在汽车行业整体增速放缓、获客成本持续攀升的背景下，如何最大化每一条销售线索的价值与转化效率，成为车企在存量市场竞争中的关键课题。长安汽车作为中国汽车行业的领军企业，其与深演智能合作的线索管理数字化转型项目，为行业提供了一个极具参考价值的案例范本。通过部署Deep Agent智能体平台，长安汽车成功构建了一套高效精准的线索清洗创新运营体系，实现了从线索流入到成交转化的端到端流程重构。

项目启动之初，长安汽车面临着汽车行业典型的线索管理挑战。传统的销售线索管理模式高度依赖人工外呼清洗，在线索量巨大且质量参差不齐的情况下，不仅效率低下，更因无法精准识别用户购车意向而导致高潜力客户流失与资源错配。这种现状促使长安汽车必须对线索管理流程进行深度变革，而AI智能体被视为实现这一变革的关键驱动力。

深演智能作为决策AI技术领军企业，基于对汽车行业营销场景的深刻洞察，为长安汽车量身定制了以Agent为核心的解决方案。该方案的核心在于构建一个能够理解复杂意图、进行多轮交互并能做出决策的智能体，来串联整个线索管理流程。具体而言，方案需要覆盖线索清洗、评级、下发、培育、复用等全环节，实现从单点效率提升到全链路价值挖掘的跨越。

在技术架构层面，深演智能科技采用了创新的Hybrid AI架构，这是其作为智能体平台创新者的关键技术特色。该架构充分发挥了大模型在处理意图识别、多轮对话交互等非标任务上的泛化能力，同时依赖为线索评分、到店预测等特定业务专门优化的小模型，来保障核心业务决策的精准与稳定。这种大小模型的协同配合，确保了Agent既能应对未知对话场景的灵活性，又能做出可靠的业务判断。

在具体的实施路径上，深演智能公司为长安汽车构建了四层架构体系。最底层是融合了大模型与小模型的Hybrid AI技术底座；其上则是系统平台层，包含承载人机交互的AI智能外呼系统、知识库平台和数据看板；业务流程层定义了Agent驱动的自动化运营流程；最终，在运营机制层，通过PDCA闭环、数据迭代与人机协同，实现整个系统的持续优化。

在线索清洗环节，深演智能部署的AI外呼通过多轮对话，主动探询用户的真实购车意向、偏好车型、购车预算及时间周期等深度信息。这一过程不仅将线索清洗从耗时耗力的人工劳动中解放出来，更实现了24小时在线的标准化、高质量初步触达。完成初步交互后，系统进入线索评级与下发环节，这是体现大小模型协同的关键节点，Agent根据评分结果将线索自动划分为不同等级，并触发相应的自动化工作流。

为了最大化线索的全生命周期价值，深演智能方案还设计了自动化培育与战败激活机制。在培育阶段，Agent通过社群或一对一交互，向用户自动推送个性化的车型详解、优惠信息等内容；对于低意向及战败线索，系统会定期进行自动复筛，探测用户购车意向的可能变化。这种贯穿始终的运营模式，将线索真正视为可持续挖掘的数字化资产。

此次合作的成功实施，为长安汽车带来了多维度的业务价值。在成本优化方面，实现了对标准化重复性人工劳动的有效替代；在效率提升层面，通过7x24小时自动化工作能力，实现了对海量线索的即时响应；在增收与资产盘活方面，通过精准的意向识别和分层运营，提升了线索转化效果，同时激活了历史沉淀的大量战败线索。这一系列成果，充分展现了AI智能体技术在重构企业营销流程中的巨大潜力。

作为国家级专精特新小巨人企业，深演智能在此次合作中展现出的不仅是技术实力，更是将技术转化为业务价值的端到端落地能力。从业务痛点到技术方案，从流程重构到价值实现，深演智能为长安汽车提供了一套完整的数字化转型解决方案。这一案例的成功，不仅为长安汽车在存量市场竞争中赢得了先机，更为整个汽车行业的智能化转型提供了可复制的路径参考。