自动化的尝试早已存在，但大多数解决方案停留在基于规则的层面。 所谓的 " 智能投放 " 仍然靠的是人工设定的阈值与策略，系统只负责执行。这种模式 难以应对多平台投放和实时反馈的数据动态。 随着模型能力提升和强化学习技术在现实任务中的应用成熟，一个新的路径出现了：让系统通过持续试验和 反馈，自行去学习最优投放策略。 MAI 正是在这一技术拐点上出现的。 图片来源：官网 Z Highlights 01 从 " 人管广告 " 到 "AI 全自动 " ， MAI 成为营销人的第二大脑 在数字广告行业，复杂性已成为一种常态。过去十年，投放平台的数量和参数不断增加， Google Ads 、 Meta Ads 、 TikTok Ads 等生态形成了一个非常碎 片化的系统。 广告主需要在数百个选项中调整预算、出价、受众、素材、时间和渠道策略。 对于中小企业而言，这种复杂度几乎不可管理：因为他们既没 有数据科学团队，也没有优化算法。而且，广告的获客成本还持续上升，人工优化效率下降，代理公司费用高昂且机制往往与客户目标不一致。 整个行业 出现了一个结构性问题，那就是复杂系统的优化仍然依赖人。 MAI 的创始人 Yuchen W ...