这一年，我们经历了无数个 Agent「下场」的时刻。
越来越多的行业将 Agent 作为「数字员工」融入到企业实际业务当中，但真正能跑通落地、带来实效的，还不多。
而在外贸这个落地的产业里，AI 正在突破 " 试试看 " 的阶段。原因不难理解：客户从哪来、怎么转化、效率能不能提上去，这些都是 AI 深入外贸产业一线后，绕不开的经营命题。
OKKI（小满科技）最近发布的外贸营销智能体 AiReach，正在为这个命题提供一种新的解法。使用 AiReach 后，营销信打开率提升 150%，询盘翻 3 倍，人效提升 6 倍，让它迅速成为外贸圈里被频繁提及的 " 现象级 AI 产品 "。
它不是第一个外贸智能体，却是第一个真正用 AI 改写销售逻辑、带来业绩实效的智能体。
"AI 不是炫技，而是每天在我们的生意流程中，在我们买家交互每一个节点中帮我们的商家去跑业务、拿订单。" 小满科技 COO 子珺在现场发布时提道。" 这样的结果说明，AI 已经不仅仅是工具，它正在深入业务，成为外贸人的 " 硬核队友 "。
外贸人离 AI 最远？
已经先用 AI 管业务 2 年了
过去两年，地缘政治的动荡让 " 降本增效 " 成为外贸人挂在嘴边的关键词。但简单地压缩人工、降低售价，撑不起长期利润空间。尤其是中小企业，拼不过价格，也经不起试错。
如果换个视角，从一线业务员的日常看外贸，会发现其中藏着大量尚未优化的环节：铺天盖地的邮件、成百上千条客户线索、表格填不完、进度盯不清。靠人硬扛，不仅效率低，还容易错失商机。重复又繁杂，这些，恰恰是 AI 最擅长的领域。
一批看起来离 AI 最远、但对 ROI（投资回报率）要求最严苛的外贸人，率先让 AI" 下场打工 "，还实实在在拿到了结果。
用 AI 做 " 丑拖鞋 " 火出圈的 95 后 CEO 刘世奇就是一个比较典型的例子。他靠 6 个新人和 AI 撑起了初创团队，做出了 500 万的平均人效。
经过了近 2 年时间的摸索，刘世奇现在选择把一切能想到的工作先交给 AI 试试。前两年开始搭建团队时，他招募了许多应届毕业生。然而，由于业务能力相对薄弱，这个新手团队频繁在谈单过程中卡壳，需要不断向更有经验的刘世奇请教。为了系统性地逐个解决问题，刘世奇曾经试图整理一套标准的话术模板，却发现由于客户场景不同，这些话术很难统一套用。
OKKI 上线 AI 功能之后，这个 " 团队带教 " 的任务就转交给了它。它不仅懂外贸逻辑，还具备沟通情商，能根据客户画像及历史沟通情况，个性化生成策略建议与沟通话术。" 这个 AI 老师比我教得更详细，更个性化，而且还能随叫随到。AI 深度参与我们的业务后，团队转化率也从 9% 增长到 20%"，刘世奇说。
外贸老手、江阴小蚂蚁科技总经理陶磊在类似问题上，也采取了同样的思路：从靠经验 " 硬撑 "，到用 OKKI AI 掌控节奏、盘活客户资产，团队转化率提升了 3 倍多。
在 AI 出现以前，他的团队以往的管理模式更多依赖人：靠销售自己去判断客户进度、靠脑子记住潜客状态，用复杂的 excel 表格来分组管理客户。但人工记录不仅消耗精力，信息还经常流失。" 即使每个业务员都做好了记录，管理者也很难从密密麻麻的数据里，一眼找到真正的重点。" 陶磊坦言。
接入 OKKI 后，AI 能自动追踪客户行为、判断意图、推送关键节点的提醒，还能复盘整个谈单过程，精准指出客户当前的疑虑，并给出解决建议。
" 我们有个单子谈了几个月迟迟推进不了。销售着急求助，问能不能帮他一起想想办法。过往我们手动拉数据，回忆谈单过程，耗时间且容易遗漏重要信息，现在通过 OKKI 的 AI 业务质检，能快速解读买卖家的历史沟通记录，直接能跑出来到底卡在了哪里，还能给出对应的谈单策略及建议。" 陶磊和团队的 " 卡点 "、" 难点 "，其实正是 AI 的 " 机会点 "，除了帮业务员判断客户的意图，辅助谈判，OKKI AI 还可以顺手提醒业务员，今天有哪些高优的任务要处理，哪些客户更值得去跟进。
" 当这些时间释放出来以后，业务员可以只关注很关键的节点和客户，并做判断和推进。他的成交效率、成交概率和成交金额一定比以前大大增加。" 陶磊说。
AI 主动找客户
外贸获客的逻辑变了
越来越多外贸商家，已经放心把营销、谈单、跟进、客户管理交给了 AI。但他们很快意识到：真正的增长，仅仅靠提升转化率和人效还不够，还在于是否能源源不断地找到新客户。
于是，新的需求开始浮现：能不能给 AI 一个更高的 KPI，让它不再只是写封营销信、做个背调，而是接管整个 " 找客户 " 的流程，从潜客挖掘、营销触达到最终交付有效线索，都自动跑完。
这也成为 OKKI 推出首个外贸营销智能体 AiReach 的起点——让 AI 真正 " 自己去找客户"。
从发布现场的演示看，这是第一个能自己跑完整条营销链的外贸智能体，外贸的获客逻辑，从此变了。
（小满科技COO 子珺）
与传统的 "AI 辅助工具 " 不同，AiReach 的定位非常明确：不做半成品，只交付结果。
与以往只是依靠外贸业务员的经验来搜索拓展可能的买家不同，AiReach 可以主动生成并分析供应链图谱、精准挖掘潜客，在内测阶段，客户的营销信打开率从 6% 提升到 15%，询盘数量翻了三倍，人效提升高达六倍。
" 供应链图谱的价值，不只是帮你找客户，而是看见原本看不见的客户。" 子珺说。
OKKI AiReach 的第一步，是学习大量的卖家生意信息，自动生成一张图谱，用 AI 能力帮助外贸商家看见客户，看清自己业务的 " 蓝海 " 在哪。通过供应链图谱，它不仅能找到直接买家，还能定位上下游的潜在需求者。
比如深圳一家智能门锁企业，在使用 AiReach 生成图谱后，他们第一次注意到民宿——一个本不在他们开发计划中的客户群体。更令人眼前一亮的是，这些新客户比原本主攻的客户，拥有更高的采购意愿，最终成为新的销售增长点。
（OKKI AiReach 生成的 " 上下游供应链图谱 "）
另一家医疗器械公司，也在 AiReach 的帮助下，重构了原本的获客路径。在原本规划中，他们只锁定 " 医院采购、经销商 " 作为主要客户。而交给 AiReach 后，扩展出了三类客户机会："ODM（自主生产）/OEM（贴牌生产）"、经销采购、终端使用，最终挖掘出了超 20000 个可能有生意相关性的客户线索。
其中一类此前从未触达过的客户群体——康复中心、健康连锁机构，如今也被清晰标记在图谱上。
" 这些客户，过去他们团队看不见、想不到，也跟不上。现在，这个潜客群体不再是冰山之下的想象和一串名单，而是一张清晰可行动的商机地图。"子珺说，通过 OKKI AiReach 的梳理绘制，一些以往被忽视的支线，正在成为商家业绩增长的新线索。
另一个让人印象深刻的是，AiReach 不仅会在全网搜索新机会，还把目光也投向了曾经有过交流的客户，让老客户也能成为新机会，把企业内部沉淀的数据和资源盘活。
子珺解释道："AiReach 会先分析哪些客户值得重新建联，哪些客户价值最高，再基于 AI 背调能力自动更新客户全网最新动态。只要发现有新动作，比如官网更新、社媒活跃度提升，它就会自动出击，精准触达。
找到新的机会只是第一步，下一步 AiReach 将主动串起整个营销链路，精准打捞。
原本开发客户，需要业务员凭直觉筛人、花时间写信、盯回复。而 AiReach 会基于图谱推荐、客户画像、历史策略，自动发起营销动作，跟进客户行为，并持续优化策略。业务员最终收到的，是一批已经表示兴趣、有互动意愿的 " 有效客户 "。
从自动找客户到精准营销，OKKI AiReach 把外贸获客从 " 靠经验摸索 " 带入 " 全流程智能执行 " 的新阶段。
这不仅是一款产品的升级，更是一次外贸获客逻辑的重构：从人找客户，到 AI 主动找客户，从流程辅助，到直接交付结果。
AI 从工具走向队友
OKKI 给出了三个 " 硬核指标 "
智能体不是炫技的AI，是能真正被用起来的 AI。
看完 AiReach" 下场打工 " 的几个案例，笔者对这句话有了更深刻的体感。
AiReach，让 " 智能体 " 这个原本更多停留在技术演示和观望阶段的概念，第一次在外贸行业成为业务实战的一部分。它也证明了一个关键转变：当 AI 从工具走向队友，真正的壁垒不再是 " 能不能做出来 "，而是能不能真正被使用，并持续进化。
这个背后，不是靠一两个功能的叠加，也不是技术爆发的偶然，而是 OKKI 在外贸一线长时间 " 在场 " 与 " 共创 " 的积累。
那么需要达到什么样的技术要求和标准，这个 AI 队友才能真正落地？小满科技 CTO Happyson 在发布会上提出了 " 一个合格智能体必备的三条标准 "，也为其他行业构建智能体提供了一个参考。
第一，靠谱，采纳率就是硬指标。
最基础的要求，是 " 靠谱 "——即 AI 输出的内容能否真正被业务使用。
想要让 AI 在行业落地达到高度可用的效果，硬指标就是 AI 执行稳定、准确，成功率达到商业化门槛。
Happyson 给出了具体的衡量标准：生成类功能，比如写营销信、生成话术等，采纳率要达到 75%+，意味着大部分时候可以直接采用，少部分情况下稍加调整也可以使用。理解类比如让 AI 生成一个报表，则要求更高，要达到 95%。因为统计学上，大于 95% 就是大概率事件，AI 正确理解用户，只有达到这个程度，你才会觉得，这个队友靠谱。
参考其他行业，这个标准也并不简单。比如医疗被看作是 AI 落地的潜力场景之一，但是据大阪都会大学医学研究生院的一个研究小组给出的结果表明，目前 AI 模型的平均诊断准确率为 52.1%。
（小满科技 CTO Happyson）
OKKI 目前的大多数 AI 功能已达到这一门槛。据子珺介绍，AI 综合采纳率达到了 75%，其中用 AI 写外贸开发信功能上，采纳率已经达到了 94.3%。
值得一提的是，这些提升，给商家带来的是实打实的效率提升和效果转化。过去一年 OKKI AI 累计辅助接待 862 万人次、平均每位商家新增 120 个生意机会，买家回复率提升 55%，AI 背调效率比人工提升 10 倍，AI 数据分析带来的管理效率提升 30%。
第二个要求，是懂业务，有行业的专业知识。
很多人都曾为通用型 AI 的强大能力动心，但是当你问它这个客户值不值得跟时，它往往给不出实际答案，Happyson 说。
Happyson 举了一个例子：在 AI 刚落地时，一些商家尝试在业务流中接入通用大模型，但最后带来的反馈却不够理想。当他们用 AI 去做客户背调时，往往只能拿到一些百科式的信息——背景宏观，但无直接帮助。
但是现在把这个任务交给 OKKI，它会在收集上述信息的基础上继续找寻信息增量，去公开的行业网站、商业数据中搜刮出对应信息。因为足够懂外贸，OKKI 不会给商家堆砌信息，而是把背后的价值直接提炼好，送到你面前。
OKKI 会根据 PMCC 框架（产品、市场、渠道、客户）整合信息，更贴近外贸销售人员的判断逻辑。它不只是展示客户的官网信息，还会去行业数据库中挖掘关键合作记录、渠道布局、采购能力等真实商机信号。
第三，也是最难的标准，具备自我成长与进化的能力。
因为世界变化实在是太快了，智能体必须能够自我进化，背后就需要有企业知识库、有个性化的能力、以及主动思考的能力。
智能体要知道足够多的产品和行业知识，且能持续更新，才能支撑他去干活。要懂业务和用户，适应不同企业的需求。更重要的是，记忆与思考。
" 为什么 DeepSeek 的出现让大家这么兴奋？因为我们第一次看到 AI 像人一样在‘思考’问题。外贸智能体也一样，必须先‘记得住’，再‘想得通’，才能真正做得好。"Happyson 说道。
这要求智能体有一个复杂记忆系统：包括长期记忆、短期记忆、客户行为记忆、交互反馈记忆等，也要有自主推理与反思能力，AI 不再只是响应，而是可以基于上下文做出 " 类人式 " 的判断与计划。
这是最难的，也是为什么智能体能进化的关键。
OKKI 在外贸行业的实践表明，当智能体成为真正业务的一部分，评价标准不再是 " 能不能生成内容 "，而是 " 能不能完成任务 "；不是 " 模型有多大 "，而是 " 结果有多稳 "。真正的智能体，不是炫技的 AI，而是能被业务真正信任的伙伴。
在 AI 深度融入行业的情况下，更多属于这个时代的奇迹正在涌现，给每个员工配备一个全能的 "AI 队友 "，不再是遥远的将来，它已经成为了 " 现在进行时 "。
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王一粟
创始人 / 主编