本文是飞书深诺创始人沈晨岗在2026全球化新品牌AI竞争力大会上的演讲整理，核心发布了新一代企业级出海营销AgentOS Marvy 2.0，核心干货如下：
1. 当前出海营销应用AI的核心痛点已经不是缺少工具，而是无法将模型能力转化为实际业务效果，行业普遍存在通用模型不专业、多个AI工具彼此割裂不协同、决策过程不透明、模型无法基于业务数据自我进化等问题，单点环节提效无法和最终销售转化关联。
2. Marvy 2.0通过设置顶层任务调度Agent，统筹五大核心职能Agent覆盖出海营销全链路，各环节效率最高提升20倍，已落地的商业化案例显示，该系统帮助客户整体效率提升74%，整体耗时下降89%。
3. 飞书深诺计划今年第四季度推出更轻量化的Marvy Lite，降低使用门槛，普惠赋能中小商家，让更多出海从业者能用AI营销工具参与全球竞争。
本文针对出海品牌的AI营销痛点给出了成熟的落地方案，对出海品牌布局AI营销、提升转化效率有较高参考价值，核心干货如下：
1. 当前出海品牌应用AI营销普遍存在五大痛点：通用大模型缺乏行业专业性，信息来源不权威缺乏业务数据支撑，不同AI工具无法协同形成闭环，决策过程不透明不可信，缺少完整数据链路无法迭代进化，导致AI无法真正带动销售增长。
2. 新一代Marvy 2.0 AgentOS打造了全链路协同的AI营销系统，覆盖从市场洞察到数据分析的完整营销环节，能将各环节效率提升5到20倍，帮助品牌沉淀营销方法论资产，将AI提效和销售转化直接绑定，让广告增长从可能性变成确定性。
3. 针对不同规模的品牌，既有服务大型品牌的完整私有化版本，也将于第四季度推出面向中小品牌的轻量化版本，降低AI营销的使用门槛，适配不同品牌的出海营销需求。
本文为出海卖家点明了AI营销的新发展和新机会，核心干货如下：
1. 当前出海卖家使用AI营销的普遍痛点：市场上AI产品零散，单点AI工具只能提升单个环节效率，无法打通从洞察到转化的全链路，创意、投放等环节的效果无法和最终转化关联，AI给出的决策不可追溯也无法验证，模型也无法基于自身业务数据持续优化。
2. 新一代Marvy 2.0系统解决了上述痛点，通过顶层调度实现多AI Agent全链路协同，各环节效率最高提升20倍，已经商业化落地的客户案例显示，整体运营效率提升74%，耗时下降89%，能有效帮助卖家降本提效，提升营销转化的确定性。
3. 今年第四季度将会推出更加轻量化、低门槛的Marvy Lite，中小卖家也能低成本用上顶尖AI营销工具，这对中小出海卖家来说是新的增长机会，建议卖家关注产品发布，提前布局AI营销提升自身竞争力。
本文对计划出海拓展自有品牌的工厂，有不少数字化转型和业务拓展的参考干货，核心内容如下：
1. 当前出海营销已经进入AI赋能的新阶段，工厂做自有品牌出海，普遍缺乏对海外市场的了解和专业营销能力，原来的人工营销模式效率低、成本高，AI工具能大幅降低营销门槛，提升出海成功率。
2. 新一代Marvy 2.0系统能快速输出专业的海外市场分析报告，帮助工厂快速了解海外当地消费者偏好、竞争格局和竞品策略，这些市场信息能反过来指导工厂调整产品生产和设计，更好适配海外市场的消费需求，提升产品竞争力。
3. 即将推出的轻量化Marvy Lite版本，将会大幅降低AI营销的使用成本，让中小工厂也能负担得起专业AI营销工具，降低了工厂出海做自有品牌的门槛，给工厂拓展海外市场带来了新的商业机会，也启示工厂要加快拥抱AI，推进自身出海业务的数字化布局。
本文点明了当前出海AI营销行业的客户痛点和发展方向，对AI营销服务商的产品研发和业务布局有较高参考价值，核心干货如下：
1. 当前出海AI营销行业的发展已经进入新阶段，核心矛盾已经从缺少AI工具转变为无法将大模型的能力转化为客户实际的业务效能，客户的核心痛点可以总结为五点：通用模型不专业、信息来源不真实、多Agent不协同、决策过程不可信、模型无法自我进化，这是当前服务商需要解决的核心客户需求。
2. 飞书深诺提出的新一代Agent OS方案给出了可行的解决路径：通过设置顶层任务调度Agent，统筹覆盖全营销链路的五大职能Agent，依托多年积累的海量行业数据和专家经验持续训练，实现了真正的多智能体协同，突破了市场上伪多智能体的能力瓶颈。
3. 行业未来的发展方向是打造全链路闭环、可验证可自进化的系统，同时需要走普惠化路线，推出分层产品覆盖大型客户和中小客户，这对服务商的产品规划有较大借鉴意义。
本文对出海营销平台的产品发展、运营招商都有参考价值，核心干货如下：
1. 当前出海企业对AI营销平台的核心需求，已经从单点工具升级为全链路闭环的一体化解决方案，企业需要能打通数据链路、将AI提效和销售转化关联、可追溯可验证、能持续自我进化的系统，而非零散的单点AI工具堆叠。
2. 飞书深诺打造操作系统级Agent OS的思路值得参考：通过顶层任务调度Agent整合各职能Agent，沉淀自身多年业务数据和专家经验训练模型，同时开放生态接入第三方大模型合作伙伴，既保障了产品能力，也降低了底层研发成本。
3. 平台运营和客群拓展方面，可以采用分层运营策略：先用成熟的完整版本服务大型付费客户实现商业化落地，再研发轻量化版本覆盖中小商家拓宽客群边界；同时要持续推进产品迭代，逐步提升自动化水平，用真实落地案例验证产品效果，更利于平台的招商推广。
本文呈现了AI在出海营销领域应用的最新产业动向，对相关领域的研究有较高的参考价值，核心内容如下：
1. 当前AI营销产业出现了新的阶段性问题：大模型基础能力已经大幅提升，行业痛点从“缺少工具”转变为“如何将模型能力转化为实际业务效能”，市场上现有产品多为单点工具或简单并联的伪多智能体，无法满足企业全链路营销需求，普遍存在五大核心痛点，这是产业发展到新阶段出现的新问题。
2. 产业界已经探索出了新的产品模式和商业模式：提出了企业级出海营销Agent OS的新产品形态，通过顶层任务调度Agent统筹多职能Agent，形成全链路闭环的智能营销系统；技术上应用规模化智能体强化学习等前沿技术，商业上采用和第三方大模型开放合作的生态模式，分层服务大型客户和中小客户。
3. 产业发展的新趋势：AI营销的定位不是替代人类，而是承担重复性低价值工作，释放人类的创造力；行业逐步走向普惠化，头部机构的技术能力会逐步下沉赋能中小商家，未来会向更高程度的自动化方向演进，这些都是值得深入研究的产业新动向。
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