过去,语忆 Agent 更多聚焦于智能客服与消费者洞察,帮助客服团队完成服务管理、会话分析和 VOC 洞察。此次升级后,语忆 Agent 的应用边界进一步扩展,正式走向全域数据洞察 Agent。
无论是客服部门分析服务问题、产品部门识别需求与改进方向,还是品牌部门生成品牌报告、洞察市场趋势,都可以基于不同业务数据,调用或创建适合自身场景的 Agent 技能。市场部门也可以通过统一的数据洞察,与品牌、产研和客服部门对齐用户认知,减少部门间的信息差,共同完成用户洞察与业务优化。
此次升级不只是增加几个操作入口,而是让企业能够将自身的业务经验、分析框架和报告模板沉淀为可重复使用的技能,让 Agent 从“使用统一能力”,进一步走向“适配每个品牌、每个部门的业务需求”。
通过连接客服会话、消费者反馈、业务表格及品牌数据,语忆 Agent 能够覆盖更多业务部门与分析场景,帮助企业完成从数据读取、统计分析到洞察结论和报告生成的完整流程。
语忆将行业分析方法、报告框架和业务模板封装为官方技能,用户可以在技能广场直接订阅使用。

企业可以在线编辑 Markdown,或导入已有技能文件,快速调整分析逻辑、报告结构和输出标准,打造品牌专属技能。

无需掌握复杂配置,用户可以直接与 Agent 沟通需求,由 Agent 辅助创建和修改技能,大幅降低使用门槛。

个人创建的技能可以共享给公司同事,实现业务经验、分析方法和标准模板的统一沉淀与复用。

简单来说,语忆不仅提供通用的 AI 能力,还能让每个品牌把自己的业务方法,真正封装成可持续使用的 Agent 技能。
Agent 新增 Excel 和结构化数据处理能力,可直接完成数据读取、整理、统计、修改和输出。

从消费者标签、商品问题明细到品牌对比数据,都可以自动进入分析流程:
读取数据 → 智能打标 → 统计分析 → 识别问题 → 生成结论与报告
这意味着,Agent 不再只负责生成文字内容,还能直接参与数据处理和业务分析,进一步缩短从原始数据到决策结论的路径。
读取原始数据 → 完成统计打标 → 识别关键问题 → 生成分析结论 → 输出结构化报告
基于此次技能升级,语忆展示了两份样例报告:SWOT 分析报告与 ABC 分析报告。
两份报告使用不同的分析框架,但都围绕消费者场景、需求和画像展开,通过 AI 统计、智能打标和交叉分析,帮助品牌从大量用户反馈中找到真正值得关注的问题。

SWOT 报告从优势、劣势、机会和威胁四个方向,对品牌的消费者反馈和市场表现进行拆解。
报告不仅呈现数据变化,还会进一步分析:
相比只分析品牌自身数据,语忆 Agent 还可以直接调用语忆封装的行业数据库,将品牌数据与行业整体数据、不同品牌数据进行对比。

因此,报告回答的不只是“我们有什么问题”,还能够进一步回答:
这个问题是品牌特有的问题,还是整个行业的共性问题?
我们的表现究竟是好,还是只是看起来不错?
竞争品牌在哪些消费者需求上做得更好?
ABC 分析报告会根据消费者需求、问题数量、影响程度和业务价值,对不同问题进行分级。

通过 A、B、C 分类,品牌可以快速识别:

这类报告能够帮助团队摆脱“所有问题都很重要”的模糊判断,将有限的资源集中在真正影响消费者体验和经营结果的问题上。
此次样例报告最重要的价值,不只是 AI 能够生成图表和结论,而是语忆拥有长期沉淀的全行业消费者数据。
语忆已经将行业数据、分析口径和常用方法封装为官方技能和数据库。品牌可以直接调用这些能力,把自身数据放入行业坐标中进行比较。
与此同时,企业也可以自行上传销售数据、商品数据、售后数据、调研数据及其他外部数据,与语忆的消费者会话数据共同分析。
最终,Agent 能够把多源数据转化为一份更完整的业务报告:定义消费者场景,识别核心需求,分析用户画像,挖掘交叉需求,对比品牌与行业表现,并给出可以真正落地的结论。
从调用官方模板,到创建品牌专属技能;从读取 Excel,到完成跨品牌和跨行业分析,语忆 Agent 正在让企业的业务经验被持续沉淀、共享和复用。
企业不再只是“使用一个 AI 工具”,而是在逐步建立一套真正属于自己的 AI 业务能力。
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