PubMatic发布AgenticOS

PubMatic近日推出代理型人工智能平台 AgenticOS，并将其定位为嵌入程序化广告基础设施的“操作系统”。该公司表示，这一产品旨在将此前相对孤立的代理型AI试验，转化为可在系统层面持续运行的能力。

在PubMatic的描述中，AgenticOS允许多个AI代理在预先设定的业务目标和公司级防护措施下，参与广告交易与投放优化。该平台面向在复杂媒体环境中管理七位数预算的营销负责人，被定位为一项直接影响决策效率和人力分配的工具，而非仅停留在概念层面的技术尝试。

应对程序化广告的运营复杂性

程序化广告被认为有助于提升投放效率，但在实际执行中，广告主和代理机构面临的运营复杂性不断累积。不同广告格式、终端设备、多元数据合作伙伴以及各类监管要求，使得依赖人工进行投放与优化的成本持续上升。

PubMatic称，AgenticOS试图缓解上述压力，通过在基础设施层和应用层协同决策，让多个代理在统一框架下处理竞价、节奏控制和库存发现等任务。该公司表示，这一设计与当前研究趋势相符，即在需要综合权衡成本、绩效与风险的媒体购买场景中，代理型系统在效果上优于单一模型驱动的自动化方案。

通过“运营压缩”降低成本

对中大型组织而言，营销成本上升往往更多来自运营开销，而非媒体价格本身。PubMatic披露的早期测试结果显示，在代理主导的广告活动中，广告活动设置时间缩短了87%，问题解决时间缩短了70%。

该公司指出，即便考虑到不同场景下的偏差，这些数据与企业营销领域关于AI辅助工作流自动化的研究结果大致一致。相关研究通常显示，在规划和报告等环节，人工劳动投入有望减少30%至50%。

在此背景下，PubMatic认为，当前预算持有者的主要机会并不必然体现在人员缩减，而是体现在整体产能提升。代理型系统吸收了大量日常决策负载，使团队可以同时管理更多广告活动，或将更多精力投入到实验和测试等工作中。

决策效率与执行一致性

PubMatic将AgenticOS描述为可实现“持续决策且无碎片化”的系统。公司认为，多数营销低效并非源于策略本身，而是来自执行层面的延迟与不一致。

在传统模式下，人工团队通常以报告周期为节奏进行调整，而代理型系统则可以在秒级响应。已有的实时优化研究显示，在拍卖层面获得的微小效率提升，随着预算规模放大，会产生复利效应。在企业级投放中，即便是个位数百分比的有效CPM或转化效率改善，也可能对整体预算产生可见影响。

PubMatic强调，代理型AI并不取代人工判断，而是改变了判断介入的时间点和方式。团队从事后排查问题，转向事前定义目标、约束条件和成功标准，由系统在这些边界内执行与调整。

治理、控制与品牌安全

在代理型流程扩展的同时，高级营销人员对控制权和品牌安全的关注持续存在。PubMatic表示，AgenticOS以广告主设定的业务目标、品牌安全规则和创意参数为基础，代理在这些边界内运行。

该公司认为，只有在系统层面嵌入治理机制，代理型AI的应用才能实现规模化，而非依赖事后补救。对决策者而言，相关实践经验指向尽早投入于营销意图的结构化表达，包括细化绩效层级、设定品牌约束和升级阈值等。

在PubMatic的表述中，将代理型AI视为战略执行层，而非不可解释的“黑箱”，有助于组织在控制风险的前提下更快释放潜在收益。

对营销负责人的操作建议

在应用层面，PubMatic建议营销决策者将AgenticOS及类似平台视作基础设施类投入，而非单一工具采购。试点项目可优先选择量级较大、规则相对清晰的广告活动，以便更直观地衡量效率变化。

公司指出，试点成效可从两方面评估：一是传统绩效指标，二是节省的时间和人力投入。其强调，内部准备程度是影响效果的关键因素之一——目标和约束定义越清晰，自治系统的运行效率通常越高。

在这一框架下，代理型AI的采用被视为既涉及技术部署，也涉及组织纪律与流程重构。PubMatic认为，AgenticOS的推出表明代理型AI在营销领域已进入运营化阶段，后续差异将更多取决于各组织在流程和治理上的调整速度。

面向复杂媒体环境的预算管理

在媒体环境日益复杂的背景下，PubMatic将AgenticOS定位为帮助广告主在控制成本的同时提升营销支出效率的工具。公司表示，那些能够较快完成内部流程调整并有效利用代理型系统的组织，更有可能在大额预算管理中实现更高的执行效率和更精细的资源配置。