搜索广告文案智能体

本页说明搜索广告文案智能体如何在交互式委托下只读广告后台的营销活动结构、关键词和落地页，对照版本化的宣传主张规范生成可审查的文案草稿。读完本页，你能理解这个场景需要哪些模块、出价和预算为什么必须留在委托范围之外，以及宣传主张规范这类数据为什么应该放在规则库而不是 Memory。

适用场景

Growth 团队需要根据关键词组、竞品广告、落地页和品牌规则批量生成广告标题与描述。广告后台里的营销活动结构和关键词是必要输入，但账号同时握着出价、预算和投放开关；把账号交给脚本生成文案，等于把整个投放预算的控制权一并交出去。

典型触发时机：

新一批关键词组上线，需要在投放前产出多组标题与描述变体。
落地页改版后，现有广告文案与页面信息不再一致，需要批量重写。
竞品广告措辞变化，需要参考公开 SERP 更新自家文案方向。

工程挑战

变体量大且合规成本高：几十个关键词组 × 标题、描述多个变体，每条都要对照禁用宣传主张和落地页能支撑的承诺核查，人工审查必然有遗漏，越界宣传主张投出去就是合规和平台处罚风险。
文案依据难以追溯：每条变体基于哪个关键词组、哪个页面版本、哪条规则生成，散落的表格无法支撑投前审查和事后复盘。
借用投手账号权限过宽：广告账号天然带出价、预算和投放开关，而文案任务只需要"只读结构与关键词、产出草稿"这一件事，一次误操作就直接影响真金白银的投放。

模块组合

模块	角色	说明
GenAuth	核心	广告后台的只读委托、撤销与审计链；出价、预算和投放动作留在委托范围之外。
Web Agent	核心	受控会话登录广告平台（Profiles 可复用登录态）只读营销活动结构，抽取落地页内容，并通过 WebSearch 查询公开 SERP 和竞品广告。
GUMem	不使用	禁用宣传主张与品牌规范属于版本化规则，放在你的规则库（policy store）里按版本注入；历史表现数据属于业务状态，放在你的 analytics 存储——都不属于 Memory。本场景没有需要跨任务沉淀的用户个人偏好。

权限与委托边界

Agent 本身不持有任何固有权限。每次文案任务的实际权限是三个集合的交集：用户真实权限 ∩ 本次显式委托范围 ∩ 企业批准边界。落到这个场景：

委托范围只覆盖"只读指定账户的营销活动结构、关键词列表和落地页，创建文案草稿"，不包含修改出价、预算、投放状态或定向设置。
委托凭证短时效，单次文案任务建议分钟级有效期，过期后需重新委托。
用户或管理员可随时撤销授权；撤销后新的读取或建稿请求立即失败。
越权尝试（例如触碰预算或投放开关）会被拒绝并留痕——审计链覆盖全部尝试，不只是成功行为。

注意：本样例申请 doAnything 产品权限。域名清单、页面范围和动作白名单等业务边界需要由应用和下游服务配置、校验；产品 scope 和 prompt 中的规则不提供这些细粒度限制。本样例未展示该配置。授权语义见 Delegate Token 与缩权。

工作流程

用户选择广告账户、关键词组和目标落地页。
GenAuth 发起交互式委托；用户在 Qoni Console 确认后，服务端回调兑换出最小权限凭证。
应用从规则库读取当前版本的禁用宣传主张、品牌规范和合规限制，注入任务描述。
Web Agent 登录广告平台，只读现有营销活动结构和关键词列表。
检查点：本步骤只允许读取；任何指向出价、预算或投放状态的界面动作都应被拒绝并留痕。
Web Agent 抽取落地页内容，并通过 WebSearch 查询公开 SERP 和竞品广告作为参照。
Agent 按关键词组生成标题、描述和变体，每条变体对照禁用宣传主张检查并标注依据的规则编号。
Agent 输出文案草稿、变体对比和审查备注，附 audit id；应用侧校验后进入 review queue 等待确认。
检查点：任何变体不应包含禁用宣传主张或落地页无法支撑的承诺；不合规的变体应剔除并说明原因。

示例代码

本页使用已发布到 npm 的 @qoniai/qoni 0.9.0；下载包附带同版本 SDK，由 npm ci 安装。默认根据 Firefox 产品页，为演示关键词组 Firefox browser 起草搜索广告。公开网页由真实 SDK 读取，业务输入在 scenarios.ts 中标记为 public-demo。

本演示不读取或写入 GUMem；任务输入来自页面清单和明确提供的业务数据。DoAnything 直接打开所给页面，按场景任务读取并形成输出。接入自己的数据时，用 --input 指定 JSON 文件；需要用户同意时用 --interactive 发起委托，站点登录与交互处理见 Qoni SDK。

下载完整可运行样例，或在文档仓库中执行：

bash

cd examples/qoni
npm ci
npm run case -- paid-search-copy-agent
# 使用自己的输入
npm run case -- paid-search-copy-agent --input /path/to/input.json

运行前设置服务端 QONI_ACCESS_KEY、QONI_SECRET_KEY。QONI_USER_ID 可指定业务已识别的 GenAuth 用户；未指定时，本地演示从绑定用户池取用户。涉及演示 Memory 写入时，程序创建独立用户以避免修改业务用户的偏好。

本场景的真实执行入口：

import { cliOptions } from '../runtime.js'
import { inputFile, runScenario } from '../run-case.js'

// 按产品证据和任务约定的字数限制生成广告草稿。
const report = await runScenario('paid-search-copy-agent', cliOptions(), inputFile())
// report.items：关键词组、标题、描述和规则 ID，供投放人员复核。
// 校验字段：keywordGroup, headline, description, ruleId.
console.log(JSON.stringify(report, null, 2))

入口按场景 ID 读取下面这段定义，代码直接引用实际执行的 scenarios.ts，注释按页面语言显示：任务描述、输出字段、来源字段、Web Search 查询（如有）、是否使用 Memory，以及演示输入。执行链会在任务描述后追加输入数据、搜索来源、召回的 Memory 和通用安全约束，拼成最终的任务描述，完整拼装逻辑见下方执行链。

// 按产品证据和任务约定的字数限制生成广告草稿。
browser('paid-search-copy-agent',
  'Draft two search-ad variants supported by the landing page and policy. Return [{keywordGroup,headline,description,ruleId}]. Keep headlines at most 30 characters and descriptions at most 90 characters. Do not submit ads or change targeting, bids or budgets.',
  ['keywordGroup','headline','description','ruleId'], undefined, sample([firefox], { keywordGroups:['Firefox browser'], rules:[{id:'supported-claims',text:'Claims must be supported by the cited page.'}] })),

这里的 runScenario()、browser()、research() 和 sample() 是样例包的应用函数。实际 SDK 调用都在下面的执行链中：委托与权限查询 → 所需的 Memory/搜索 → 网页任务或监控 → 校验与保存。fields、sourceField 规定本场景如何校验业务输出；它们由应用使用。辅助函数的完整实现在样例包的 runtime.ts 中。

查看实际 SDK 执行链

// 场景构造器：browser() 只调用 DoAnything；research() 先 Web Search 再 DoAnything；sample() 标记 public-demo 演示输入。
const firefox = 'https://www.mozilla.org/en-US/firefox/new/'
const manifesto = 'https://www.mozilla.org/en-US/about/manifesto/'
const privacy = 'https://www.mozilla.org/en-US/privacy/firefox/'
const support = 'https://support.mozilla.org/en-US/kb/get-started-firefox-overview-main-features'
// 演示文案规则会加入 prompt；它们不替代服务端权限或业务规则校验。
const policy = {
  version: 'demo-2026-09',
  approvedClaims: ['Describe only features supported by the cited page.'],
  forbiddenClaims: ['guaranteed security', '100% private', 'unverified pricing or performance'],
  voice: 'concise and warm',
}
const sample = (pages: string[], business: JsonObject = {}): JsonObject => ({
  dataset: 'public-demo', pages, policy, business,
  notice: 'Business records are synthetic demonstration inputs. Referenced websites and SDK execution are real.',
})
// fields 是必填输出字段；sourceField 指定需要校验 URL 格式的字段，memory 控制是否调用 GUMem。
const browser = (id: string, task: string, fields: string[], sourceField: string | undefined, input: JsonObject, memory = false): Scenario => ({
  id, products: ['doAnything'], task, fields, sourceField, input, memory,
})
const research = (id: string, task: string, fields: string[], sourceField: string, queries: string[], input: JsonObject, memory = false): Scenario => ({
  id, products: ['webSearch', 'doAnything'], task, fields, sourceField, queries, input, memory,
})

import { QoniScopes, type JsonObject, type RunResult } from '@qoniai/qoni'
import { readFileSync } from 'node:fs'
import { getScenario, type Scenario } from './scenarios.js'
import { appendTrace, checkInputCoverage, cleanupDemoUser, createContext, delegate, handleInteraction, inputEntryCount, isolateDemoUser, object, readWithRetry, renderScreenshot,
  save, saveArtifacts, searchHits, settled, settleRun, validateItems, withCleanup, type Context, type Options } from './runtime.js'

export async function runScenario(id: string, options: Options = {}, input?: JsonObject) {
  // 按场景 ID 读取真实任务定义；--input 只替换业务输入。
  const scenario = getScenario(id)
  const data = input ?? scenario.input
  if (scenario.memory && data.dataset !== 'public-demo' && options.mode !== 'interactive' && !options.userId && !process.env.QONI_USER_ID) {
    throw new Error('Business Memory writes require the current QONI_USER_ID; do not select an arbitrary bound user')
  }
  const context = await createContext(id, { ...options,
    skipUserResolution: scenario.memory && data.dataset === 'public-demo' })
  return withCleanup(context, async register => {
    register('isolated demonstration user', () => cleanupDemoUser(context))
    // 演示偏好写入隔离用户；业务 Memory 必须属于明确识别的当前用户。
    if (scenario.memory && data.dataset === 'public-demo') await isolateDemoUser(context)
    return await executeScenario(context, scenario, data)
  })
}

export async function executeScenario(context: Context, scenario: Scenario, input: JsonObject) {
  const pages = input.pages
  if (!Array.isArray(pages) || !pages.length || pages.some(page => typeof page !== 'string' || !/^https:\/\//.test(page))) {
    throw new Error('Input pages must be an array of HTTPS URLs')
  }
  if (input.requiresLogin === true && context.mode !== 'interactive') {
    throw new Error('Targets that require sign-in need --interactive and user-controlled login')
  }
  const memoryScopes = scenario.memory
    ? [QoniScopes.GUMEM_MEMORY_READ, QoniScopes.GUMEM_MEMORY_WRITE, QoniScopes.GUMEM_MESSAGE_WRITE] : []
  // delegate() 是应用函数，内部调用 delegateToken / completeDelegateToken。
  const grant = await delegate(context, scenario.id, scenario.products, memoryScopes)
  // 查询实际授权范围；readWithRetry() 只对可重试的读取错误有限重试。
  const { data: tokenInfo } = await readWithRetry(context, 'delegation introspection',
    () => context.qoni.genauth.introspectDelegationToken({ token: grant.token }))
  const info = object(tokenInfo)
  if (info.active !== true) throw new Error('The delegation token is not active')
  const audit = { grantId: grant.grantId, auditId: grant.auditId, scopes: info.scope }
  let memory: unknown
  if (scenario.memory) {
    // Session 将本次对话关联到当前用户，sessionId 由应用生成。
    const sessionId = `${scenario.id}-${Date.now()}`
    await context.qoni.gumem.createSession({
      token: grant.token, userId: context.userId, sessionId, title: scenario.id,
    })
    const preferences = object(input.business ?? {}).confirmedPreferences
    if (Array.isArray(preferences) && preferences.length) {
      // 只写入业务已经确认的偏好；sync: true 请求同步处理这次写入。
      await context.qoni.gumem.addMessages({ token: grant.token, userId: context.userId, sessionId, sync: true,
        messages: [{ role: 'user', content: `Confirmed demonstration preferences: ${preferences.join('; ')}` }] })
    }
    // 召回与任务有关的偏好，作为后续 prompt 的上下文。
    memory = (await readWithRetry(context, 'GUMem recall', () => context.qoni.gumem.recall({ token: grant.token, sessionId,
      query: 'Confirmed preferences relevant to this task', details: true }))).data
    save(context, 'memory.json', { sessionId, context: memory })
    if (Array.isArray(preferences) && preferences.length && !preferences.every(value => JSON.stringify(memory).includes(String(value)))) {
      throw new Error('Recall did not include the confirmed preferences just written by this demo')
    }
  }

  if (scenario.products.includes('track')) return runMonitor(context, scenario, input, grant.token, audit)

  let hits: ReturnType<typeof searchHits> = []
  if (scenario.queries) {
    // Web Search 返回真实 results[]；搜索来源将提供给 DoAnything 阅读。
    const search = await context.qoni.webSearch.run({ token: grant.token, prompt: scenario.queries, maxResultsPerQuery: 3 })
    save(context, 'search-ref.json', { runId: search.id, audit })
    await withCleanup(context, async register => {
      register('Web Search run', () => search.cancel('Documentation demonstration cleanup'))
      const result = await settleRun(context, search)
      save(context, 'search-result.json', result)
      settled(result)
      hits = searchHits(result.output)
    })
  }

  // 逐项对应输入的场景按输入项数要求条数，其余场景最多两项。
  const requiredItems = inputEntryCount(scenario.id, input)
  // 拼装场景任务、业务输入、搜索来源和 Memory；这些都是应用约定的上下文。
  const prompt = [scenario.task, `Task inputs: ${JSON.stringify(input)}`,
    `Search sources: ${JSON.stringify(hits)}`, `Confirmed memory: ${JSON.stringify(memory ?? null)}`,
    `Actual collection time: ${new Date().toISOString()}`,
    requiredItems === undefined
      ? 'Inspect the supplied sources. Return at most two items in the requested JSON array, without prose or Markdown.'
      : `Inspect the supplied sources. Return exactly ${requiredItems} item${requiredItems === 1 ? '' : 's'} in the requested JSON array, one per input entry, without prose or Markdown.`,
    'Keep synthetic demonstration data identified as synthetic. Do not send messages, publish, pay, edit accounts or submit forms.',
    input.requiresLogin === true ? 'Request user sign-in through an interaction when required; never enter credentials yourself.' : 'Public demonstration sources only; do not sign in.',
  ].join('\n\n')
  // 使用同一委托启动 Agent；capture 接收服务端交付的截图，不保证每步都有图。
  const run = await context.qoni.doAnything.run({ token: grant.token, prompt, capture: { screenshots: true } })
  save(context, 'run-ref.json', { runId: run.id, session: run.sessionRef, audit })
  let result: RunResult
  const trace = (event: { type: string; data: unknown }) => {
    context.eventCounts[event.type] = (context.eventCounts[event.type] ?? 0) + 1
    if (['progress','message','done'].includes(event.type)) appendTrace(context, event)
    if (event.type === 'browserLiveUrlChanged') {
      const liveUrl = object(event.data).liveUrl
      if (typeof liveUrl === 'string') context.browserUrl = liveUrl
    }
  }
  return withCleanup(context, async register => {
    register('DoAnything run', () => run.cancel('Documentation demonstration cleanup'))
    if (context.delivery === 'events') {
      // --events 实时读取事件；普通交互对象先转换为 SDK 句柄再交给用户处理。
      for await (const event of run.events({ signal: AbortSignal.any([context.abort.signal, AbortSignal.timeout(context.timeoutMs)]) })) {
        trace(event)
        if (event.type === 'screenshot') renderScreenshot(context, event.image)
        if (event.type === 'interaction') await handleInteraction(context, run.interactionHandle(event.data))
      }
      result = await settleRun(context, run)
    } else {
      // 回调模式在 wait 内接收同一次任务的事件；这里的辅助函数会保存图像和询问用户。
      result = await settleRun(context, run, { onEvent: trace,
        onScreenshot: (image, index) => renderScreenshot(context, image, index),
        onInteraction: interaction => handleInteraction(context, interaction) })
    }
    save(context, 'result.json', result)
    settled(result)
    await saveArtifacts(context, result)
    if (scenario.id === 'landing-page-audit-agent' && context.screenshots === 0) throw new Error('The landing-page audit did not deliver the requested screenshot')
    // 应用校验必填字段和来源 URL 格式；事实准确性仍需业务复核。
    const items = validateItems(result.output, scenario.fields, scenario.sourceField)
    // 要求逐项对应输入的场景，再核对每个输入项都有对应输出。
    checkInputCoverage(scenario.id, items, input)
    const report = { scenario: scenario.id, dataset: input.dataset, passed: true, runId: run.id,
      status: result.status, items, audit, screenshots: context.screenshots, interactions: context.interactions,
      events: context.eventCounts, artifactIds: result.artifacts.map(artifact => artifact.id) }
    save(context, 'report.json', report)
    return report
  })
}

async function runMonitor(context: Context, scenario: Scenario, input: JsonObject, token: string, audit: JsonObject) {
  // Track 单独创建 monitor：声明目标、抽取字段并请求每小时调度。
  const monitor = await context.qoni.track.create({ token, prompt: scenario.task,
    targetUrls: input.pages, extractionSchema: { heading: 'string', source_url: 'string' },
    tickInstructions: `Open the target URLs and read the actual visible heading. Return a JSON object with heading and source_url. ${scenario.task}`,
    triggerDsl: { on: 'change' }, schedule: { kind: 'interval', intervalSeconds: 3600 } })
  save(context, 'monitor-ref.json', { id: monitor.id, audit })
  return withCleanup(context, async register => {
    register('Track monitor', () => monitor.delete())
    const definition = await monitor.get()
    save(context, 'monitor-definition.json', definition)
    if (object(definition.schedule).intervalSeconds !== 3600) throw new Error('Track did not persist the requested schedule interval')
    // 立即运行一次，再读取该 runId 的实际抽取；completed 本身不足以证明取数成功。
    const tick = await monitor.runNow()
    save(context, 'tick.json', tick)
    if (tick.state !== 'completed') throw new Error(`Track execution failed: ${tick.state} / ${tick.error ?? ''}`)
    const runId = tick.runId
    if (typeof runId !== 'string') throw new Error('Track tick did not return a runId')
    const detail = await monitor.run(runId)
    save(context, 'tick-detail.json', detail)
    if (detail.state !== 'completed' || !detail.extracted || !Object.keys(object(detail.extracted)).length) {
      throw new Error('Track did not extract page data')
    }
    const extracted = object(detail.extracted)
    if (typeof extracted.heading !== 'string' || !extracted.heading.trim() ||
      typeof extracted.source_url !== 'string' || !/^https:\/\//.test(extracted.source_url)) {
      throw new Error('Track extraction is missing a heading or source URL')
    }
    const normalizeUrl = (value: string) => { const url = new URL(value); url.hash = ''; return url.href.replace(/\/$/, '') }
    if (!(input.pages as string[]).some(url => normalizeUrl(url) === normalizeUrl(String(extracted.source_url)))) {
      throw new Error('The Track source URL is not a configured target')
    }
    // 检查暂停/恢复是否保存；withCleanup() 在退出时调用 monitor.delete()。
    await monitor.pause()
    if ((await monitor.get()).status !== 'paused') throw new Error('Track did not persist the paused state')
    await monitor.resume()
    if ((await monitor.get()).status !== 'active') throw new Error('Track did not persist the active state')
    const report = { scenario: scenario.id, dataset: input.dataset, passed: true, monitorId: monitor.id,
      runId, state: detail.state, outcome: detail.outcome, extracted: detail.extracted, audit }
    save(context, 'report.json', report)
    return report
  })
}

export function inputFile(): JsonObject | undefined {
  const index = process.argv.indexOf('--input')
  return index >= 0 ? object(JSON.parse(readFileSync(process.argv[index + 1], 'utf8'))) : undefined
}

结果写入 output/paid-search-copy-agent/report.json。report.items 包含关键词组、标题、描述和规则 ID，供投放人员复核，字段为 keywordGroup, headline, description, ruleId；audit 保存委托 ID、审计 ID 和实际授权范围，http.json 记录脱敏请求状态。应用解析 DoAnything 输出，并检查必填字段。内容判断仍需业务人员结合原始来源复核。

数据与记忆边界

这个场景涉及四类数据，本场景不使用 GUMem：

版本化规则：禁用宣传主张、品牌规范、合规限制——放在规则库（policy store）里按版本管理，每条变体引用规则编号和版本。
业务状态：文案变体、审查结论、各关键词组的历史表现——归档到你的投放记录和 analytics 存储，供复盘与追溯。
审计记录：grantId 与 auditId 构成的委托与行为链——由 GenAuth 维护。
用户 Memory（可选）：只有用户或审阅者明确确认的长期个人偏好才属于 GUMem；本场景的输入都是团队级规则和业务数据，默认不召回也不写回。

失败处理

情况	推荐处理
广告平台登录态失效	任务挂起，通知用户重新登录，从断点继续。
落地页抽取失败或内容与关键词不匹配	按失败处理并回放会话记录，不基于猜测的页面内容写文案。
委托范围外的出价或预算修改请求	直接拒绝并记录，事后可在审计链中查到未遂动作。
输出变体缺少关键词组或规则编号	应用侧校验直接丢弃该条变体，并在审查备注中标注丢弃数量和依据的规则版本。

生产注意点

不要自动提交广告或修改预算。所有文案变体应先进入草稿或 review queue。对广告后台的读取频率应设置上限，避免触发平台风控；文案中的产品宣传主张必须能被落地页或授权资料支撑，无依据的宣传主张不进入草稿。宣传主张规范更新后应在规则库中发布新版本，避免旧规则继续约束新变体。

下一步

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权限与委托边界 ​

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数据与记忆边界 ​

失败处理 ​

生产注意点 ​

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