定、预算分配、广告执行与投后复盘的全流程。出海营销本身具备跨市场、跨平台、多环节、长周期的特点，同时持续产生大量业务数据，原本依赖人工衔接的流程，恰好适合通过Agent协作进行重构优化。
为何企业敢于将预算交给Marvy 2.0？
能够跑通全流程只是Marvy 2.0的基础能力，企业真正关心的是，这套系统凭什么值得信任？这要从它的三大核心技术优势说起。
第一大优势来自真实营销数据与垂直场景算法。通用大模型负责理解用户需求、完成基础推理与内容生成，而当涉及预算分配、素材效果判断、投放效果预测这类专业营销问题时，Marvy 2.0会调用专门针对营销场景训练的垂直算法。以预算分配为例，这远比“给效果好的渠道多投预算”复杂，不同国家、媒体、人群之间存在大量约束条件，预算投向不仅会影响当下的投放效果，还会改变后续的数据积累与优化空间。Marvy 2.0将线性规划与强化学习相结合，在既定预算与业务目标下寻找最优分配方案。对于创意判断也是如此，当前多数大模型都能生成广告素材，但无法保证素材的转化效果，Marvy 2.0会结合历史素材表现与实际投放反馈，预估不同创意方向的实际转化能力，进而筛选出值得继续生产的内容。官方数据显示，Marvy 2.0的相关预测准确率最高可达95%以上，高质量素材的生产效率提升至原来的3倍。
第二大优势是过程可追溯、可验证。传统AI工具往往直接给出最终答案，却不会解释结论的来源逻辑，企业拿到一套看似完善的营销方案，却无法判断其中使用了哪些数据，也不清楚结论的推导过程。Marvy 2.0会完整记录每个Agent调用的数据、技能与执行全过程，企业可以随时查看某项建议的来源依据，也能追溯不同Agent得出结论的完整路径。这种设计让复杂任务的处理时间减少了60%，在Supervisor模式下的整体执行效率达到原来的2.7倍。
第三大优势是能够从真实业务结果中持续学习进化。营销从来不是一次性的交付工作，策略上线后市场环境、消费者偏好、平台算法都会发生变化，若AI每次都从零开始处理任务，也只能是用完即走的工具。为此Marvy 2.0搭建了一套Trace→Eval→Agent的闭环机制：Trace层负责记录每次任务执行的全链路轨迹，实现所有轨迹的统一管理、查询与回放；Eval层从结果质量、过程质量、系统质量三个维度对每次执行进行评估；最终Agent层会将Eval层的评估结果反哺到下一次任务执行中，让系统越用越智能。哪些市场判断准确、哪些素材真正带来转化、哪些预算策略未达预期，都会成为下一轮任务的参考依据，有效的方法还会沉淀到Skill Hub中，成为企业可复用的专属经验。官方数据显示，经过自我迭代后，Agent的任务有效性提升了47%。
到这里，“可信任”三个字终于有了具体的含义：Marvy 2.0不会永远正确，但它的数据有来源、判断有轨迹、关键节点有人工确认，执行结果还能用于后续优化，企业至少能够清晰了解它的决策逻辑，也知道如何根据结果调整优化。
为何飞书深诺能打造出Marvy 2.0？
既然真正的行业智能体需要扎根于长期业务实践，那么一个核心问题随之而来：为何是飞书深诺打造出了Marvy 2.0？
第一个核心原因是13年的行业深耕经验。飞书深诺成立于2013年，是国内最早布局出海营销领域的企业之一，13年来累计服务超过17万家企业，业务覆盖全球多个国家与行业，积累了深厚的出海营销实战经验。正如沈晨岗所说：
过去在我们服务17万客户出海增长的过程中，沉淀了巨大的数据资产。我们需要激活这些数据，用它们反哺更多客户，驱动客户销售持续增长。
不同企业如何选择海外市场、什么样的产品适配哪类人群、素材在不同文化语境下的反馈效果、预算如何根据实际投放效果调整，这些问题都在一次次真实项目中留下了可复用的数据与方法。Marvy 2.0的五大Agent，正是将飞书深诺长期参与的真实业务环节，转化为Agent能够理解与执行的标准化流程。
第二个核心原因是海量的专属数据资产。飞书深诺目前已经积累了超过1.3PB的真实业务数据，覆盖233个国家和地区，以及50多家海外主流媒体平台。通用大模型可以理解公开的世界信息，但无法获取单个企业的历史素材表现、账户数据与具体营销反馈，而这些真实的业务数据，恰恰是出海营销策略能否落地的关键。
除了数据资产，飞书深诺还拥有沉淀多年的专家经验。公司旗下300多位专业营销专家，将实际项目中的方法论沉淀为1000多项标准化技能，覆盖12个行业与128个细分场景。这正是行业智能体最难被快速复制的核心部分：模型能力可以通过API获取，多Agent框架也可以快速搭建，但真实的业务数据、专家沉淀的方法论，以及持续迭代的工作闭环，都需要在长期的实战业务中逐步积累。
从Marvy 1.0到2.0，飞书深诺正是将这些长期积累的行业经验逐步转化为系统能力：1.0版本验证了垂直Agent处理具体营销任务的可能性，2.0版本则进一步解决了多Agent协同、过程追溯与持续进化的核心问题。原本依赖专业团队完成的重复性工作，正逐渐被沉淀为数据、算法与标准化技能。
沈晨岗曾强调，Marvy 2.0的出现并非为了替代人类，而是为了释放人的创造性价值，让员工、管理者与企业回归到更高价值的工作中，重新定义人与AI协作的边界。
Marvy 2.0还有一个更宏大的愿景：实现全球数字营销平权。沈晨岗对此的解释是：
传统营销世界存在巨大的不平等。营销平权，就是让中小企业也能以较低的成本，拥有过去只有大企业才能享有的专业营销能力。
对于大型企业，Marvy 2.0可以接入企业内部数据与业务规则，逐步打造专属的AI营销大脑；而对于中小企业来说，它们往往没有完善的海外营销团队，也难以长期承担市场研究与专业投放的成本，一次错误的人群选择或一批低效素材，就可能快速消耗有限的预算。针对这类企业，飞书深诺计划推出Marvy Lite，将成熟的营销能力封装为更轻量的产品形态。
从Marvy 2.0到Marvy Lite，飞书深诺希望将专业的出海营销能力，从大型企业拓展到更多的出海品牌。而要实现这一普惠目标，首先需要让企业敢于使用AI，敢于将真实的营销任务交给AI系统。企业需要清楚知道AI使用了哪些数据、如何得出判断、由谁执行任务，以及实际效果能否反哺后续决策——这些能力绝非几个模型的简单组合就能实现。
真正的行业智能体，需要从长期的业务实践中生长，也需要在一次次真实任务中持续进化。Marvy 2.0想要做的，是将飞书深诺13年来服务17万家出海企业的行业经验，转化为每个出海品牌都能使用的全球AI营销新基建，助力中国品牌在全球市场赢得竞争。
