营销Agent架构设计与实现 基于LLM构建具备自主规划（Planning）能力的Agent系统
针对营销策略拆解、创意生成、广告投放优化等环节，设计并实现ReAct、CoT (Chain of Thought)、ToT (Tree of Thoughts)等推理架构
2.多模态工具链集成 (Tool/Action Use) 研发高效的Function Calling与API编排机制，使Agent能够精准驱动视觉生成引擎、投放平台API及企业内部数据库，实现从内容生产到自动化分发的无缝衔接
3.记忆与知识管理系统 (Memory & RAG) 构建面向营销场景的长期记忆机制与高性能RAG (Retrieval-Augmented Generation)系统
整合行业知识库、历史成交案例、品牌调性约束，确保Agent在长周期线索跟进中的上下文一致性与专业度
4.业务闭环驱动的强化学习与对齐 利用业务端产生的真实转化数据（线索质量、成交率），优化Agent的决策逻辑，使Agent的推荐策略与生成内容向高转化率目标演进