过去一年，AI Agent加速进入企业。但会回答问题，不等于能把业务跑起来。素材什么时候该停投？高价值用户出现流失迹象后，能不能及时召回？...这些问题卡住的，通常不是数据和工具，而是数据、判断和执行没有真正连起来。

为了解决这些卡点，我们将在8月1日 Agentic Growth全球泛娱乐行业峰会正式发布《AgenticEngine2026——企业AI Agent实战场景案例手册》。

企业接入Agent后

为什么业务还是跑不快

企业接入AI已经不难，真正难的是让Agent进入业务流程。数据在系统里，规则在文档里，经验在人脑里，执行还要靠团队人工衔接。结果是，AI给出答案，真正干活的还是人。

这本手册要解决的，就是让Agent读懂业务、调用工具，把判断变成行动。

14个真实业务场景

Agent如何解决

我们把企业日常经营里反复出现、又最消耗人力的工作，拆成了14个具体场景。以下以其中3个场景为例带大家先睹为快，更多精彩欢迎活动现场解锁～

1. 弹幕这么多，如何真的弄懂观众喜欢什么？

某类话题突然在直播间刷屏，运营以为新的内容热点出现了。但通过Agent将弹幕情绪与观看时长、关注、送礼等行为放在一起后，发现“讨论得多”和“真正喜欢”并不是一回事。还有一种内容偏好，正在数据里悄悄升温。观众究竟喜欢什么？运营该如何调整策略？

2. 素材还在烧钱，什么时候该停？

一套素材的CTR还不错，ROI却开始缓慢下滑。这是正常波动，还是素材已经进入衰退期？投放团队一开始也拿不准。通过Agent将点击、留存、付费和LTV放在一起分析后发现，真正有问题的素材，可能并不是表面数据最差的那一批。还有一些看起来表现普通的素材，反而藏着继续加投的机会。哪些素材该停，哪些值得继续投？

3. 一次被忽略的LTV异常，Agent是如何兜底的？

某厂商在周度排查中发现，月初几个批次的D7 LTV偏低。团队一开始以为只是活动结束后的正常波动，准备再观察一周。但到了D14、D30，问题仍在持续。Agentic Engine接到需求后，自动完成多维下钻、回本预测和用户分层。

结果发现，看似相同的LTV下滑，背后其实是几种完全不同的问题，其中有一个原因，甚至和买量渠道无关。Agent最后给出了什么判断？又如何把诊断直接变成运营动作？

更多精彩内容，8月1日活动现场即将揭晓～行业大咖齐聚，围绕AI Agent如何进入真实业务、驱动增长展开分享，同时带走这本《AgenticEngine2026——企业AI Agent实战场景案例手册》，让你的增长自进化！快来解锁行业干货，私信后台参加吧～