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商业 AI Agents 组 组长、产品&工程负责人
对外投放诊断 Agent（AdmiClaw）
代理凭经验调价、跨账户导表平均 2 小时；建云端常驻 Agent，复用 API Key 鉴权，以 MCP 服务中间层收拢过去零散的 API 接口，统一对 Agent 暴露渐进披露、使用友好的投放工具，复合指标准确率 50%→95%、大盘收入覆盖率 92%。
50%→95%
复合指标准确率
92%
大盘收入覆盖率
链路
01客户自己的飞书一句话建定时任务
02云端常驻 Agent24 小时在线，到点主动唤醒、边推数边分析
03MCP 服务中间层零散接口收成 3 个场景工具，37 类错误码供 Agent 自纠
04EMI 接口鉴权复用客户已有的 EMI API Key
通用 Harness + 厚业务 Skill不另建账号，快速上线输入、输出全量机审，执行放沙箱
问题
Problem- 旧 EMI 助手问数已无人用
- 调研全部小米广告代理：缺同行出价参考、凭经验调价，跨账户导表透视平均 2 小时
- 盯盘靠人，夜间、周末没人看
打法
Approach- 沿用对内诊断 Agent 的通用 Harness + 厚业务 Skill 架构，按优化师视角重设 12 项指标，首次给出同行出价对比→调价有参照
- 鉴权复用客户的 EMI API Key→不另建账号，快速上线
- 2 个月迭代 4 个大版本
方案
Solution- 云端 Agent 24 小时常驻，客户一句话建定时任务，Agent 到点主动唤醒、边推数边分析→夜间、周末也有 Agent 盯着，在小米对客业务中首次让投放直通客户自己的飞书
- 补名称回显、现金收入拆分与游戏、金融、汽车口径→查数贴合代理习惯
攻坚
Hard parts- ①EMI 接口为人设计且分散，Agent 自拼十多个接口算复合指标→建类似 MCP Server 的中间层，收成 3 个场景工具，关联聚合放服务端，37 类错误码供其自纠
- ②对外合规→输入、输出全量机审，执行放沙箱，过三方评审
结果
Results- 复合指标准确率 50%→95%
- 全部代理接入，9 月中周查询 5,107 次、77% 为自动盯盘，大盘收入覆盖率 92%