通用AI与垂直智能体的发展趋势 - 通用型AI模型面临场景适配性挑战 行业知识壁垒和业务决策逻辑的特殊性要求更精准的垂直化探索 [1] - 垂直领域大模型推动AI从通用认知向专业理解迈进 AI智能体整合模型、工具与系统实现从用户需求到业务目标的全流程闭环 [1] - 超七成企业将垂直智能体纳入未来技术布局重点 通用模型解决"能不能"的问题 垂直智能体聚焦"好不好"的优化 [1] 财税领域的智能化挑战与突破 - 财税场景的专业特性形成多层级知识壁垒 通用技术方案可能出现政策解读滞后和风险识别偏差 [2] - 通用能力底座+垂直领域精调的技术路线成为主流 通过行业专属数据与实务经验的深度训练提升执行精度 [2] - 微风企聚焦打通政策-业务-数据的协同链路 其财税垂直智能体采用通用能力融合+场景化精调的架构设计 [2][3] 微风企财税垂直智能体的技术实践 - 微风企财税垂直智能体以自研财税垂直大模型为技术内核 依托通用模型底层算力构建基础能力 同时整合财税领域服务经验进行结构化训练 [3] - 垂直智能体推动财税服务从人力密集型向AI参谋型转变 渗透分析解读、风险预警、决策支持等核心环节 [3] - 财税服务未来呈现三大趋势：政策解析智能化精准化、风险防控前置化、决策支持场景化 [3] 垂直智能体的行业影响 - 财税垂直智能体标志着行业数字化进入价值创造新阶段 通用技术底座+垂直场景创新模式开辟差异化智能化路径 [4] - 垂直智能体或将重新书写行业竞争规则 成为驱动专业服务升级的核心变量 [4]

智能体元年与GEO市场背景 - 2025年被业界定义为智能体元年 大厂和企业纷纷押注智能体业务 [2] - 悠易科技从MarTech智能营销转向智能体业务探索 核心关注AI搜索与品牌传播结合点 [2] - AI搜索对00后AI原生用户心智占领显著 品牌方需确保投放内容被大模型收录 [2] GEO概念与运作逻辑 - GEO（生成引擎优化）替代传统SEO 成为AI搜索时代品牌传播核心事项 [2] - 示例：预算5000元手机通过GEO优化 可出现在AI搜索推荐排名中 [3] - GEO需模拟大模型收录规则 验证内容是否进入Top50候选池 [5] 悠易GEO智能体技术方案 - 产品核心功能：验证传播内容被大模型收录 提供GEO优化建议 [4] - 技术实现：多层级规则引擎模拟主流大模型检索流程 跨平台适配DeepSeek/豆包等 [4] - 应用案例：头部手机品牌和3C电子企业已采用 实现内容生产到效果验证闭环 [4] 大模型收录规则差异 - DeepSeek搜索70%内容来自开放生态 门户/社区类媒体优先 热点有72小时窗口期 [5] - 豆包倾向字节系内容 元宝偏好微信公众号/小程序 侧重第三方媒体解读 [5] - 大模型采用"收录黑盒→引用黑盒→结果生成"双层机制 规则不透明 [5] 市场规模与竞争格局 - 红杉预测2029年AI搜索市场规模达3600亿美元 2025年垂直智能体市场突破200亿美元 [7][8] - 悠易科技为GEO智能体配置20人研发团队 996工作制冲刺5月产品上线 [6] - 大厂频繁接触悠易科技 拟引进为平台智能体交付服务商 [6] 商业模式与算法公正性 - AI搜索广告模式需平衡精准匹配与算法公正 平台方测试多种商业模式 [7][8] - 浏览器平台设置专业团队过滤恶意信息 广告内容需通过价值观核查 [7][8] - GEO优化内容是否被用户接收 取决于平台对广告嵌入方式的规则设计 [8] 垂直智能体发展趋势 - GEO智能体作为营销类垂直智能体雏形 需用户/品牌方/平台方共同推动发展 [9] - 红杉预测AI应用将从通用工具转向垂直领域 催生"一人独角兽"企业 [8]