過去一周，Clawdbot（現已改名為 OpenClaw）在海外 AI 社區迅速走紅。最初引發關注的是它在 GitHub 上不同尋常的 star 曲線走勢；隨后，在 X、Reddit 和 Discord 社區中，關于它的使用截圖被不斷轉發。
有人讓它接管瀏覽器，有人讓它自動完成一整套工作流程，還有人干脆把舊電腦變成 24 小時運行的 AI 代理服務器。
跟傳統的 AI 工具不同，Clawdbot是一個能安裝在自己設備、能持續運行、執行任務的個人 AI 智能體（Agent）。
Clawdbot 的爆火并不是因為它更聰明，它同樣接入市面已有的通用大模型，但它第一次讓足夠多的人產生了同一種直觀感受——AI 不再只是跟我對話，而是在替我把事情做完。
當 Agent 真正從對話走向執行，開始被期待成為生產力，價值如何落地成為無法回避的命題。
個人 Agent 的挑戰在于，它面對的是不同用戶高度開放、不確定、且缺乏反饋閉環的任務環境。這也是為什么，它們更容易制造興奮卻更難形成可持續的商業模式。
但在商業場景中，Agent 正在展露出技術和商業的雙重價值。尤其是在營銷領域：這里數據足夠海量、流程足夠復雜、結果足夠可量化、反饋足夠密集，既殘酷又真實，是 Agent “干活”的最佳試煉場。
諸如鈦動科技等長期深耕出海營銷的 AI 科技公司，已經不再停留在圍觀 Agent 熱鬧的階段，而是進入了 Agent 的生產力時刻。
Agent 的價值戰場，為什么先出現在營銷？
Clawdbot 的火熱與局限，是當前 AI Agent 從技術走向商業的關鍵分野：它需要直面產品可靠性、成本控制和實用性等商業門檻。
如果把視角從個人體驗拉回到商業世界，Agent 的落地路徑會相對清晰。有行業研究和企業實踐顯示，Agent 最先實現規模化應用的場景，往往具備幾個共同特征：流程高度結構化、結果可量化、反饋周期短，并且允許在真實業務中持續試錯和優化。
營銷場景，尤其是數字營銷，恰好滿足了這些條件。
根據谷歌云發布的調研報告《The ROI of AI 2025》，在零售和消費品行業中，有 44% 的受訪高管已經將 AI Agent 應用于營銷場景，這是該行業內滲透率第二高的 Agent 應用領域，第一為客戶服務與體驗，滲透率為 47%。
這背后，是因為營銷領域存在足夠真實、也足夠復雜的行業痛點——長期依賴個人經驗，無法沉淀為可復用的企業資產。
一方面是不同國家的文化與經驗壁壘。同樣一條產品短視頻，國內常見的做法是前三秒強刺激、強促銷、強賣點；但在 TikTok 東南亞市場，真正跑量的內容，反而更接近日常生活記錄，產品賣點往往在視頻中段甚至結尾才出現。
語言可以翻譯，但用戶情緒、內容節奏、信任建立方式，極度依賴熟知當地風土人情、平臺規則的操盤手和本地團隊手中，經驗很難規模化復制。
另一方面，出海營銷通常是多平臺并行，信息高度分散。
一家典型的出海企業，往往同時在 TikTok、meta、Google、YouTube 等多個平臺投放廣告。每個平臺都有獨立的數據體系、投放邏輯和評估指標，素材表現、轉化路徑、用戶行為難以統一對齊。
從企業的出海營銷團隊的視角來看，他們可能每天都面臨著割裂的報表和碎片化信息，決策更多依賴個人經驗判斷，而非真正的全局視角。
例如，一條素材在 TikTok 上點擊率表現亮眼，但在meta上轉化成本變得越來越高。即便是經驗豐富的投手，也很難快速判斷問題究竟出在素材本身、受眾人群，還是平臺算法差異。
此外，企業出海營銷中用到工具看似豐富但實則只是簡單堆疊，反而放大了消耗。過去一年，消費、電商、金融和出海 SaaS 公司，幾乎同時將生成式 AI 引入內容生產和投放環節。
但文案生成、圖片生成、視頻生成、數據分析分別由不同工具承擔，工具數量增加了，但鏈路并未打通。團隊仍需要在多個系統之間反復切換、人工整合信息。
文化隔閡、平臺分散、工具單點....這些痛點帶來的結果是，企業在不斷重復流量焦慮：素材不斷測試，卻難以復用；爆款頻繁出現，卻無法沉淀方法論；預算持續投入，但對“下一步該怎么做”依然缺乏確定性。
也正因為這些痛點，營銷行業真正需要的，并不是更多零散的 AI 工具，而是能夠跨平臺理解數據、跨文化總結經驗，并直接參與執行決策的 Agent 系統。
長期觀察中國企業出海的鈦動科技創始人李述昊認為，當前生成式 AI 的核心突破，在于其交互能力已經達到“9 年義務教育，甚至初高中水平”，實現了與人類的自然互動。但這類基礎 AI，仍然缺乏真正的“職業能力”。
鈦動科技成立于 2017 年，是一家領先的AI營銷科技公司，長期為中國出海企業提供基于海量數據的 AI 生產力。在他們看來，若要達到職業水平，AI 必須基于用戶洞察、品牌營銷、商業分析等真實業務數據進行長期訓練，才能從“能交流”，進階為“能干活”。
當 Agent 走向決策，需要怎樣的「大腦」和「手腳」
進入營銷執行和決策層，智能體Agent 面臨的挑戰不只是“算力夠不夠”，而是能否理解復雜業務、形成判斷，并將判斷轉化為可持續的行動。
這是通用大模型最容易失效的地方。
通用模型擅長語言生成，卻很難處理出海營銷中大量隱性文化信息：不同國家用戶的情緒偏好、不同平臺的內容節奏、廣告衰減的真實原因，以及素材、投放與轉化之間的因果關系。
這些信息很難從公開語料中獲得，基本只會在一次次的投放執行中沉淀，也只在經驗豐富的投手和分析師中流轉。
鈦動科技選擇了一條不同的通用大模型的路徑。
在底層技術，他們不是直接“拿來”通用模型，而是基于多年出海營銷實踐，訓練了一套專門面向出海場景的專業大模型——鈦極多模態大模型。
這個模型并不追求泛化能力最大化，而是圍繞營銷決策本身：理解不同市場的內容偏好、平臺規則、用戶行為路徑，以及廣告效果變化背后的真實原因。
如果說鈦極解決的是“怎么想”，那么 Navos 解決的就是“怎么做”。
Navos 并不是一個單一功能的 AI 工具，而是一個多個子 Agent 協作的執行系統。在實際使用中，它是一個能 7×24 小時運轉的營銷團隊：
有 Agent 負責分析市場與競品，判斷投放哪個市場更有效、什么廣告更容易打動用戶、哪個渠道覆蓋更廣；
有 Agent 負責拆解爆款素材結構，快速總結爆款元素，生成多套海報、視頻腳本與分鏡，將原本需要數天完成的拍攝與剪輯流程，壓縮至 1 小時以內；
還有 Agent 直接參與投放與預算管理，同時管理成千上萬個廣告賬戶，對成本異常、流量下跌等情況進行分析與預警。
從用戶的反饋來看，使用 Navos 之后，產品的素材表現、投放數據、用戶反饋不再分散在不同平臺和系統中，而是被統一分析，持續驗證效果。
例如，當某一市場的素材點擊率突然下滑，Navos 不只是提示異常，而是結合歷史素材、競品變化和平臺規則，判斷問題更可能出在視頻節奏、受眾疲勞，還是投放環境變化，并自動給出新的測試方案。
對企業而言，這意味著營銷不再完全依賴個人經驗，也不再需要在多個系統之間來回切換。Agent 不只是生成內容，而是開始決策、執行、對結果負責。
從這個角度看，鈦動科技所做的，并不是簡單地“把 AI 引入營銷”，而是將多年積累的行業認知、數據和方法論，壓縮進一個可以持續運轉的 Agent 系統中。
Agent從情緒價值，到成為生產力
回顧 Clawdbot 的走紅，本質上是用戶對AI新功能的情緒共振。它讓用戶第一次直觀感受到，AI 不只是回答問題，而是可以接管流程、持續運行、替人做事。這種體驗足夠新，也足夠震撼。
但Agent如果只停留在“好玩”，而不可規模復制與商業化，大概率會被新的Agent后來者們拍碎。真正推動 Agent 進入“可規模復制”階段的，是那些對結果高度敏感、對效率極端苛刻的商業場景，例如出海營銷。
而鈦動科技的 Agent 能夠率先實現規模化應用，并非偶然。
其自研的鈦極多模態大模型，基于鈦動科技在全球 200 多個國家、服務超過 10 萬個廣告主過程中積累的真實商業數據訓練而成，覆蓋多平臺、多語言、多文化場景，形成高度結構化的營銷數據圖譜。
在此基礎上，鈦動科技將模型能力打磨成智能體 Navos，讓用戶用簡單的一句話指令，就能完成任務。模型負責理解與判斷，Agent 負責執行與反饋，經驗得以持續積累，而不是隨人員流動而流失。
目前，鈦動科技的 Agent 已在電商、游戲、文娛、本地生活等多個行業實現規模化落地，并連接 meta、Google、TikTok 等平臺的數百萬媒體資源，以及超過 1.5 億達人資源。
也正是在這種長期運行中，Agent 開始呈現出與個人工具截然不同的形態。
如果說 Clawdbot 展示的是 Agent 的人格化與可能性，那么鈦動科技所代表的，是 Agent 的專業化與生產力化。它并不追求“像人”，而是嵌入具體行業，成為具備明確能力邊界的數字員工。
至少在出海營銷這一場景中，Agent 已不再只是概念展示，而開始成為企業可以依賴的生產力工具。鈦動科技正在提前改寫中國企業出海營銷的商業規則。
