pangjing0204 今年 WAIC 逛下来，一个感受很明显：AI 营销类产品正在快速同质化。大模型写文案、文生图做素材、自动调价、智能客服……功能趋同，话术相似。
但有意思的是，和真正做投放的出海人聊，反馈却是：“工具装了一堆，增长却不及预期。”问题出在哪？
大多数团队把 AI 当成了“效率插件”，用来替代某个单点环节的人工操作。但出海营销从来不是一个单点问题——从市场洞察、策略制定、创意生产、媒体投放到数据分析，这是一条横跨多个专业角色、多个协作环节的复杂链条。文案快了十倍，但策略方向一开始就是偏的，有什么用？出图效率翻倍，但受众没找准，图再好也是白费。
市面上的 AI 工具，大多数只解决了“产出”的问题，帮你更快地写完、画完、翻译完却没有回答“做什么”和“为什么这么做”。后者依赖的是行业经验和对营销逻辑的深刻理解，光靠工具类AI产品做不到。
所以当工具层的能力趋于同质化，真正的差异还能从哪里生长出来？除了提效，AI 究竟能在多大程度上改变一家出海企业的增长轨迹？
不是又一个单点 AI 工具，而是一套营销操作系统
Marvy 2.0 ，新一代企业级出海营销 AgentOS，是飞书深诺 Meetsocial 交出的答案。
这家做了十三年的公司，一直深耕出海营销领域，服务过超 17 万家企业出海，手里握着大量数据：千万级 Campaign 的真实投放数据、上千名优化师的隐性经验、对不同市场和品类的深度理解。2025 年 6 月，飞书深诺发布了 Marvy 1.0，名字取自 Marketing 和 Savvy 的组合，是国内首个出海营销垂直 Agentic AI 营销引擎。
今年 7 月 23 日飞书深诺经过一年沉淀全新发布的 Marvy 2.0 ，把定位从“营销引擎”升级成了“新一代企业级出海营销 AgentOS”，从概念落到了操作系统。它的定位很明确，要做全球 AI 营销的新基建，以 AI 实现全球数字营销平权。
出海营销领域，大多数企业不敢放心用 AI，源于五个不确定性。
不专业——AI 不懂平台规则和广告增长的底层逻辑；
不真实——只靠公开信息生成内容，缺少真实业务数据的校验；
不协同——多模型简单并联，并非真正的多 Agent 协作；
不可信——生成过程如同黑箱，无法追溯决策依据；
不进化——内容一次性，反馈无法沉淀迭代。
这五个问题不解决，AI 就永远只能停留在“辅助工具”的层面，无法真正参与营销决策。
Marvy 2.0 的解法是，聚焦解决现有 AI 系统在可信度与可靠性方面的核心痛点，全链路可追溯。其子 Agent 不仅能够自主交流、分工协作，还能相互校验，使每一项决策过程均可视、可追溯，所有输出都带置信度标注。告别“决策黑箱”，推动广告增长从“可能性”向“确定性”转变。
不同于市面上其他多智能体“一个入口+ N 个大模型+搜索引擎”的简单并联，Marvy 2.0 而是一个真正的多 Agent 深度协同操作系统。它以自组织多智能体架构重构出海营销全链路，五大专业 Agent 并行协同、交叉验证——
市场洞察 Agent 听清市场，捕捉机会；
媒介策略 Agent 优选平台，精配预算；
智能创意 Agent 说出故事，打动用户；
智能投放 Agent 承接策略，落地执行；
数据分析 Agent 看清现状，精准诊断。
讲一个真实案例。国内某出海手机品牌要在尼日利亚做新品冷启动。按传统模式，这需要一个全链条投放团队耗时一个月才能完成。而这次，他们用 Marvy 2.0，短时间内完成了从 0 到 1 的商业化闭环。
Marvy 2.0 的核心在于多 Agent 并行动态协作，而非传统的线性流程。项目启动后，市场洞察 Agent、媒介策略 Agent、智能创意 Agent、智能投放 Agent 同时介入、协同作业：市场洞察 Agent 抓取竞品动态与本地用户画像，锁定“性价比、续航、拍照”三大核心卖点；智能创意 Agent 基于洞察结果即时生成 9 套本土化素材；媒介策略 Agent 同步输出 TikTok 与 Meta 的预算配比与出价策略；智能投放 Agent 即刻执行一键上架与分钟级动态调价，全程无需人工盯盘。数据分析 Agent 作为中枢神经，在投放期间持续回流数据，自动生成复盘报告与优化建议。
结果：人工耗时下降 89%，优化能效上涨 74%。一个没有当地团队的品牌，只用了 Marvy 2.0，快速跑完了以前一个月才能干完的活。
这个案例里值得关注的不是“快”，而是几个更深层的能力。首先，全链路被打通了，从洞察到复盘，数据在同一系统里流转，没有在环节之间断裂。其次，经验也被积累下来，同样项目换新手来做，系统里已有现成打法，踩过的坑不用再踩第二次。
不仅如此，Marvy 2.0 还支持企业根据自身营销逻辑自定义配置 Agent 的工作方式，采用模块化 Agent 可以让企业主像拼乐高一样，根据自己的业务和需求定制专属的 Agent 体系，而不是被产品逻辑框死。
更令人惊喜的是，这套系统还构建了自进化循环会自进化：每完成一轮投放都自动复盘学习，用得越久对业务理解越深。传统模式下优秀投手的经验只存在于脑子里，但在这里，每一次成功的投放、每一个有效的策略，都被沉淀为可复用的技能库，成为企业持续积累的资产。
支撑这些能力的，是飞书深诺十三年出海营销实践的积累。年度管理全球广告预算 80 亿美金，300 多名优化师月均上万小时的经验沉淀，日新增数据量超过 1.2 TB——这些是Marvy 2.0 背后真实跑过的 Campaign、真实踩过的坑、真实验证过的策略。纯技术公司做不出这样的系统，因为缺乏行业理解；纯服务商也做不出，因为缺乏系统化思维。而 Marvy 2.0 恰好站在两者的交汇点上。
Marvy 2.0 的真正价值，不在“又一个 AI 工具”，而在它把出海营销从“单点提效”推到了“系统级确定性”。
确定性，才是出海营销最稀缺的资源
回到最开始的问题：AI 能在多大程度上改变一家出海企业的轨迹？
过去两年，AI 给出海圈带来了不少新鲜感。但如果和一线的出海创业者聊，会发现他们真正焦虑的是另外几个问题：预算花出去能不能带回单？团队里投手走了，经验能不能留下来？在东南亚跑通的方法，下次换到拉美还能不能用？
这几个问题，已经不是工具层面的命题了。
如果把视线拉远一点，还会看到一个更深层的问题。过去，只有大品牌才养得起完整的投放团队，才有资本在不同的市场上试错。一个头部品牌可以在东南亚、拉美、中东同时铺开多个团队，每个市场配备专门的投手、设计师和数据分析师。但对中小企业来说，这几乎是奢望。创始人往往一个人扛起所有角色，白天盯投放，晚上改素材，周末做复盘。有时花了一年时间摸透了一个市场，核心员工一旦离职，所有经验就得从头再来。
这种不平等，本质上不是资金的不平等，而是营销基础设施的不平等。大公司有资源建立自己的方法论体系，中小企业只能靠个人英雄主义。
Marvy 2.0 带来的一个有趣变化是，它正在慢慢缩小这道鸿沟。当一套系统具备了自进化能力，它就会越用越聪明。它允许企业根据自身业务自定义配置，它能适配不同的品类和市场；它能把个人的成功经验沉淀为组织可复用的资产，这三个能力叠加在一起，产生了一个结果：中小企业也开始有机会拥有和大公司同等级别的营销基础设施。
这背后其实是 Marvy 一直想做的事——以 AI 实现全球营销平权。听起来有点宏大，但从结果来看：过去只有大品牌才玩得起的营销能力，现在小公司也能用上了。靠 AgentOS 系统就把需要堆人、堆经验才能做的事，变成 Agent 集群协同系统就能完成的闭环。
上述在尼日利亚手机品牌冷启动的案例就是一个缩影。Agent 集群协同系统，就可以在短时间内完成从市场洞察到投放优化的全链路闭环。这说明，AI 正在让营销能力变得更容易获取、更可复制。
飞书深诺把 Marvy 2.0 定义为“从可能性到确定性”的一步跨越，这个说法挺有意思。过去几年，AI 给出了出海营销无限的可能性，但没有给过确定性。当 AI 能够帮助出海企业获得营销能力时，差距就不再是资源和规模的差距，而是愿不愿意拥抱变化。
这个定义背后，也藏着飞书深诺对自己的重新理解。深耕出海营销领域十余年，这家公司很早就开始了 AI 方向的布局和转型——早在 2015 年就自建数据仓库，完成了底层数据的深度积累与沉淀。伴随着 Marvy 2.0 的发布，飞书深诺完成了全球 AI 营销科技平台化战略转型的进一步深化和升维。
Marvy 2.0 的发布某种程度上也在重新定义这家公司的边界，一个致力于实现“AI 技术平权”的科技平台。正如飞书深诺所期望的那样，公司将自身积累的经验、数据与 AI 能力转化为“开山、架桥、铺路”的基础设施，试图以技术普惠的方式赋能广大中小企业。
如果这条路走得通，Marvy 2.0 将不再是一个可以被轻易替代的执行工具，而是成为助力中国品牌出海、推动全球数字营销平权的底座。
想明白了这件事，就会发现飞书深诺做的不只是发布一个产品，而是在回答一个问题：AI 让工具人人可得，真正的竞争力从哪里来？
拉开距离的，或许不是谁更早用上了 AI，而是谁更懂得让 AI 为自己的积累服务，让系统替自己持续生长。
总编辑：范怿
本期作者：Jolene Chen
