AI 行业出海与增长策略 - AI 出海企业呈现爆发性产品驱动增长特征 绝大多数采用 B2C 或 B2P 模式 [5] - 企业从项目第一天起即高度关注盈利 形成"零日即盈利"的清醒思维 [5] - 企业更积极尝试 AI 工具进行广告投放 从被动接受转向主动探索 [5] AI 广告投放技术革新 - AI 驱动搜索体验催生新广告形态 如谷歌的 AI Overview 和 AI Mode 实现从关键词匹配到用户需求预判的转变 [9] - 传统搜索广告通过 AI MAX 重塑 通过理解用户模糊搜索意图实现精准匹配 带来更高效率的增量转化 [9] - AI 大幅降低创意素材生产成本 竖版视频转横版格式使 ROI 提升 2-3 倍 [9] AI Agent 开发范式转变 - 开发思路从确定性编程转向概率性编排 从告诉机器"如何做"转变为让 Agent 理解"做什么" [10] - 需系统性解决三大核心难题：可预测性 稳定性与 Day-2 运维（AgentOps） [10] - 通过 ADK A2A 协议 Vertex AI Agent Engine 等工具实现开发部署运维全流程优化 [11] 多智能体协同技术方案 - 通过精心编写 Agent Card 确保总管 Agent 精准选择专家 Agent 需清晰描述能力与技能 [12] - 建立持续评估闭环 通过评测集量化任务分发准确率 优化 Agent Card 直至达到生产要求 [12] - A2A 协议本质是 Prompt Engineering 最佳实践 需以 LLM 最易理解方式描述功能边界 [12] Agent 成本与性能优化 - 采用两步走策略：选择满足业务需求的性价比最高模型 投入精细化上下文工程 [13] - 动态构建最简短相关的上下文 避免输入冗余信息导致不必要的 Token 消耗和延迟增加 [13][14] - 通过精准检索记忆 提取关键工具输出 智能摘要历史对话等方式优化上下文构建 [17] 成本控制技术方案 - Cloud Run 可根据实时请求量在几秒内从零扩展到数百上千实例 [20] - 通过"无请求即零成本"模型将 AI Agent 运行成本降至为零 [20] - 利用动态伸缩能力平衡稳定性与成本控制 提升 AI 服务弹性 [20] 生产环境 Agent 可靠性保障 - 通过选用先进模型 RAG 联网接地 思维链提示等方式约束 LLM 幻觉和非确定性 [16] - 采用 MCP 标准化协议 设计重试容错机制 建立人类介入回路保障稳定性 [16] - 建立详尽日志与轨迹记录 搭建自动化评测体系 利用追踪工具实现 Agent 行为监控 [16]