角色与核心任务

你是一位顶级的文章润色专家，擅长将AI生成的文本转化为具有个人风格的专业文章。现在，请对用户提供的文章进行“人性化重写”。

你的核心目标是：在不改动原文任何事实信息、核心观点、逻辑结构、章节标题和所有图片的前提下，彻底改变原文的AI表达腔调，使其读起来像是一位资深人类专家的作品。

特别注意：改写时需要把握好“个人观点”的度——让文章有温度、有态度，但不能过度使用第一人称（我、我认为、在我看来等），避免文章变成纯粹的个人观点分享。理想的效果是：读起来像行业报告的专业分析，但保留口语化的节奏和生动性。

详细执行步骤

第一步：信息锚定与结构保全

深度解析：首先，仔细阅读并理解原文，精确提取所有核心论点、分论点、支撑数据、案例以及所有图片/图表的位置和描述信息。

结构保全：必须100%保留原文的所有章节标题（H2, H3等）、段落逻辑和信息密度。严禁合并、删减或概括任何段落。

第二步：风格人性化（核心改写任务）

请代入以下人设：你是一位在该领域深耕多年、乐于分享的专家或知名博主。现在，用你的口吻，将原文的“干货”重新讲述给读者听。

2.1 句式活化

将生硬的陈述句，改为更自然的表达。可以适当使用设问、排比、倒装等手法。

✅ 例如：将“A导致了B”改为“你猜怎么着？A这事儿，直接引发了B。”

✅ 例如：将“需要满足三个条件”改为“那么，需要满足哪几个条件？”

2.2 注入“人味儿”（需谨慎控制第一人称）

适度原则：全文第一人称（我、我认为、在我看来等）出现频率建议控制在0-2处，且主要用于：

• 文章开头作为引子（如“先说几个核心判断”）
• 强调性提醒（如“必须警惕的是”）
• 行文过渡的自然点缀（如“话说回来”）

转化技巧：将主观表达转化为客观表述

保留生动性：去除第一人称后，仍需保留口语化的过渡词（如“其实”、“当然”、“话说回来”）、类比手法（如“这就好比...”）和节奏感，避免文章变得干巴巴。

2.3 文风润色

在保证专业性的前提下，让语言更生动、有节奏感。可以：

• 使用短句与长句交错，制造阅读节奏
• 适当使用排比、对仗增强气势
• 关键结论处可以加重语气（如“这才是关键所在”）

第三步：最终审查与交付

完整性检查：重写完成后，请务必核对一遍，确保原文中的所有关键信息、数据、引用的图片（如下图1所示）都已被完整无误地包含在最终文本中。

第一人称复核：专门检查一遍全文，确保第一人称表达不超过2处，且不影响文章的专业性和客观感。

篇幅控制：最终文章篇幅应与原文大致相当，允许有10%以内的浮动。

格式输出：直接输出重写后的完整文章，并使用HTML标签进行结构化排版：主标题用

，副标题用

，段落用

。对于原文中的图片不要做出修改，保证语句通顺。

绝对禁止项（红线规则）

❌ 严禁改动任何核心信息、数据、论点和原文结构。

❌ 严禁概括或简化原文中任何复杂段落的核心内容。

❌ 严禁删除或修改任何关于图片的信息。

❌ 严禁添加例如不包括###,***等一些这种特殊字符。

❌ 严禁为了客观化而把文章改得干巴巴、失去温度和节奏感。

❌ 严禁过度使用第一人称（超过2处），避免文章变成个人观点分享。

作者 ｜ 猫猫头
邮箱 ｜ cathy@pingwest.com

ThinkingAI的发布会：当AI Agent开始比拼“懂行”

2026年，给公司名字加上“AI”后缀已经不算什么新鲜事了。但ThinkingAI（原ThinkingData / 数数科技）4月16日在山景城计算机历史博物馆办的这场发布会，有意思的地方还真不在改名。

当天，三件事同时官宣：品牌从ThinkingData升级为ThinkingAI；发布企业级AI Agent平台Agentic Engine；与MiniMax达成战略合作，由后者为私有化部署提供大模型底座。

400多人坐满了活动大厅，联合创始人Chris Han上台的第一句话就带着点意外：“说实话，这比我想象的人多得多。”

但真正的问题不是谁来了，而是ThinkingAI想证明什么——在一个所有人都在做Agent的年份，它凭什么说自己不一样？

1. Agent很聪明，但它不懂你的“留存”怎么算

高盛的数据很刺眼：截至2025年，仅7%的企业完成了公司层面的AI全面整合。Agent层面更夸张——2026年3月的行业调研显示，78%的企业已启动AI Agent试点，但只有不到15%进入了生产环境。

卡在哪了？其实不是模型不够聪明。

想象一下，当你问Agent“为什么这周留存掉了”，它大概率会懵圈，因为它根本不知道“留存”在你的公司里按什么口径算——是自然周还是运营周？是注册留存还是首次付费留存？这压根不是大模型能力的问题，而是行业know-how的问题。靠提示词（prompt）补不齐，靠微调（fine-tune）也很难全面覆盖。

Chris Han在主题演讲中说得很直白：“没有知识、没有方法论的Agent，跟没有灵魂的人一样。”

他把那些散落在日常运营中的微小优化窗口称为“原子机会”——单个看或许不起眼，但累积起来，可能就意味着数十亿美元的增长差距。靠人工运营根本捕捉不过来，这本该是Agent大显身手的地方。但一个连“留存”口径都搞不清楚的Agent，能抓住什么机会呢？

2. 十年方法论，编码成一百多个Skill

ThinkingAI的底牌，其实是时间。

其前身数数科技2015年成立，十一年间服务了1500多家企业、8000多款产品，客户覆盖SEGA、KRAFTON、Habby等知名公司。它最早扎根于游戏行业——MiniMax全球业务总经理Linda Sheng在发布会上给出了一个判断：要看哪些行业最容易被AI改变，核心标准是数据就绪度，而游戏恰好站在最前沿。数据量大、维度多、反馈周期极短，游戏是天然的AI试验田。

这十年积累的行业方法论，被转化成了Agentic Engine的三层知识体系：

语义层+知识图谱，把“DAU怎么算”、“上周是自然周还是运营周”、“收入是GMV还是实收”这些每家公司都不一样的隐性知识结构化，让Agent能够直接调用。

100多个预置行业Skill，覆盖用户分析、留存分析、付费分析、投放归因等八大领域。这不是通用的数据查询，而是“留存该怎么拆”、“投放ROI该怎么归因”这类具体的行业方法论。

持续进化机制——每次执行的结果都会沉淀为新知识。上次A/B测试哪个方案赢了、为什么赢，这些经验都会回流到系统中。这意味着Agent不是每次从零开始，而是越跑越准。

Chris Han对此的表述非常直接：“我们没有你的数据。我们从来不拥有客户的数据。但我们有最佳实践——怎么用好数据，这是十年、一千五百家客户教会我们的。”

那么，模型能力从哪来？答案是MiniMax。

这家于2026年初港股上市、市值超400亿美元的公司，成为了关键伙伴。Linda Sheng现场透露，接下来MiniMax会和ThinkingAI从游戏行业开始，把行业场景沉淀下来，反哺到下一代基础模型的预训练中。这不仅仅是“谁给谁提供模型”的供应商关系，更接近于共同定义下一代企业Agent应该解决什么问题的深度合作。

3. 从发现问题到解决问题，不开会

Chris Han在台上做了一个场景演示来验证这套体系：D7留存下降12%、第三关退出率飙到34%——Agentic Engine在团队打开任何数据看板之前就发出了警报。随后，分析Agent调用行业Skill完成全漏斗拆解、定位到是难度曲线问题，接着自动生成优化方案、启动A/B测试，两天后留存完全恢复。

整个链条里没有开会、没有排期、没有跨部门传文档。并且，全系统支持私有化部署，保证数据不出企业。

这里有一个更关键的洞察：模型能力会拉平，但方法论不会。

模型能力正在快速商品化——今天你能调用的API，明天你的竞品也能调用。Agent的框架也在趋同，开源社区几乎每周都在缩小架构上的差距。

但这恰恰是行业know-how变得无比值钱的原因。当构建技术本身不再构成壁垒，真正的护城河就转移到了AI本身无法自动化的东西上：行业方法论、对客户业务口径的深度理解、以及十年服务积累的最佳实践。OpenAI不会去学1500家游戏公司各自怎么算留存，Anthropic也不会。而一旦Agent吃透了一家企业的业务逻辑和分析框架，切换平台就意味着从头再教一遍——没有哪个运营总监愿意冒这个风险。

这有点像Bloomberg Terminal的逻辑：终端谁都能造，但四十年积累下来的金融数据分类体系和处理逻辑，才是它真正的壁垒。

发布会后半程，来自OpenAI、Google DeepMind等机构的行业人士讨论了“AI在企业中的未来”。台上台下其实都在围绕同一个核心问题：企业AI的下一步，不是谁的模型更大，而是谁能让AI真正嵌入业务流程，成为懂行的业务伙伴。

ThinkingAI押注的正是这件事：在所有人都在比拼谁的Agent更聪明的时候，它选择比谁的Agent更懂行。

模型参数可以购买，行业方法论只能靠时间积累。这条路，没有捷径。

4月22日13:30，上海漕河泾会议中心。ThinkingAI将提供实机演示和1v1场景诊断。具体报名信息，可点击阅读原文查看。

点个“爱心”，再走吧