流量红利消逝，中国企业出海可以靠 Agent 破局吗？

作者｜Cynthia

编辑｜郑玄

过去十年间，从 SHEIN 席卷欧美的包裹，到传音在非洲大陆的统治，再到米哈游降维打击的二次元工业，出海一度成为中国企业脱离行业内卷的万能灵药。

但到了 2026 年，在海外寻找增量蓝海的故事真的还成立吗？

至少在出海营销奠基者飞书深诺 Meetsocial 的创始人沈晨岗眼中，不是这样的：如今的出海，纯粹的流量红利已过。流量出海，即便通过 AI 解决效率问题，也难以触及企业增长与品牌建设的深水区。

为了验证这个观点的准确性，今年上半年，飞书深诺联手 IDC，对全球 200 家出海企业做了一次系统调研，于 7 月联合发布了《出海营销 AI 智能体成熟度与服务商能力白皮书》，白皮书给出了一个有意思的数据洞察：

如果把出海营销比作自动驾驶，那么在决定生死的六大核心环节里，没有一个领域的 AI 成熟度跨过了 L3（半自动化）。

数据IDC Research on Maturity of Marketing AI Agent Applications for Overseas Marketing

其中，内容创意与本地化渗透率最高（89.8%），达到 L2 水平；媒介投放与优化以 82.2%的渗透率，达 L2 至 L3 之间的水平，战略洞察还停在 L1-L2 之间，整合营销、用户运营、合规风控，更是还停留在 L1 工具辅助阶段。

这种策略视角缺失下的工具能力狂奔，恰恰暴露了更深层次的风险：在 marketing 领域，有时候单点的高效往往只会放大全局的愚蠢。

而关于如何用 AI 技术，带来全局的增长，则是流量红利消逝后，企业市场部门们必须回答的命题。

01

中国企业的出海折叠：

从 KA 到 SMB，各有难处

最近和几位头部出海品牌的 CMO 以及正在筹备全球化的中小商家老板聊了一圈，大家都有一个共识：2026 年的出海，3C 和快时尚的低垂果实被安克和 Temu 们摘完，新玩家要么去做宠物、户外、健康等垂类市场，要么去拉美、中东、非洲、东南亚等更复杂的新兴市场开拓。但无论哪条路，都意味着更复杂的本地化拉锯、更碎片化的渠道生态与更难捉摸的用户心智。

加之全球各地的执行团队水平参差不齐，而企业的降本增效压力又在不断提升。你会发现，从 KA 头部大客到 SMB 中小商家，2026 年，无人不在经历玩法改变带来的阵痛。

KA 品牌的挑战，是庞大组织在跨文化运营中的能力衰减。

对头部玩家来说，预算不是问题，但经常会遇到总部沉淀了一套方法论，交到尼日利亚或巴西的 Local Team 手里，执行出来就变得面目全非。效率低下之外，有时候连统计口径都和国内天差地别。这就导致，一旦项目横跨数十个国家、上百个渠道，如何搭建可追溯的科学归因体系，就变得无从谈起。

对绝大多数从工厂、白牌试图转型做自主品牌的 SMB 来说，冷启动困境与专家经验高度绑定，则直接影响小团队的生死存亡。

相比 KA 品牌过去积累了一整套 3C 品类、欧美市场、东南亚市场的 benchmark 数据。新入场的小品牌，可能连某个品类在印尼的合理 CPI 是多少都不知道。于是，面对复杂的 Meta、Google、TikTok 流量生态，不同平台对素材的偏好，启动初期的品牌只能蒙着眼睛狂奔。

为了解决这些问题，一些 SMB 玩家会花高价挖来资深优化师。但这些人的核心决策往往依赖个人直觉和非结构化的经验。一旦关键专家跳槽，团队能力可能立刻瘫痪。如何把这些隐性知识蒸馏并固化下来，是 SMB 长期无法解决的难题。

AI Agent 可以解决这些问题吗？

02

当下的 AI，

为什么解决不了出海企业的焦虑

深耕市场十多年，体验了一圈各色的出海营销 Agent 产品之后，飞书深诺发现，在系统级产品建设上，现在市面上的伪多 Agent 太多了。

首先，很多产品标榜的“多 Agent 协同”，只是执行完 A 任务再执行 B 任务的呆板流水线。

由于缺乏真正的中央调度 Agent 做动态任务编排、并行推进与实时监控，各个子 Agent 之间往往无法共享状态与中间结果。于是，当上游市场洞察 Agent 建议加大某市场投放，下游媒介计划 Agent 基于历史 ROI 提示风险时，由于系统没有逻辑校验与仲裁机制，只会把矛盾的结论强行缝合，最终导致错误产生雪球效应，越滚越大。

更重要的是，多数 Agent，根本不懂海外营销行业的潜规则。市场洞察 Agent 往往从消费者视角出发，但媒介策略必须精准适配不同国家的风俗禁忌。斋月怎么调整投放节奏？日本红日子的流量波动有什么规律？拉美本地支付习惯对转化有什么影响？这些踩了无数坑才攒下的行业 know-how，不是大模型读几篇公开资料就能习得的。否则一步踏错，毁掉的可能是品牌几年的心血。

03

一个真正面向出海营销的

Agent 系统应该是什么样子

到底存不存在技术和行业认知都过关的出海营销 Agent？

回答这个问题之前，我们要先理解一个软件行业的概念叫数据重力：应用和计算，最终都会不由自主地被吸引到离高价值数据最近的地方。

同理，要做出海营销领域的真 AgentOS，这个地方一定不在纯技术大厂，而是在那些被真实交易数据喂养了十几年的专业服务商这里。

作为领先的AI全球营销科技平台，飞书深诺每年要为数万家中国企业开拓全球市场，不仅对于一个有用的出海 AI Agent 的需求尤其巨大，其 13 年经验积累下的超过 1.3PB 的真实营销数据，17 万家出海企业服务经验、每日上线超过 24 万 campaign，也成为了其数据引力之所在。

于是，2025 年 6 月，飞书深诺发布了业内首个专为跨境营销打造的 Agentic AI 产品一一 Marvy。Marvy 取名自“Marketing”与“Savvy”的组合，意为精通营销的专家，打造从策略到执行的全链路智能营销体系。

到了 2026 年 7 月 23 日，Marvy 升级为新一代企业级出海营销 AgentOS—Marvy 2.0。形态上，这是个深度协同多 Agent 系统，能力上，作为全球 AI 营销的新基建，它是飞书深诺十几年经验、数据产品化体现。

针对前面讲到的痛点，Marvy2.0 重点建设了四大能力：Skill、闭环、仲裁与记忆。

首先是 Skill，通过推出官方 SkillHub，飞书深诺将十余年、数百位营销专家沉淀的数十个核心场景方法论蒸馏为超 1000 个标准化 Skill，可以供 Agent 按需调用。

单点 Skill 的基础上，Marvy 更强调覆盖策略洞察、媒介投放、广告优化、整合营销、数字创意、数智技术六大板块的全链路闭环。

而支撑这种全链路闭环的，则是 Marvy 2.0 的多 Agent 编排系统。其顶层是任务调度 Agent，负责理解用户意图、拆解子任务、判断依赖关系;中间层是五大专业 Agent，分别负责市场洞察、媒介策略、智能创意、智能投放、数据分析，底层是各类 Skill 工具和数据资产。

飞书深诺产品副总裁任佩禹拿一个典型的营销任务向我们举例：过去仅仅市场洞察环节，就需要 3-4 类业务专家协作两三天才能完成，但现在用户只要输入一句话，系统五分钟内就能输出精美的专业报告。

基于这个洞察报告，用户如果要做 Q3 东南亚手游市场投放方案，同样一句话，系统就能解析意图（市场=东南亚，品类=手游，周期=Q3），然后向各个子 Agent 拆解子任务，并判断其依赖关系。

过程中，如果市场洞察报告说应该投 A 国、B 国、C 国，但媒介计划根据历史数据发现 C 国的 CPI 偏高、ROI 偏低。这时候怎么办？

为了避免关键环节出现错误滚雪球，Marvy2.0 采用了“双层 Agent Loop”设计，在对准确性要求极高的环节（如媒介预算分配）采用对抗式双 Agent——一个负责生成，一个负责校验，两个 Agent 并行推进、相互制约。如果存在冲突，系统会基于置信度评分决定下一步：置信度达标则继续，置信度不足则暂停或回滚，必要时触发人工介入。而整个过程，只要十分钟，就能输出媒介组合以及相关的预算策略和投放建议。

而在创意生成等需要一定发散性的环节，则采用单一 Agent 执行，将过去需要专家至少一天才能完成的任务，压缩到 30 分钟生成多套创意，让策略的执行效率大大提升。

最终的智能投放环节，基于前面几个 Agent 给出投放目标、预算、素材池和约束条件，智能投放 Agent 能自动建计划、实时调优，实现分钟级响应。投放结果还能通过自然语言交互，做数据分析归因，在 5 分钟内给出新的结论与行动建议。

效率提升后，多 Agent 架构又带来了另一个问题：冗长资料背景与大量 Agent 过程数据，不仅让 token 消耗爆炸式增长，推理质量也会严重下降。

Marvy 2.0 采用了工具级卸载、上下文提纯和工具集限制的三级压缩策略，把部分过程数据 dump 为外部文件，只保留 URI 引用，按需读取；对已有信息做摘要和结构化压缩，减少注意力稀释风险，并对每个 Agent 只暴露当前任务最相关的工具子集，减少决策噪音。

解决了单任务的执行效率后，关于如何让系统越用越好，Marvy2.0 还拿出了自进化元智能体：一套 Trace→Eval→Agent 的闭环机制。

其中，Trace 层负责记录每次任务执行的全链路轨迹，让所有轨迹统一管理、统一可查询、统一可回放。Eval 层则对每次执行进行结果质量、过程质量和系统质量三维评估，最终 Agent 层会将 Eval 层的评估结果反哺到下一次执行中，让系统形成一套越用越好用、越用越懂你的智能飞轮。

借助这套架构，Marvy 不仅让整体流程执行速度提升了 2.7 倍，结合系统驱动自研 RL 算法与 BAT（行为任务优化）算法，Marvy2.0 在全球不同市场的复杂真实营销场景中，还将 Agent 跨系统调度与推理耗时也降低了 60% 以上。

04

尾声

回顾过去十多年的中国出海神话，本质上是一场信息差与生产力驱动的效率套利，用国内市场卷出来的运营经验、供应链能力，去收割海外市场的成熟度落差，这是所有人都熟悉的增长逻辑。

十年之后，流量退潮，AI 会成为所有出海人的普惠红利吗？

站在旧时代的延长线上看待新问题，只会在潮水转向时被困在原地。一旦素材生成、投放优化、数据复盘这些曾经依赖专业人力的环节被快速工具化，全球所有玩家都站在同一条 AI 效率起跑线上，那么，任何玩家单点能力的差距会被迅速抹平。

从这个意义上说，与其说 AI 是出海的新红利，倒不如将它看做出海的过滤网。它会筛掉所有只靠成本差和流量效率生存的玩家，并把真正的竞争推向更深的水域：比拼体系化能力，比拼组织沉淀，比拼对全球商业的系统理解。

这时候，一个能解决系统性问题的 AgentOS，出现的恰当其时。