10 月 28 日，ThinkingAI 正式发布 Agentic Engine 自助服务，除了核心的用户洞察与增长验证能力外，其开放的生态接入能力成为一大亮点：通过 AE-CLI 与配套 Skills，产品可接入 Claude Code、Codex、Cursor、WorkBuddy、豆包工作、千问办公等多款主流编程与办公 Agent，让用户在熟悉的工作环境中就能调用数据与增长能力，无需反复切换工具、传递工作背景。

　　在日常工作中，产品、运营、开发等不同岗位往往有各自固定的工具栈：开发者习惯在编程 Agent 里写代码、排查问题，运营和产品更多使用办公类 Agent 梳理方案、分析问题。过去要做用户分析、增长验证，需要切换到专门的数据分析工具，导出数据、同步背景，不仅流程繁琐，还容易出现信息偏差。

　　Agentic Engine 的生态接入能力，正是为了解决这一痛点。通过 AE-CLI 接口与标准化的 Skills 技能包，平台将数据分析、用户研究、实验验证等能力，封装成可以在各类 Agent 中直接调用的功能。开发者可以在 Claude Code、Cursor 等编程工具中，边写代码边调取用户行为数据、验证功能改动效果；业务人员可以在豆包工作、千问办公等办公 Agent 里，直接发起用户研究、查看实验结论，全程不用跳出原有工作界面。

　　这种 “嵌入现有工具” 的模式，大幅降低了新工具的学习与使用门槛。使用者不需要重新适应一套新系统，也不用在多个工具之间反复复制粘贴数据、同步上下文，在自己日常的工作环境里，就能在授权范围内调用完整的数据与增长能力，大幅提升工作效率。

　　除了工具层面的打通，Agentic Engine 也实现了方法与经验的沉淀复用。平台将数据分析、渠道对比、实验设计等专业方法论，整理成可调用、可按需调整的 Skills。团队成员不管用哪款 Agent 接入，都基于统一的数据口径与方法体系开展工作，得出的结论标准一致，避免了不同人、不同工具下分析口径不统一的问题。

　　同时，所有分析结论都支持追溯数据口径与明细数据，团队协作可以在统一的工作空间中接续推进，分析发现、改进方案、验证结果都沉淀在同一事项中，信息不会因为工具切换而散失。权限与版本管理机制，则保障了数据调用与内容修改的安全可控，出现问题可快速回滚。

　　对于有私有化部署需求的企业，Agentic Engine 同样支持对应部署方案，数据留存于客户自有环境，在保障数据安全的前提下，实现与企业内部工具生态的打通。

　　整体而言，Agentic Engine 不是一款孤立的增长工具，而是一个可嵌入现有工作流的增长能力底座。通过融入主流编程与办公 Agent，它把专业能力送到用户的日常工作场景中，让数据洞察与增长验证真正成为工作流的一部分，而不是额外的独立任务。