尽管大语言模型在内容生成上已具备一定能力，但多数写作类工具仍停留在片段级输出与模板化拼接阶段，难以覆盖高频创作者对“成稿级”内容在结构、风格与分发层面的真实需求。生成式 AI 已广泛进入内容创作领域，但实际使用中，用户仍面临沟通成本高、产出不可直接使用、风格难以控制等关键痛点。

本次演讲将系统分析这些问题长期存在的根源，结合真实项目的设计与验证经验，介绍一种面向内容生产者的 AI 写作系统构建方法。我们将从任务链路整体规划、写作风格的延续性保障、生成策略的动态适配等角度，探讨如何从“写什么、怎么写、写得像谁”三个维度切入，提升生成内容的可用性与表达完成度。

同时，演讲也将分享该系统在实际应用过程中的落地路径与优化策略，尝试为内容工具类产品提供一套可参考的系统性思路。

演讲提纲：

1. 为什么写作是 AI 最难落地的场景之一
2. 内容创作者的真实工作链路与典型卡点
3. 从句子不全到完成表达：AI 工具设计目标的转向
4. 基于多 Agent 的角色分工，构建 AI 原生写作系统
5. 研发中的挑战与调整路径
6. 内容生成工具未来的协作范式与演进方向

听众收益

• 获得一套将开放式生成任务转化为可控系统能力的设计框架
• 理解多 Agent 协作在非结构化任务中的实际价值与工程落点
• 拓展对 AI 工具从模型调用到任务编排的产品架构思维

AI 技术的高速发展背后，仍存在显著的“落地鸿沟”：Gartner 预计到 2027 年底，40% 的 AI 智能体项目将因成本高、价值难显、风险难控而被放弃。虽然大模型在企业服务与营销中的潜力巨大，但在实践中，业务方不断遭遇“三重难题”：

• 体验升级：客户对响应速度和个性化服务的期待持续攀升；

• 效率革命：咨询量爆发式增长与人力成本压力并存；

• 智能决策：如何将海量对话和行为数据转化为可执行的商业洞察？

本次演讲依托网易云商每日处理亿级交互量的实战经验，提出“业务锚点–技术适配–价值闭环”三位一体框架。通过茶饮、鞋服等行业案例，深入剖析：

1. 如何在核心业务场景中设定精准目标，避免盲目追新；

2. 在大模型与轻量化模型结合、向量检索与深度解析并行的架构下，实现高效、低误的知识召回与响应；

3. 量化体验提升和成本节约，打通从客户触达至商业决策的闭环。

演讲将展示具体数据指标与方法论，为 AI Agent 在服务营销领域的落地提供可复制的路径与实践指南。

演讲提纲：

1. AI Agent 的迷思与破局：从技术崇拜到业务本质
   • 行业痛点的深度解构
     • 普通消费者体验落差：AI 客服当下落地效果与预期值的 GAP
     • 消费行业企业 AI 落地“三高困境”：高试错成本、高学习曲线、高期望落差
     • 服务营销场景的不可能三角：效率 - 体验 - 成本的动态平衡探索
   • 基于业务本质的 AI 解法
     • 大小模型创新融合的“鸡尾酒”体验变革模型
2. 技术重构：打造“会思考、有温度、能进化”的服务营销 Agent
   • 大小模型结合的技术架构
     • 基于规则，单一功能小模型和多模态模型的综合文档解析方案。
     • 基于传统召回技术和大模型向量化的混合召回排序方案。
     • 基于 workflow 与大语言模型的综合 Agent 方案
   • 技术特色与难点爆破
     • 具备长期记忆能力的 query 改写
     • 多模态信息的检索与召回
     • 面向业务目标优化的强化学习方案
     • 基高质量 prompt 与自研大模型带来的幻觉抑制
   • 低体验高重复性工作提效案例解读
   • 从知识消费，到知识加工，知识 AI 炼金术如何修炼？
   • 为产品注入 AI 炼金术，构建专属数字员工
     • 复杂场景下服务如何更智能？
     • 实时营销与服务应答如何像真人一样？
     • 会员运营如何更精准、更自然、更有策略？
     • 对用户的洞察如何更灵活、更有价值？
   • 更好的专家——不止要解决问题，还要连带转化
3. 前瞻：服务营销 Agent 未来演进方向

听众收益：

• 详细了解AI技术难点的解决思路与实际使用效果
• 了解AI Agent从技术到产品，从服务商到客户，从行业到效果的真实反馈
• 了解客户最真实的使用场景、需求痛点和落地效果
• 了解Agent在服务营销领域的落地挑战，避坑经验
• 了解数字员工能够实现的能力边界和收益

UGC 游戏是游戏行业最有活力的游戏品类，有很高的商业价值，并且具有平台属性，也是游戏创新很好的土壤和游戏产业发展根本动力之一，能带来持久的新鲜好玩的体验，能满足创作型玩家的表达需求和自我实现的需求，甚至能获得经济收益。但是传统 UGC 有很多痛点，比如创作门槛过高、聚焦的游戏品类比较狭窄、冷启动困难、创作内容同质化严重和内容审核成本高的问题。

目前利用多模态大模型（图片、音频、视频模态）、AI Agent 已经可以显著地降低 2D 游戏、卡牌游戏、SLG 游戏的创作门槛和审核成本，同时 AI Agent 辅助游戏玩法的创作与调优也有不错的效果，比如在卡牌的平衡性上 AI 管线能动态调整卡牌的平衡；而用 AI Coding 基于成熟玩法框架生成玩法的脚本达成玩法的创作，能有效解决现在 AI Coding 无法端到端生成好玩游戏的问题，目前 AI Coding 实现卡牌的效果逻辑编写成功率能达到 50% 以上。

演讲提纲：

• 为什么要做UGC游戏？
• 前AI时代UGC游戏的痛点、创作型玩家的痛点
• 为什么现在适合用AI做UGC游戏？AI解决了哪些痛点？
• AI做卡牌UGC游戏的实践、方案和效果
• AI Coding基于成熟玩法框架生成玩法的脚本的实战、方案和效果
• AI Agent在游戏玩法调优中的作用
• 还有哪些可行的AI UGC游戏做法

听众收益：

• AI能解决之前UGC游戏的哪些痛点
• AI玩法生成的思路和效果，基于玩法框架的生成效果怎么样
• AI coding在玩法脚本生成中可以怎么做，效果如何

在大模型全面进入协作与工具化时代，软硬件结合的价值正在被重新定义。硬件不应只是配件，而是大模型交互的重要入口。通过录音、拍照、Pin 等多模态输入，我们构建出直连真实世界的记录方式，同时让 LLM 驱动产品全链路逻辑，摆脱外挂式集成，真正实现 LLM-native 的产品体验。

本演讲将分享 Plaud 在产品设计中的关键理念，探讨为何软硬一体能提升输入效率、闭环体验与用户价值感知，并剖析大模型时代，硬件如何帮助产品锚定刚需场景、提升用户付费意愿，进而构建“硬件+订阅”可持续商业模型。更多 Plaud 可关注 https://www.plaud.ai/。

演讲提纲：

1. 背景引入
   • 大模型时代带来的变革：从“聊天”走向“协作”与“工具化”
   • 为什么软硬结合重新重要？——输入、场景、闭环能力的提升
2. Plaud 的产品设计理念
   • 软硬结合的意义：硬件不是配件，是核心交互入口
   • 多模态输入设计：录音、拍照、Pin，构建真实世界的记录入口
   • LLM-native 产品思维：让大模型驱动整个产品逻辑，而非外挂功能
   • 硬件是智能的入口 
3. 大模型时代硬件的商业价值
   • 当前软件商业化的困境：易被替代、用户付费意愿弱
   • 硬件的三大作用：
     • 锚定刚需场景（如通话、会议）
     • 提升用户价值感知
     • 打造可持续商业模型（硬件销售 + 订阅服务）
4. 未来展望
   • 用户认知上，从“录音笔”到“AI工作助手”的跃迁
   • 长期愿景：打造知识工作者的 AI 伴侣，既能理解你，也能替你工作

听众收益：

• 了解关于Plaud对于软硬结合的产品的思考，特别是大模型产品的设计理念的分享
• 了解关于Plaud商业化 特别是 硬件在大模型时代商业化中定位的思考