【人工智能主题日 Party Nights · 任务式 AI 创新工作坊】黑客松活动于 3 月 25 日至 3 月 29 日在北京 AI 原点社区开展，吸引了众多 AI 爱好者与参赛选手。GMI Cloud 作为本次黑客松「AI × Agent 超级个体」出海赛道的主办方，以 GMI Cloud Inference Engine 为官方算力与技术支撑，全程提供高性能推理引擎、模型服务与开发资源，让参赛团队能够更快把创意推进到可验证的产品形态。

近年来，越来越多品牌开始把目光投向一些新兴的海外市场，但从想进入到真正做起来，中间仍隔着一条很长的链路。尤其在宠物消费这样的细分赛道里，品牌往往缺少对目标用户、平台玩法和达人生态的深入理解，只能依赖中间商和经验推进，效率不高，试错成本却不低。

更关键的是，这套流程长期缺少标准化支撑：找谁合作、卖点如何本土化、内容怎么切入、触达链路如何启动，许多环节仍依赖人工推进。而这个团队的作品，正是在尝试把这些分散动作整合成一条更可执行的海外市场拓展路径，为商家解决当前的困境。

InChina Engine 出自 DragonWay Lab，由徐新、River、林宇泰打造。团队注意到，一些宠物品牌进入目标市场时，最难的往往不是产品本身，而是缺少对当地用户、平台和 KOL 生态的理解。于是，他们做了这个执行型出海 Agent，希望把市场分析、KOL 匹配和投放方案整合成一条更可执行的路径。

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欢迎来到【优秀实践合集】第 二 篇🎉🎉🎉

这一期，我们为大家带来本次黑客松 AI 出海赛道的优秀作品，来自 DragonWay Lab 团队的 InChina Engine。

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InChina Engine 介绍

The Introduction

InChina Engine 是一个执行型出海 Agent，专为海外宠物品牌设计。品牌方只需要粘贴一个产品链接，系统在几分钟内自动完成产品解析、目标海外市场策略生成、KOL 精准匹配、投放方案输出。最后交付的不是一份报告，而是一套可以直接执行的进入目标海外市场的方案——包括针对当地的产品叙事、匹配好的 KOL 名单、以及可以一键发送的合作邮件草稿。

02

InChina Engine 是如何运作的

How it works

DragonWay 团队的出发点很明确：对于想进入目标中的海外新兴市场的海外品牌来说，真正的障碍往往不是缺少信息，而是缺少一条可以直接推进到执行层面的完整链路。用户只需要贴入产品链接，系统就会尽可能抓取名称、品牌、价格、成分、营养信息和图片。如果网站结构不够标准，就继续解析通用页面标签；如果链接本身无法抓取，也支持用户直接粘贴产品文本。这样的设计看起来朴素，却非常关键，因为不同品牌的网站基础条件差异极大，系统必须先保证输入稳定，后面的分析和推荐才有成立的前提。

InChina Engine 在拿到产品信息之后，会围绕这个产品是什么、适合谁、应该怎么被目标海外市场理解，展开整套处理。系统先结合抓取结果和用户补充信息，对产品卖点、品牌定位、目标用户和竞争环境进行整理，再把这些原本面向本地市场的表达，转化成更贴近目标市场的消费者认知和本土平台传播逻辑的内容。这里做的不是简单翻译，而是一次市场语境的重写，哪些卖点在当地市场更容易被接受，哪些表达需要调整，哪些内容方向更适合当地的社交品台，系统都会一并纳入判断。与此同时，它也会补充受众画像、平台建议和潜在风险，让结果开始接近如何把产品精准推向目标海外市场。

团队认为，KOL 的选择不应该交给模型凭感觉决定，而是需要通过一套确定性的六维评分机制，把宠物类型、内容主题、受众画像、预算、互动率和平台偏好等因素纳入同一套可解释的匹配框架中，筛出最合适的合作对象。

模型在这里承担的不是拍板决策，而是把已经选定的结果进一步转化为可执行的动作：补充合作理由、生成内容、撰写外联邮件草稿，并把整套方案直接推进到触达层面。也正因为如此，InChina Engine 最终交付的不是一份静态分析报告，而是一套从产品理解、本土化表达、达人匹配到合作启动都可以直接落地的 GTM 方案。

03

InChina Engine 背后的设计逻辑

Why is this

DragonWay 团队并没有把所有环节都交给同一种 AI 能力处理，而是根据业务性质做了更克制的拆分。

涉及预算约束、平台偏好和合作对象筛选的环节，都尽量交给规则明确、结果稳定的机制完成。在产品叙事、合作沟通和市场表达的部分，由模型去提升生成效率和语言质量。这样的设计带来的价值，不只是更智能，更在于让品牌方拿到结果的同时，也能看清结果背后的判断依据。对于真正要进入目标海外市场的宠物品牌来说，方案是否可解释、可复核、可直接推进，往往比一次性生成一段漂亮文案更重要。这也让 InChina Engine 呈现出的，不只是分析能力，而是一种更贴近真实业务流程的执行型 Agent 形态。

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   GMI Cloud Inference Engine 如何支撑这套体系   

How to support

在 InChina Engine 落地过程中，GMI Cloud Inference Engine 提供的 GPT-5.4-pro，成为支撑整条业务链路顺利运行的关键能力底座。作为一个面向全球模型统一接入与在线使用的高性能推理引擎平台，GMI Cloud Inference Engine 底层搭载 H100/H200 芯片，集成全球近百个前沿大语言模型与视频生成模型，能够为开发者和企业提供更快、更稳定、质量更高的模型服务。

InChina Engine 面向的是希望进入海外新兴市场的海外宠物品牌，这类用户的需求并不只是生成一段营销文案，而是要完成从产品理解、市场转化到合作触达的一整套动作。借助 GMI Cloud Inference Engine 平台，InChina Engine 能够将抓取到的原始产品信息快速转化为结构化分析结果，再进一步生成符合当地市场语境的内容表达和可直接发送的外联邮件，让原本分散的分析、策划和执行环节被串联成一条完整链路。

对 InChina Engine 来说，GMI Cloud Inference Engine 让大模型真正嵌入了真实业务场景。团队没有把模型当作不可控的“黑盒”，而是围绕实际需求对调用边界进行了清晰设计：在需要语言理解、市场转化和内容生成的环节依靠 GMI Cloud Inference Engine 调用各类大模型，在需要稳定性和可解释性的环节坚持使用确定性算法。正是这种能力分工，让 InChina Engine 既发挥了大模型的推理与生成优势，又保证了结果的稳定、透明和可执行性。对一款执行型 Agent 来说，这种既能理解业务、又能支撑交付的基础设施能力，正是产品从原型走向真实落地的关键。

InChina Engine 代表了一种务实的 AI 产品设计思路。不是用 AI 替代一切，而是让 AI 做它擅长的事。语言理解和生成交给 GMI Cloud Inference Engine 平台提供的模型，业务规则和排序决策交给确定性算法，数据抓取和容错交给工程化的 fallback 机制。最终交付的是一个真正可用的执行型 Agent，品牌方粘贴链接，几分钟后拿到可以直接执行的方案。它聚焦的不是概念原型，不是演示 demo，而是一个从产品分析到邮件发送全链路闭环的商业产品。

这才是 AI 应用落地的正确姿势：不追求技术炫技，只追求问题解决。

平台近期上线多款模型，GLM5.1、Wan2.7、Seedance2.0、Gemma4...多款模型等你来体验～