Airship的全新智能代理可独立运行或协同工作，在应用程序、网站及所有渠道上创建、测试并优化客户的完整体验
为确保品牌安全，所有代理均保持人类参与，遵循品牌风格指南，并主动确保无障碍要求得到满足
旧金山–（美国商业资讯）–跨渠道客户体验公司Airship于今日发布Airship人工智能代理，巩固了其在无代码原生移动体验领域的领先地位。该任务型智能代理可自动化完成完整客户体验的创建、测试和优化，包括高度个性化的跨渠道信息收发，以及品牌关键转化目标（如应用程序和网站）上的最终体验和成果等。
与一般的人工智能工具不同，Airship的代理协同工作，以实现持续的、以目标为导向的优化循环。例如，零售品牌现可以：
- 应用场景人工智能代理（Scene AI Agent）即时创建丰富的多屏引导流程或分支调查，以发现客户偏好，从而提升参与度并收集有价值的零方数据，为未来个性化提供支持。
- 利用测试人工智能代理（Experimentation AI Agent）自动持续测试哪种消息变体及应用程序或网站体验最能推动转化或其他目标，优化从消息收发到结果的转化路径。
- 通过推荐人工智能代理（Recommendation AI Agent）实现闭环，该代理能够为营销和产品团队提供可执行的下一步建议，只需点击几下即可实现规模效益。
每个代理均可独立运行或协同工作，团队可从解决最紧迫需求的代理开始，逐步扩展以释放强大的代理优势。默认情况下，每个Airship人工智能代理均保留人工干预，确保团队的完全控制和透明度。随着代理为实现特定目标而不断学习和适应，品牌可调整其自主运行程度，提供一条负责任、可扩展的效率提升路径。
Airship首席技术官Mike Herrick表示：“长期以来，团队一直陷入手动创建和分析的循环，阻碍了他们跟上客户的前进速度。他们需要一个不仅能创建体验，还能持续优化体验以实现特定目标的系统。我们的人工智能代理是无代码平台的自然演进，实现了我们最初所致力于的让团队无需开发人员支持即可完成从创建到优化的整个过程的自动化。Airship人工智能代理现在能够以从前无法实现的速度和规模，在测试、学习和行动之间形成闭环。我们让团队掌控这个强大的循环，赋予他们将每项营销工作和客户互动与重要业务成果相连接的能力。”
任务型人工智能代理专为解决关键痛点而设计：
- 场景人工智能代理作为即时创作者，将简单提示或现有图像转化为多种全品牌化、互动式应用程序及网页体验，涵盖用户引导流程、激活序列、丰富的内容和分支调查。
- 测试人工智能作为孜孜不倦的分析师，可推荐并执行应用程序或网页体验及跨渠道消息的复杂多变量测试，以持续优化特定业务目标。
- 推荐人工智能代理扮演策略规划者的角色，通过提供规范的次优行动建议，将复杂的性能数据转化为清晰易行的执行建议，从而闭环优化流程。
第四个代理——无障碍人工智能代理（Accessibility AI Agent）作为合规守护者，主动生成符合无障碍要求的元素，确保体验设计符合包括于6月28日生效的《欧盟无障碍法案》(European Accessibility Act）在内的关键标准，从而降低法律和财务风险。
对安全和负责任人工智能的关注是整个系统的基石。Airship Brand Hub是所有代理的基础，确保应用程序、网页体验以及跨渠道活动文案等所有人工智能生成的内容皆遵循品牌风格指南，符合公司的独特口吻、语气和视觉形象，同时解决了快速大规模生成内容与保持品牌完整性之间的核心矛盾。
“利用人工智能代理生成情境化洞察并以角色和场景相关的方式付诸行动，将通过基于相关性、响应性和价值而非数量或规模的差异化互动，极大提升以洞察为驱动的营销和销售。人工智能代理必须能够利用高质量的第一方数据，持续学习关于业务和客户的信息……如今的人工智能代理前所未有地更加需要人类监督，以帮助其了解业务及其客户，从而最好地引导并利用其目标导向行为。”（Forrester Research, Inc.，《人工智能代理：对B2B营销、销售和产品的意义》，2025年4月1日）。
关于Airship
Airship备受Alaska Airlines、BBC和The Home Depot等全球领先品牌的信赖，通过卓越的跨渠道客户体验推动收入增长和客户忠诚度提升。
Airship的无代码、人工智能平台使营销、产品和增长团队能够轻松地在应用程序、网站、电子邮件、短信、移动钱包等平台上创建、测试并协调超个性化体验。Airship的模块化人工智能代理网络使团队能够不断丰富客户数据并快速启动测试，从而助其自信地完善每次互动和整个端到端客户旅程，帮助品牌提升可重复的转化、获得更高的终身价值和持久的收入增长。
如需了解更多信息，请访问 www.airship.com 。
Airship人工智能代理可独立运行或协同工作，创建、测试并优化跨渠道消息以及应用程序和网络体验，以实现特定的业务目标，以从前无法实现的速度和规模，在测试、学习和行动之间形成闭环。
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