江南春给「AI 江南春」打了 120 分

江南春给「AI 江南春」打了 120 分 | AgenticNow Salon #4 分享

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分众传媒创始人江南春在短视频里说，公司训出来的那个 AI 江南春，已经是「120 分的他」。
这件事的起点，是一个业务总监在两周之内接到了 4 个提案需求。

7 月 30 日晚，第四期 AgenticNow Salon「智能体造物指南：Agent 实战初记」在上海云赛空间开场。第一位上台的是分众高级 KA 总监桑卓豪，同时是分众 AI 业务牵头人、混沌 AI 领教，年操盘广告投放超过 2 亿。他的题目是《未来每个业务的 Leader 都应该是 AI Builder》。

先造一个江南春

分众场内有上千个销售，客户源源不断，真正懂策略和创意的核心供给只有那么几个人。江南春一天工作 20 小时，也还是一个人。

分众的解法叫「众小智」，一个营销垂类智能体，AI 江南春是它面向策略与创意的核心能力。喂进去的是 270 多本营销专业书、近 500 个江南春亲自修改过的客户广告案例、10 种常用创意模式，再加上江南春本人持续的修改、反馈和取舍。

原来的预期，是做出一个七八十分的江南春，去托住那些还在六十分徘徊的销售。

结果做出了一个 120 分的。江南春现在自己做策略指导，先去问 AI 江南春。

但销售用不好

同一个 agent，江南春用得极好，很多销售用不起来。

差别在 Brief。江南春会把客户的前因后果讲透，还会加上自己的判断。销售往往只有一句「我这个客户，你帮我写句广告语吧」。

你去找一个咨询专家，给他一个泛的命题，他只会还你一个泛的结果。

一个客户的 Brief 讲清楚要三五分钟，甚至十几分钟。而策略是每天都在发生的事。

把会议变成资产

桑卓豪当场问了一个问题：你的会议记录，除了会后转发给同事和领导，到底有没有真的帮到你？

他把会议归档做成了一个 Skill，分两层。原始记录留证据，回答「当时到底发生了什么」，客户原话、现场反应、方案取舍都有出处；项目上下文只保留客户此刻的真实状态，每次会后更新。

于是每开一次会，项目文件夹里就多一份资产。下一次 Codex、WorkBuddy 这类本地 agent 接手，会自己把最新的决策和全部背景翻一遍。

提问不再从零开始。AI 江南春像是坐在会议桌边，跟你一起听客户说话。

把制作能力收回来

策略跑快之后，制作中台成了新的卡点。下一个需求，最短周期三天。

桑卓豪不会用 LiblibAI 那类工具，但他做出了图片 Skill 和视频 Skill。蚂蚁阿福的活动，同一个 Brief 出 6 个完整 KV 方向，前三张只用了 3 分钟。小红书的项目，15 秒 TVC Demo 直出，不用剪辑。

他说这不是要一条完美的片子。要的是把创意迅速落地，拿到客户的真实反馈。反馈无论好坏，都是调整模型和 harness 的输入。

两周做 4 个提案，现在是一天做 1 到 2 个。同一批人，扛下了原来 3 倍的业务量。

那块错误的大屏

他放了两张蚂蚁阿福的提案封面，让全场找茬。

左边是城市户外的巨型数字大屏，右边是电梯候梯厅里的分众 LCD。左边那张，构图、氛围、品牌信息都能过第一眼。但那不是分众的广告位。拿出去提案，就完蛋。

从左到右，他走了五步：换上客户素材、生成带屏幕框的整片、放进电梯场景、控制比例不失真、最后配上人物和整体配色。多生成了 5 张图，才到位。

通用大模型和企业真正能用的 AI 之间，隔着一道鸿沟。填沟的不是模型，是企业自己的知识、上下文、Skill 和验收标准。

而这些只能来自听得见炮火的一线。他们知道什么东西拿得出手，什么拿不出手。

「有时候我手动十秒就能改完，我还是会让 AI 自己改、自己复盘。它只有看见和标准的差距，下一次才有机会提前做对。」

顺手做了个产品

现场那套 PPT，是他自己的产品出的。

路径是这样的：NotebookLM 吞吐资料很强，但改不了指定页面。于是先写一段越来越长的 Prompt，Prompt 沉淀成 Skill，Skill 长成 Web GUI（MD 文件是线性的，PPT 是画布，确认带宽太窄），GUI 之后又回到 CLI（上下文本来就积累在本地项目文件夹里）。现在叫 Deck Studio。

已经开源：github.com/JoeSangAI/PPT-GOD

留给现场的四个问题