AI 在企业里的应用，正在从“个人效率工具”进入“组织级能力建设”的阶段。但真正进入业务流程后问题也随之出现：模型输出能不能稳定？流程能不能复用？企业数据能不能安全接入？多个 Agent 能不能协同？最终能不能从一个 Demo，变成可管理、可扩展、可衡量的生产力系统？
这也是现在企业讨论 Agent 时最需要关注的问题。Agent 的价值不只是“会回答问题”，而是能够连接模型、数据、工具、流程和权限，在真实业务场景中完成任务、沉淀经验，并逐步成为组织能力的一部分。
7 月 23 日，触脉咨询（TRUEMETRICS）将联合 Google Cloud 举办 【Gemini Enterprise 赋能游戏行业，迈向智能体新时代】 的线下分享活动。本场活动以游戏行业为切入场景，但讨论的核心议题并不局限于游戏：企业如何理解 Agent 工程，如何基于 Gemini Enterprise 构建智能体平台，以及如何让大模型从创意生成走向工程化控制、批量化生产和长线运营。
欢迎扫描文末海报二维码，或点击文末【阅读原文】提交报名信息。本活动席位有限，报名需审核；审核通过后将收到参会确认邮件。
从 Prompt 技巧，到 Agent 工程
过去很多企业使用大模型是从 Prompt 开始的。这当然是必要的第一步。但如果企业希望把 AI 放进业务流程，只靠 Prompt 远远不够。因为业务流程需要稳定性，需要质量标准，需要异常处理机制，也需要可复用的工作流。
这也是本次活动会重点讨论 Harness Engineering 的原因。
在本场分享中，Harness Engineering 可以理解为一种面向大模型应用的工程化控制方法。它关注的不是单次提示词写得多好，而是如何通过任务拆解、流程编排、上下文管理、工具调用、结果校验和反馈机制，让大模型从随机生成走向更加可控、稳定和可复用的输出。
创意立项、美术管线、代码交付、数值设计、内容生成，都存在大量非确定性。大模型带来了创意红利，但如果任由模型自由发挥，也可能带来更高的系统复杂度和质量波动。企业真正需要的是把模型能力放进一条更清晰的生产线里，让发散的生成能力逐步转化为收敛的商业价值。
营销内容生产、客户运营、销售支持、数据分析、知识管理，本质上也都需要从“临时生成”走向“流程化交付”。当 Agent 能够按照既定流程完成任务，并持续接受反馈和优化，它才有可能从一个工具变成真正的生产力系统。
为什么游戏行业适合先讨论 Agent 落地？
游戏行业是一个高度依赖创意、工程和运营协同的行业。一款游戏从创意立项、玩法设计、美术管线、代码开发，到上线后的用户运营、版本迭代和数据分析，几乎每个环节都可能被 AI 改变。
大模型可以辅助生成剧情设定、角色对白、关卡创意、代码片段、运营文案，也可以帮助团队理解用户行为、分析活动效果、生成运营策略。但游戏行业也最容易暴露大模型落地中的难点。
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单点工具可以提升个人效率，但如何变成团队协作机制？
这些问题放在游戏行业里非常典型，放到其他行业同样成立。
无论是零售、电商、金融、制造、教育，还是 B2B 企业服务，真正的挑战都不是“能不能用 AI”，而是如何把 AI 放进一套可执行、可管理、可持续优化的业务系统。
Gemini Enterprise：企业级 Agent 落地的基础平台
Gemini Enterprise 强调的不只是模型能力，而是把企业上下文、业务流程、人员协作和 Agent 能力连接起来。这也是企业级 AI 与普通 AI 工具最大的区别。
企业级 Agent 不仅要理解问题，还要知道可以调用什么工具、使用哪些数据、遵循什么规则，以及如何把结果交付到业务动作中。
对于游戏企业来说，这类能力可以进入研发、内容生产、运营分析和内部协同等场景。例如辅助策划整理玩法方案，辅助技术团队生成和检查代码，帮助运营团队分析用户数据，或将多个 Agent 统一纳入平台管理。
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市场团队可以用 Agent 支持内容生产和活动复盘
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销售团队可以用 Agent 辅助线索分析和客户跟进
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管理团队可以用 Agent 承接知识检索、流程自动化和跨部门协作
Agent 真正的价值不在于某一个单点功能，而在于企业是否能建立起一套“模型 + 数据 + 流程 + 工具 + 权限”的智能体运行体系。
AlphaEvolve 带来的启发：AI 不只生成内容，也能参与优化
本次活动还会结合 AlphaEvolve 展开讨论。
根据 Google DeepMind 官方介绍，AlphaEvolve 是一个由 Gemini 驱动的 coding agent，用于高级算法设计、数学问题和计算应用中的算法发现与优化。它的核心思路，是让模型提出候选方案，再通过自动评估和迭代优化，不断寻找更优结果。
这给企业带来的启发是：AI 的价值不只是生成内容，也可以参与复杂问题的求解和优化。
在游戏行业，这可能对应玩法参数、数值平衡、资源调度、算法优化、关卡设计等问题。只要问题能够被定义、被评估、被迭代，AI 就有机会参与更深层的优化过程。
放到更广泛的企业场景中，这种思路同样重要。营销预算分配、供应链调度、推荐策略、客户分群、运营资源配置，都不是简单的生成任务，而是包含约束、目标和反馈的优化任务。Agent 如果能够结合业务规则、数据反馈和评估机制，就有机会从“生成答案”进一步走向“优化方案”。
长线运营：Agent 最终要进入真实业务闭环
很多企业在 AI 项目中容易停留在 Demo 阶段，原因并不是模型能力不够，而是没有进入真实业务闭环。
在游戏行业，长线运营是非常典型的闭环场景。游戏上线后，团队需要持续关注用户留存、付费转化、活动效果、版本表现、玩家反馈和生命周期价值。运营团队面对的是持续变化的数据和决策，而不是一次性的内容生成。
如果 Agent 能够连接企业数据、指标体系和业务知识，就可以帮助团队更快发现异常、理解变化、生成洞察，并进一步提出行动建议。例如，哪些用户群体流失风险更高？哪个活动带来了有效回流？某个版本更新后核心指标是否出现异常？不同渠道用户的行为差异是否影响后续运营策略？
这类能力也适用于更多行业。在电商和零售行业，它可以对应用户精细化运营、商品分析和活动复盘；在 B2B 行业，它可以对应销售线索管理、客户分层和商机跟进；在企业管理场景中，它可以对应知识检索、流程自动化和跨部门协作。
因此，本次活动最后一个部分将聚焦 Gemini Enterprise 落地实践案例及 Demo 演示，讨论当企业内部出现多个 Agent 时，如何进行统一管理、集成应用、权限控制和跨场景协同。
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活动时间：2026 年 7 月 23 日（周四）13:30 – 17:30
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活动地点：Google 深圳办公室，深圳 · 福田区
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适合参与人群：游戏及泛互联网企业中的管理者、技术负责人、研发负责人、数据负责人、运营负责人及数字化转型相关负责人；适合正在评估 AI Agent、Gemini Enterprise、内容生产自动化、智能运营与企业级多智能体平台建设的团队。
7 月 23 日，欢迎来到现场，一起探索智能体时代的企业落地路径。
TRUEMETRICS（触脉咨询）成立于2012年。目前是 Google Marketing Platform（GMP）官⽅认证合作伙伴以及 Google Cloud Premier Partner（Service Partner and Reseller Partner）。是更全面的OneGoogle生态(GMP+GCP两大核心平台)数据咨询服务及解决方案提供商。
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