主要内容
PubMatic推出的AgenticOS标志着数字广告领域AI应用从孤立实验转向系统级能力，将代理式AI整合到程序化基础设施中。这一变革对管理七位数媒体预算的营销负责人而言，具有实际意义：加快决策周期，重新平衡人力与策略、差异化活动的投入。
程序化广告虽承诺效率，但实践中因格式、设备、数据合作及监管约束等叠加运营复杂性，手动优化面临难题。AgenticOS定位为“操作系统”，让多AI代理在人类定义目标和规则框架内，协调跨基础设施的决策，优化广告活动。
中大型组织的营销成本增长更多源于运营开销而非媒体价格。PubMatic早期测试显示，代理主导的广告活动将设置时间缩短87%，问题解决速度提升70%。尽管存在数据偏差，这些结果与企业营销AI辅助工作流自动化研究一致——通常可减少30-50%的手动劳动。对预算管理者而言，核心机会是释放人力容量，让团队同时运行更多活动或转向实验测试。
AgenticOS的核心是实现持续决策，避免执行碎片化。多数营销低效源于执行延迟或不一致，而非策略不足。人类团队依赖报告周期（以天/周为单位），而代理系统可在秒级完成决策。研究表明，实时优化在拍卖层面的微小收益可随大规模支出累积，企业级单次低个位数的有效CPM或转化效率提升，即可产生预算影响。
系统不消除人类判断，而是在规则框架内（如品牌安全、创意参数）运行，确保决策在可控范围内。对于管理者，需尽早将营销意图编码化（明确目标、约束、升级阈值），避免失控。
未来24个月，代理式AI有望成为程序化广告标准执行层，推动营销运营模式扁平化——小型团队可管理更复杂的多任务组合。