学习与实践系列：MCP与智能体

国庆除了陪娃和运动，一直在钻研MCP与AI智能体，过去我对AI的认知还停留在搜索与对话工具层面，现在才发现它的能力边界早已突破。作为公司高管，我更关注的是：如何让这样强大的技术，真正成为业务的“助推器”？

首先要明确核心目标，我的需求很清晰。第一是业务拓展，这是销售板块的核心诉求；第二是围绕业务拓展，把“客户”作为一切动作的原点。我手上有一份梳理好的潜在客户清单，接下来要做的，就是用“获取、留存、增长、推荐”的逻辑，把其中一部分转化为对我们产品和服务的忠实认可者。

至于落地路径，我想从“AI工具组合应用”切入。业务支持、生态活动、品牌建设，这三件事都要围绕客户转，而AI正是串联它们的关键。第一步，我计划先用AI搭建智能体，再结合可调用的MCP能力，对现有客户清单做清洗和分层——不只是筛选，更是精准定位，最终选出最具成单潜力的前100名种子客户。

有了精准名单，后续动作就有了方向。针对这100家客户，我们要把“业务支持+生态活动+品牌建设”和“获客、留客、增客、转介绍”的逻辑结合起来，在实际执行中不断优化验证，直到拿到结果。

设想的具体场景是这样的：把客户数据表格发给智能体A，它会结合全网信息补充标注，帮我剔除非精准客户、圈出前100优质客户；再把客户的信息交给智能体B，它能定制专属营销方案、生成PPT，还会把客户特征归入数据库；针对特征相似的客户，智能体C可以批量产出对客户有帮助的对话内容、邮件、图文内容等——邮件定期发送、自媒体内容发布前，我们会做最终审核，确保精准度的同时把控风险。

当然，AI能赋能的场景远不止这些，但当下最重要的是“先落地再优化”。这几天的学习不能只停留在理论，我已经搭好了基础环境，打算基于腾讯生态先把这套方案跑起来，边做边调整。比如智能体 A 清洗客户数据时，如何解决 “全网信息交叉验证” 的精准度问题？针对行业的特性，智能体 B 定制的营销方案会侧重哪些技术参数与合作场景？第一批 100 家种子客户的触达邮件发出后，又会收到怎样的反馈、如何用 AI 快速优化与客户沟通里的内容等。

后续我会把这些 “从 0 到 1” 的落地过程、遇到的坑、优化后的效果，用更具体的案例和数据拆解出来 —— 对我来说，“可复用的方法论” 比理论更有价值。