7 月 16 日至 17 日,语忆科技在广州连续举办服务一号位闭门私董会与 AI Agent 全域能力升级大会。平台专家、品牌服务负责人及行业嘉宾齐聚现场,共议服务提效、团队管理与品牌增长,NeoAgent AI 智能业务报告等升级能力同步发布。
7 月 17 日,“数智决策 · 智阅全局——AI Agent 全域能力升级暨智能数据报告落地大会”在广州圆满落幕。

语忆科技联合创始人兼 CEO 吕瀛杰、语忆科技合伙人许途量,店小蜜运营专家玫瑛、京小智产品运营专家易治宏,前 SINSIN 女装用户服务负责人擎天、新锐品牌研学社创始人吴志刚等嘉宾齐聚现场,从产品、平台、服务运营与品牌战略等不同视角,讨论 AI Agent 如何走出概念,进入真实业务。
这场大会关注的已经不只是“AI 能不能接待客户”,而是更进一步的问题:当一线服务产生的数据越来越多,AI 能否帮助管理者完成分析、复盘、汇报,并真正参与经营决策?
围绕这一核心命题,大会呈现出三条清晰主线。
企业级 AI Agent 升级
平台原厂实战拆解
跨界大咖干货分享
大会同步公布了 NeoAgent 新一轮升级内容:重点不是多一张报表,而是让 AI Agent 进入管理层的数据与决策流程。

产品能力之外,两天活动也把 Agent 放回真实经营场景。公开大会前一天,一场闭门讨论率先展开。
7 月 16 日,语忆科技在广州鸣泉居酒店举办闭门私董会。凯乐石、九牧、网易有道、HFP、TCL 等品牌服务负责人围桌交流,不设平台方或供应商主导分享,只讨论一号位正在面对的真实问题。
吕瀛杰从 Agent 的底层逻辑讲起。他指出,大模型基于概率生成机制,企业应理性看待“100% 准确、零幻觉”式承诺;同时以 ReAct 框架解释 Agent 如何完成意图理解、任务规划、工具调用、执行与校正,并将成熟工作流沉淀为可复用的 Skill。
前 SINSIN 女装用户服务负责人擎天则追问:AI 时代,客服究竟是利好还是利空?在他看来,只做“承接”的客服将承受压力;能够完成“客户服务—客户满意—客户运营”三级跃迁的团队,反而会获得新的空间。流程、知识与权责越清晰,Agent 越容易稳定承接业务。
品牌代表随后交换了各自的服务经营方法:凯乐石坚持全自营与顾问式服务;九牧以订单班建设人才梯队;据网易有道代表现场分享,其 BPO 模式使相关运营成本在自身统计口径下降约 50%;某厨房置物架品牌则把 SKU 与业务流程拆细后交给 Agent 执行,并成立 AI 效率部。
路径各不相同,共性问题却高度一致:退货率与仅退款、平台券退差、跨部门数据协同和标签准确性。吕瀛杰在收尾时表示,这种“品牌方对品牌方”的交流更能回应实际困惑,也正是语忆计划将私董会办成定期活动的原因。
如果说私董会解决的是“把真问题说透”,7 月 17 日的公开大会则试图回答:这些问题如何借助产品、平台经验和运营体系真正落地?
在企业级 AI Agent 升级板块,吕瀛杰复盘了行业落地现状:当前端 AI 接待逐步普及,后端的数据管理、业务复盘与管理汇报正在成为新的效率瓶颈。基于这一变化,他发布语忆 AI Agent 战略 2.0,明确把能力从前台服务增效延伸至后台管理决策增效。

语忆CEO吕瀛杰
语忆科技合伙人许途量随后围绕 VOC 洞察、智能质检 2.0 与 AI 自动报表,拆解服务数据如何进入管理决策。他的分享直面客服负责人熟悉的工作:人工导数、多报表拼接、月度复盘材料制作,以及如何把服务问题向管理层说清楚。

语忆合伙人许途量
在平台实践板块,店小蜜运营专家玫瑛从智能应答与会话数据沉淀切入,分享数据如何反哺服务管理复盘;

店小蜜运营专家玫瑛
京小智产品运营专家易治宏则围绕接待、质检和数据一体化,讨论大模型 Agent 在华南品牌服务场景中的落地方式。现场围绕天猫、京东等平台实践展开具体分享,相关讨论也延伸至抖音等电商生态。

京小智产品运营专家易治宏
在服务运营与品牌增长板块,前 SINSIN 女装用户服务负责人擎天从团队组织、服务体系、转化与退货等问题出发,讨论 AI 时代客服职能如何升级;

前 SINSIN 女装用户服务负责人擎天
新锐品牌研学社创始人吴志刚则从用户洞察与品牌战略切入,分享算法时代下品牌如何寻找更具持续性的增长路径。

新锐品牌研学社创始人吴志刚
从平台实践到服务运营,再到品牌战略,多场分享最终指向同一个管理命题:当前端已经能够智能接待,后台的数据如何更快变成复盘材料、管理结论和决策依据?会上发布的 NeoAgent 升级,正是语忆对此给出的产品回答。
从 7 月 16 日私董会上的真实难题,到 7 月 17 日公开大会上的产品、平台与实战答案,两天活动完成了一次从认知碰撞到方案落地的递进。
NeoAgent 此次升级,也不只是新增一项自动报表功能。它意味着语忆 AI Agent 正从“帮助一线做事”,进一步走向“帮助管理者看清问题、完成复盘并辅助决策”。
大会已经落幕,围绕 AI Agent 的下一阶段实践才刚刚开始。如何把真实业务流程沉淀为 Skill,如何让数据从服务现场进入管理桌面,如何让 AI 的价值体现在一次次更快、更清晰的决策里——这些问题,将继续在企业的日常经营中得到回答。
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