Daimonia 正在构建面向智能体的 AI 营销平台（A2A Marketing Platform），让品牌的营销智能体与各平台 AI Agent 协作，帮品牌被找到、被读懂、被推荐。
我们在做什么
我们正在构建面向智能体的 AI 营销平台（Agent-to-Agent Marketing Platform）。
当用户把问题交给 ChatGPT、豆包、DeepSeek，AI Agent 会直接给出答案和推荐。品牌要被这些 AI Agent 找到、读懂和推荐，才能被更多人选择。我们用最先进的智能体，直接向各平台的 AI Agent 做营销，让你的品牌和产品出现在更多 AI 的回答里。可见性只是第一步：再往前，是让 AI 准确理解你的品牌与产品，把你推荐给需求真正匹配的人。
这就是 Agent-to-Agent Marketing：让你成为答案。
我们怎么看这个行业
AI 回答问题时，靠的不只是模型本身。品牌信息、产品参数、资质口碑这些实时事实都在模型之外，回答前要先取回来。模型每年都在换代，这一层始终有人要做。
把 AI 生态按分工拆开，是这样五层：
| 层 | 做什么 | 玩家 |
|---|---|---|
| 01 模型层 | 训练与推理能力 | OpenAI、Anthropic、Google、字节跳动 |
| 02 检索管道层 | 把外部信息接进模型 | Google、Bing、博查 |
| 03 事实供给层 | 向 AI 供给准确的品牌事实 | 我们在这里 |
| 04 交易与支付层 | Agent 之间成交与结算 | Stripe、Visa、UCP |
| 05 用户终端层 | 人和 Agent 见面的地方 | APP、硬件终端、具身智能 |
我们做第三层。各家 AI 的抓取源和信任机制都不一样，品牌事实要整理成结构化、可核验的形态，才能跨平台被准确引用。这就是我们每天在做的事。数据公司服务模型训练，我们服务模型推理：客户的问题发生在此刻，答案也要在此刻准确。
这件事还有一个特点：积累有先后。模型回答时引用的外部内容，会有一部分进入后续模型的训练语料，逐渐变成模型自带的认知。今天供给的品牌事实，影响的不只是今天的回答。沉淀的比例和速度没人能承诺，但方向清晰：起步早的品牌，在 AI 认知里的底子更厚。
我们相信什么
AI 正在以前所未有的速度产出信息：文字、图片、视频、数据，一个人一天能产出过去一个团队一年的量。当信息不再稀缺，真正稀缺的是真实。
我们相信，品牌最有价值的资产不是更多的内容，而是自己的事实源：真实的产品优势、真实的专业积累、真实的品牌故事。这些源头性的东西，才是 AI 愿意信任和推荐的。
在 AI 的信息洪流中，帮品牌守住真实。 这是我们做这件事的底层信念。
团队
我们不是一家传统的营销公司。团队成员来自浙江大学、香港大学等学府，有钛动科技、BitTorrent 等公司的增长营销经验，在海外（Twitter/X、Telegram、Reddit）和国内（小红书、抖音、知乎、B站）社媒平台都有体系化的实战方法论。
整个交付流程由 AI 驱动，从诊断、内容生产到分发和监测。人做策略判断，AI 做执行。