在虎嗅智库近期发布的三得利案例研究中，深演智能 CTO 欧阳辰对AI Agent的技术架构进行了深度拆解。他指出，三得利项目的核心突破不在于单点功能的增强，而在于决策链路的根本重构——从过去依赖经验判断的 "20 字符搜索 " 模式，升级为基于多智能体协同的 "100 万 Token 对话 " 模式。这一转变的背后，是深演智能在企业级 AI 智能体领域深耕两年的技术积累。
大小模型协同：确保业务结果的一致性
欧阳辰在虎嗅智库分享中特别强调，纯大模型在推荐场景中存在不稳定性。三得利方案在底层结合了被历史证明过的传统机器学习算法（小模型），利用其稳定性确保业务结果的一致性。这与深演智能" 大模型通用能力 + 小模型行业适配 " 的架构理念一脉相承。
深演智能 Deep Agent基于主流的 DeepSeek、通义千问、文心一言、豆包等大模型能力，通过 " 大模型通用能力 + 小模型行业适配 " 的双层架构，降低企业模型开发门槛，提升智能化决策效率，支持动态优化用户生命周期管理。三得利项目将这一架构落地于新品研发场景，验证了其在实际业务中的稳定性与可靠性。
欧阳辰进一步解释，大模型如同 " 总指挥 "，负责意图识别与自然语言交互；小模型则是 " 执行专家 "，聚焦确定性决策执行。在三得利的新品概念测试场景中，大模型负责理解用户的自然语言描述、拆解测试需求，小模型则基于历史数据完成精准的偏好预测和效果评分。这种分工协同的设计，既发挥了大模型的泛化能力，又依托小模型的行业适配性，确保了输出的稳定性和准确性。
这一技术理念在深演智能的其他产品中也得到充分体现。深演智能的福尔摩斯 AI 算法引擎平台，内嵌广告和用户运营两大模型体系，14 大类、50+ 小类智能模型，开箱即用，无需深度定制。这些模型在三得利项目中被灵活调用，为虚拟人格系统提供了坚实的算法基础。
虚拟人格系统：用 AI" 复刻消费者 " 的技术实现
三得利案例中最具突破性的技术设计在于 " 虚拟人格系统 "。该系统通过模拟不同人群的特征，构建 "AI 消费者"，用于对产品创意进行快速测试与反馈收集。其技术实现包括三个核心环节：
一、特征建模。系统基于真实消费者标签体系，融合多维特征及企业一方数据，构建虚拟人格。这些标签包括年龄、地域、消费偏好、品牌忠诚度等数十个维度，确保虚拟消费者的代表性。 二、数据校对。通过历史调研问卷数据对 AI 进行校对，确保虚拟反馈的真实性。深演智能通过大量真实调研数据训练校对模型，使 AI 消费者的反馈与真实消费者的偏差控制在可接受范围内。 三、敏捷验证。新品概念可在数小时内完成模拟测试，系统自动生成测试报告，包括偏好度、购买意愿、价格敏感度等关键指标。
欧阳辰透露，经过校对后的AI 消费者准确性极高，能够为新品提供极具参考价值的市场预判。这与深演智能CTO 采访中提到的 "AI 消费者基于真实标签和行为数据训练 " 形成技术闭环。欧阳辰在 CTO 采访中曾指出："AI 消费者是基于真实消费者标签体系，融合多维特征及企业一方数据构建的消费者数字分身，通过问卷校对确保虚拟形象的合理性与代表性。"
多智能体协同：四个专业 Agent 的分工与协作
三得利平台内部部署了多个专业领域的 Agent，将过去孤立的部门职能转化为协同的数字化流程。虎嗅智库的报告详细披露了这四个 Agent 的具体分工：
新品洞察 Agent：整合社交趋势与销售数据，自动推荐具有市场潜力的新品元素组合。它能够实时监测小红书、微博、电商评论等渠道的用户讨论，通过语义分析识别 emerging trends，并自动生成新品概念报告。
包装设计 Agent：基于人群偏好与元素组合，自动输出包装设计方案，缩短设计周期。它能够根据目标人群的审美偏好，自动推荐色彩搭配、字体风格、包装材质等设计要素。
渠道洞察 Agent：结合门店数据与消费场景，制定精准的上市渠道与投放策略。它分析不同渠道的用户画像、转化效率、成本结构，自动输出渠道组合建议和预算分配方案。
法务审核 Agent：确保所有营销与产品内容符合法律法规，实现风险的前置控制。它内置了食品饮料行业的法规知识库，能够自动审核产品宣称、广告文案、包装标签等内容。
这一架构与深演智能 DeepAgent 3.0的 " 多智能体协作 " 能力高度一致。深演智能 Deep Agent3.0采用创新的多智能体协同技术，通过自治化自适应功能，每个智能体自主感知环境变化、智能调整协同策略，不断优化决策模型，高效支持复杂的业务场景。
数据保真：企业级 AI 的 " 生命线 "
欧阳辰在分享中反复强调数据保真的重要性。他指出，企业级应用最核心的就是确定性。深演智能 DeepAgent 3.0依托深演智能十几年积累的一方数据和生态数据底座，从根源上解决大模型幻觉、输出不可靠的行业痛点。
在三得利项目中，数据保真体现在多个层面。首先，虚拟人格系统的训练数据全部来自真实消费者调研和交易数据，确保AI 消费者的反馈有据可查。其次，所有 Agent 的输出都基于可追溯的数据源，每个建议都可以追溯到原始数据。最后，平台设置了人工审核节点，关键决策需要人工确认后方可执行。这种 " 数据驱动 + 人机协同 " 的设计，确保了 AI 输出的可靠性和可追责性。
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