你的营销团队会把数小时耗在页面组装、协调邮件和审核周期上。这些手工流程让团队无法专注于最重要的工作：识别客户面临的问题、打磨能引发共鸣的信息，以及构建能够带来有意义互动的营销活动。
本文将介绍 AWS Marketing 的 Technology, AI, and Analytics（TAA）团队如何与 Gradial 合作，在 Amazon Bedrock 上构建一套用于加速内容发布流程的 Agentic AI 解决方案。该方案在企业内容管理系统（CMS）中保持质量标准不变的同时，将网页组装时间从最长 4 小时缩短到约 10 分钟（降幅超过 95%）。我们的营销团队现在可以更快、更一致地发布内容，从而把精力投入到寻找更有效方式去触达和服务客户上。该方案可以减少人工投入、缩短审核周期，并提升我们数字资产上的内容质量。
营销团队面临的瓶颈在于，网页发布往往会延伸为数小时的手工组装、协调与审核周期。TAA 团队通过构建和运营 AWS 面向客户的数字内容基础设施、营销技术工作流，以及团队用来大规模交付个性化、互联体验的工具，来改造客户侧网页体验。TAA 需要一套能够处理 CMS 工作流复杂性的方案，同时协调多方利益相关者、落实品牌与无障碍标准，并确认在发布前满足合规要求。
营销团队可以使用这套 Agentic AI 方案，在保持质量的同时，通过自动化从 campaign brief 到数字渠道上线之间的协调工作来缩短生产时间。它连接企业内容管理系统，以编排页面组装、理解自然语言请求、判断所需组件，并在内置校验的前提下执行页面创建。借助 Amazon Bedrock 提供的基础模型（FM），包括 Anthropic Claude 和 Amazon Nova，Gradial Agents 通过处理过去需要数小时手工配置的复杂编排工作，更新了营销组织的工作方式。
我们将介绍传统内容发布工作流面临的挑战、这套 Agentic AI 方案的架构、包括用于实时校验的 Model Context Protocol（MCP）服务器在内的关键组件，以及取得的可量化成果。
内容发布挑战
对于 AWS 的 Digital Marketing Managers（DMMs）和 Product Marketing Managers（PMMs）来说，发布一个网页并不只是把页面搭起来这么简单。一个典型页面通常始于来自 campaign brief 的需求，接着与数字团队和运营团队召开 kickoff call，然后进入待排期队列进行优先级排序。随后会经历来回沟通，直到请求准备就绪、可以开始执行。营销人员在传统内容管理系统中配置页面最多要花 4 小时。文案审核、创意审核、链接测试、后端校验以及利益相关者签字，又会让上线前的整体耗时进一步增加。瓶颈不在某一个单独步骤，而在于这些步骤层层叠加。DMM 或 PMM 可能花了数小时配置组件、组装页面，最后却因为一张图片不符合无障碍标准而被打回。页面因此进入修改，新的审核周期又会开始。工作本身并不复杂，但协调和返工让它的成本变高。在这一流程中，有四个具体挑战带来了最大的摩擦：
AWS TAA 团队认识到，这些并不是彼此独立、可以逐个解决的问题，而是一个根本性工作流问题的表现：花在机械式组装上的时间太多，留给推动业务前进的战略性工作的时间太少。解决方案首先需要处理页面组装，因为这是最耗时的环节，也是协调、依赖关系和校验要求被引入的地方。
解决方案概览
这套 Agentic AI 方案提供三项能力：自然语言页面组装、实时内容校验，以及在单次会话中完成端到端工作流执行。Gradial 与 AWS MCP 集成，以处理与企业内容系统的实时连接。
通过 Amazon Bedrock 实现自然语言页面组装：
营销人员可以用自然语言描述内容并提出页面组装请求。Gradial 使用 Amazon Bedrock 模型，包括 Anthropic Claude 和 Amazon Nova，对请求进行理解，以识别所需组件、确定正确的布局结构，并生成配置。系统通过传递给 Gradial Agents 的结构化指令，自动完成组件选择与配置，简化了过去需要专业 CMS 知识才能完成的布局决策。这使内容管理团队无需深厚技术专长，也能更快完成页面组装。
通过 MCP 服务器实现实时内容质量校验：
质量检查不再等到最后。MCP 是一种开放协议，允许 AI 系统直接连接外部工具和数据源。在这套方案中，MCP 服务器连接内容质量系统，在组装过程中而不是事后对内容进行校验。随着内容创建，系统会按照 SEO、无障碍和品牌标准对其进行评估（见图 1）。作者可以在同一次会话中立即发现并解决问题，而不必等到几天后与创意团队、营销运营团队或其他利益相关者召开预定审核会议。
图 1：Gradial 调用 AWS health services，依据专有合规与质量准则、SEO、无障碍和品牌标准对内容进行校验。这种实时校验确保问题能在流程早期被发现并纠正，使用户能够在继续页面组装之前先处理问题。
通过代理层直接执行 CMS：
代理层以编程方式将 Gradial 连接到 CMS，使已组装的页面能够在内容模型和发布工作流中被创建和配置。Gradial 通过代理层发送结构化指令，而 CMS 则像平常一样处理页面创建、组件渲染和发布治理。代理层保留了 CMS 作为发布系统的角色，同时减少了发布前对人工授权的需求。因此，它通过将组装、配置和交接整合为单一自动化工作流，降低了协调开销。
下图展示了端到端工作流，说明一个自然语言请求如何经过模型理解、数据校验和页面执行。
这条流水线通过四个自动化阶段，将自然语言页面组装指令转换为可投产的页面资产。首先，Gradial 使用 Amazon Bedrock 模型理解自然语言输入并识别所需组件。随后，Gradial Agents 编排页面结构、组件选择和布局配置。在这一过程中，MCP 服务器会实时根据质量标准对内容进行校验。最后，代理层在 CMS 中创建并配置页面。
结果与影响
该方案投入生产后，AWS Marketing 在实施前后对比中看到了可量化的改进：
营销团队现在可以把时间投入到内容策略和优化上，而不是技术性组装，从而加快高影响力活动的上市速度。内容校验现在发生在内容创建过程中，而不是事后。MCP 服务器会在组件组装时识别问题，因此问题可以在同一会话中解决，减少了反复审核周期，并加快了发布时间。
结论
通过将 Gradial 的 Agentic AI 解决方案与 Amazon Bedrock 集成，企业可以升级其内容发布工作流，并取得可量化的业务影响。该方案带来三项关键结果。第一，它通过自动化组件配置和布局生成，缩短页面组装时间，从而实现更快的生产。第二，它通过组装过程中的实时校验，把质量保障前移到源头，确保内容在发布前就满足标准，并在利益相关者审核前解决问题。第三，它创造了更易使用的创作体验，用自然语言输入替代复杂的 CMS 交互，使更多团队成员无需专门培训就能构建和发布页面。速度、质量和易用性的这一组合，展示了 Amazon Bedrock 上的 Agentic AI 如何在保持营销组织所需治理与合规标准的同时，升级企业内容运营。
Ishara Premadasa
Ishara Premadasa 是 AWS Startups 团队的 Solutions Architect，负责帮助初创客户在 AWS 上以合适的架构进行构建和扩展。她专注于数据智能、集成和分析，帮助初创公司建立稳健的数据基础以支持增长。工作之外，Ishara 喜欢亲近户外，也热爱旅行、阅读和烘焙。
Mrityunjay Pandey
Mrityunjay 是 AWS Marketing 组织的软件开发负责人，主导 AWS Marketing 业务流程的 AI 转型。Mrityunjay 是一名 AI 爱好者，喜欢探索新的 AI 趋势，并用 AI 自动化来解决业务问题。工作之外，Mrityunjay 会陪伴家人、阅读技术和精神类书籍，以及练习瑜伽。
Narender Singh
Narender Singh 是 AWS Marketing 的 Software Development Engineer Lead。在 Amazon 构建创新解决方案超过十年后，他如今专注于 Agentic AI 和多智能体系统，使自主智能体能够代表用户执行操作。工作之外，他喜欢探索新技术、陪伴家人和旅行。
Zalak Parekh
Zalak Parekh 是 AWS 的 Senior Product Manager（Tech），常驻 San Francisco。她负责内容供应链领域创新产品的开发，支持 AWS 的全球覆盖，并优化内容面向大规模受众的交付方式。Zalak 热衷于利用技术和 AI 构建能够提升客户体验并带来有意义业务影响的解决方案。
Jonathan Spatacean
Jonathan 是 Gradial 的 Strategic Account Director。Gradial 是一个由 AI 驱动的平台，为领先品牌自动化企业内容运营。他专注于将 AI 能力转化为企业客户可量化的业务成果，并利用 agents 为营销人员执行“jobs to be done”。加入 Gradial 之前，他曾在 Adobe 任职，在企业内容管理和数字体验平台方面积累了深厚经验。
Janet Tran
Janet 是 Gradial 的需求生成和行业营销负责人。她以实践者视角帮助营销团队利用 AI，简化横亘在战略与执行之间的审核周期、交接流程和人工工作。加入 Gradial 之前，Janet 曾在企业级 B2B SaaS 公司领导全球营销团队超过十年，涵盖品牌、需求、生命周期和活动等领域。
Ajit Manuel
Ajit Manuel 是 AWS 的产品负责人，常驻 Seattle。Ajit 负责 Content–Brand technology 和 Applied AI 产品实践，借助务实的企业 AI 解决方案，为 AWS 全球内容供应链从创建到智能化提供支持。Ajit 热衷于企业数字化转型和应用型 AI 产品开发。他曾推动改变 InsurTech、MediaTech 和全球 MarTech 的解决方案落地。
