以可信数据底座、可执行 Skills 和 FDE 交付,连接数据准备、业务执行与结果验证
上海2026年8月3日 美通社 -- ThinkingAI 旗下企业级 AI Agent 平台 Agentic Engine,正围绕“可验证的增长闭环”推进生产落地。平台连接数据准备、目标人群识别、策略执行、实验观察和结果回传,让 Agent 不只完成单个任务,而是连续跑完一轮业务闭环。
ThinkingAI 联合创始人兼 CTO 周津表示:“生产级 Agent 的分水岭,不在于能不能生成,而在于结果能否被验证、能力能否被度量,以及能否从生产运行中持续学习。”
Agentic Engine 是 ThinkingAI 面向 Agent 时代的产品升级形态,延续 ThinkingAI 十年积累的数据能力,并将业务口径、行业方法和执行流程转化为 Agent 可以调用的知识与 Skills。平台支持私有化部署,企业可以在自己的数据、权限和治理体系内使用 Agent。
Agent 已经能做事,Agentic Engine 要解决的是怎样把事情做完
越来越多企业已经把 Agent 用于内容生成、数据分析和任务执行,但这些能力往往分散在单个环节。一次分析结束后,后续策略仍要由不同团队重新理解、重新配置;一次动作执行完成后,结果也未必能够回到最初的问题中。
Agentic Engine 将原本分散在运营、数据、产品和开发之间的工作重新连接起来。在一条增长链路中,人保留圈谁、发什么、看效果三次关键判断;数据处理、口径统一、人群生成、分流配置、动作执行、持续观察和结果回传,则由 Agent 连续完成。
周津将这种分工概括为:“Agent 负责把事情做完,人负责决定这件事算不算数。”目标是否合理、结果是否可信、策略是否值得继续,仍然由人判断。人在证据上确认之前,Agent 不会把结果自动带入下一轮。
结果可以展开、复核,Agent 的能力才能被度量
Agent 进入生产,首先需要可信的数据和知识底座。上游的数据一旦出错,后面圈选的人群、执行的动作和看到的结果都会随之偏离。Agentic Engine 从埋点方案、代码埋点和数据验收开始,为后续执行提供一致的数据基础。
在业务知识层,平台统一“怎么算”和“谁与谁有关”。指标、维度、筛选规则和权限经过人工审核与版本管理后,才会交给 Agent 使用。这样,同一个业务问题不会因为入口或执行者不同而得到两套口径。
Agent 返回结果时,会同时带回计算公式、口径版本、数据来源和任务记录。业务人员可以逐层展开证据,并在相同条件下重新计算。结果能够被复核,Agent 在具体业务链路中的表现才有明确的度量依据。
平台也将 AB 实验和假设验证纳入完整工作流。人提出假设并确认是否执行,Agent 完成分流、运行和持续观察,最终仍由人判定结果。被确认的结果进入下一轮策略,反复出现的方法则沉淀为新的 Skills 和产品能力。
把业务方法写成 Skills,让不同 Agent 入口复用同一套能力
文档可以说明方法,但 Agent 要真正执行,还需要清楚的输入、步骤、权限、输出和验收条件。Agentic Engine 将反复出现的业务方法沉淀为 Skills,让人能够检查执行过程,也能按统一标准验收结果。
以目标人群识别为例,Skill 接收业务口径和行为数据,输出可以复用的人群包,验收条件是名单可解释。每个人为什么被选中、使用了哪个口径,都能被查清。相同的方法还可以应用到埋点生成、数据验收、策略执行和效果评估等环节。
在使用入口上,Agentic Engine 通过 ae-cli、开放 MCP 接口和统一调用通道,连接 Cursor、Claude Code、Codex 等常用 Agent 工具。入口可以更换,底层的数据、知识和 Skills 不需要随之重建。
平台可以同时接入应用内用户行为数据、市场及渠道等外部触点数据,以及企业的文档和业务记录。企业由此保留自己的数据与知识资产,并在权限边界内供不同 Agent 调用。
用 FDE 接进生产,再把共性问题沉淀回产品
为了让平台能力进入客户的真实业务流程,ThinkingAI 采用 FDE(Forward Deployed Engineer)方式,先明确业务问题和成功标准,再接通数据、权限与业务系统,并用业务指标共同验收。
ThinkingAI 对 FDE 交付只看两件事:客户的业务指标有没有变化,产品里多了什么。第一次遇到的问题可以通过交付解决;反复出现的共性问题,则应继续沉淀为场景方法、Skills 和底层产品能力。
这构成了 Agentic Engine 的双向闭环:企业将经过验证的结果用于调整下一轮策略,ThinkingAI 将反复出现的共性经验沉淀为下一批能力。所谓增长自进化,不是模型自行改变,而是每一轮行动都能验证,每一次验证都能留下可复用的结果。
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