过去一周，Clawdbot（现已改名为 OpenClaw）在海外 AI 社区迅速走红。最初引发关注的是它在 GitHub 上不同寻常的 star 曲线走势；随后，在 X、Reddit 和 Discord 社区中，关于它的使用截图被不断转发。
有人让它接管浏览器，有人让它自动完成一整套工作流程，还有人干脆把旧电脑变成 24 小时运行的 AI 代理服务器。
跟传统的 AI 工具不同，Clawdbot是一个能安装在自己设备、能持续运行、执行任务的个人 AI 智能体（Agent）。
Clawdbot 的爆火并不是因为它更聪明，它同样接入市面已有的通用大模型，但它第一次让足够多的人产生了同一种直观感受——AI 不再只是跟我对话，而是在替我把事情做完。
当 Agent 真正从对话走向执行，开始被期待成为生产力，价值如何落地成为无法回避的命题。
个人 Agent 的挑战在于，它面对的是不同用户高度开放、不确定、且缺乏反馈闭环的任务环境。这也是为什么，它们更容易制造兴奋却更难形成可持续的商业模式。
但在商业场景中，Agent 正在展露出技术和商业的双重价值。尤其是在营销领域：这里数据足够海量、流程足够复杂、结果足够可量化、反馈足够密集，既残酷又真实，是 Agent “干活”的最佳试炼场。
诸如钛动科技等长期深耕出海营销的 AI 科技公司，已经不再停留在围观 Agent 热闹的阶段，而是进入了 Agent 的生产力时刻。
Agent 的价值战场，为什么先出现在营销？
Clawdbot 的火热与局限，是当前 AI Agent 从技术走向商业的关键分野：它需要直面产品可靠性、成本控制和实用性等商业门槛。
如果把视角从个人体验拉回到商业世界，Agent 的落地路径会相对清晰。有行业研究和企业实践显示，Agent 最先实现规模化应用的场景，往往具备几个共同特征：流程高度结构化、结果可量化、反馈周期短，并且允许在真实业务中持续试错和优化。
营销场景，尤其是数字营销，恰好满足了这些条件。
根据谷歌云发布的调研报告《The ROI of AI 2025》，在零售和消费品行业中，有 44% 的受访高管已经将 AI Agent 应用于营销场景，这是该行业内渗透率第二高的 Agent 应用领域，第一为客户服务与体验，渗透率为 47%。
这背后，是因为营销领域存在足够真实、也足够复杂的行业痛点——长期依赖个人经验，无法沉淀为可复用的企业资产。
一方面是不同国家的文化与经验壁垒。同样一条产品短视频，国内常见的做法是前三秒强刺激、强促销、强卖点；但在 TikTok 东南亚市场，真正跑量的内容，反而更接近日常生活记录，产品卖点往往在视频中段甚至结尾才出现。
语言可以翻译，但用户情绪、内容节奏、信任建立方式，极度依赖熟知当地风土人情、平台规则的操盘手和本地团队手中，经验很难规模化复制。
另一方面，出海营销通常是多平台并行，信息高度分散。
一家典型的出海企业，往往同时在 TikTok、meta、Google、YouTube 等多个平台投放广告。每个平台都有独立的数据体系、投放逻辑和评估指标，素材表现、转化路径、用户行为难以统一对齐。
从企业的出海营销团队的视角来看，他们可能每天都面临着割裂的报表和碎片化信息，决策更多依赖个人经验判断，而非真正的全局视角。
例如，一条素材在 TikTok 上点击率表现亮眼，但在meta上转化成本变得越来越高。即便是经验丰富的投手，也很难快速判断问题究竟出在素材本身、受众人群，还是平台算法差异。
此外，企业出海营销中用到工具看似丰富但实则只是简单堆叠，反而放大了消耗。过去一年，消费、电商、金融和出海 SaaS 公司，几乎同时将生成式 AI 引入内容生产和投放环节。
但文案生成、图片生成、视频生成、数据分析分别由不同工具承担，工具数量增加了，但链路并未打通。团队仍需要在多个系统之间反复切换、人工整合信息。
文化隔阂、平台分散、工具单点....这些痛点带来的结果是，企业在不断重复流量焦虑：素材不断测试，却难以复用；爆款频繁出现，却无法沉淀方法论；预算持续投入，但对“下一步该怎么做”依然缺乏确定性。
也正因为这些痛点，营销行业真正需要的，并不是更多零散的 AI 工具，而是能够跨平台理解数据、跨文化总结经验，并直接参与执行决策的 Agent 系统。
长期观察中国企业出海的钛动科技创始人李述昊认为，当前生成式 AI 的核心突破，在于其交互能力已经达到“9 年义务教育，甚至初高中水平”，实现了与人类的自然互动。但这类基础 AI，仍然缺乏真正的“职业能力”。
钛动科技成立于 2017 年，是一家领先的AI营销科技公司，长期为中国出海企业提供基于海量数据的 AI 生产力。在他们看来，若要达到职业水平，AI 必须基于用户洞察、品牌营销、商业分析等真实业务数据进行长期训练，才能从“能交流”，进阶为“能干活”。
当 Agent 走向决策，需要怎样的「大脑」和「手脚」
进入营销执行和决策层，智能体Agent 面临的挑战不只是“算力够不够”，而是能否理解复杂业务、形成判断，并将判断转化为可持续的行动。
这是通用大模型最容易失效的地方。
通用模型擅长语言生成，却很难处理出海营销中大量隐性文化信息：不同国家用户的情绪偏好、不同平台的内容节奏、广告衰减的真实原因，以及素材、投放与转化之间的因果关系。
这些信息很难从公开语料中获得，基本只会在一次次的投放执行中沉淀，也只在经验丰富的投手和分析师中流转。
钛动科技选择了一条不同的通用大模型的路径。
在底层技术，他们不是直接“拿来”通用模型，而是基于多年出海营销实践，训练了一套专门面向出海场景的专业大模型——钛极多模态大模型。
这个模型并不追求泛化能力最大化，而是围绕营销决策本身：理解不同市场的内容偏好、平台规则、用户行为路径，以及广告效果变化背后的真实原因。
如果说钛极解决的是“怎么想”，那么 Navos 解决的就是“怎么做”。
Navos 并不是一个单一功能的 AI 工具，而是一个多个子 Agent 协作的执行系统。在实际使用中，它是一个能 7×24 小时运转的营销团队：
有 Agent 负责分析市场与竞品，判断投放哪个市场更有效、什么广告更容易打动用户、哪个渠道覆盖更广；
有 Agent 负责拆解爆款素材结构，快速总结爆款元素，生成多套海报、视频脚本与分镜，将原本需要数天完成的拍摄与剪辑流程，压缩至 1 小时以内；
还有 Agent 直接参与投放与预算管理，同时管理成千上万个广告账户，对成本异常、流量下跌等情况进行分析与预警。
从用户的反馈来看，使用 Navos 之后，产品的素材表现、投放数据、用户反馈不再分散在不同平台和系统中，而是被统一分析，持续验证效果。
例如，当某一市场的素材点击率突然下滑，Navos 不只是提示异常，而是结合历史素材、竞品变化和平台规则，判断问题更可能出在视频节奏、受众疲劳，还是投放环境变化，并自动给出新的测试方案。
对企业而言，这意味着营销不再完全依赖个人经验，也不再需要在多个系统之间来回切换。Agent 不只是生成内容，而是开始决策、执行、对结果负责。
从这个角度看，钛动科技所做的，并不是简单地“把 AI 引入营销”，而是将多年积累的行业认知、数据和方法论，压缩进一个可以持续运转的 Agent 系统中。
Agent从情绪价值，到成为生产力
回顾 Clawdbot 的走红，本质上是用户对AI新功能的情绪共振。它让用户第一次直观感受到，AI 不只是回答问题，而是可以接管流程、持续运行、替人做事。这种体验足够新，也足够震撼。
但Agent如果只停留在“好玩”，而不可规模复制与商业化，大概率会被新的Agent后来者们拍碎。真正推动 Agent 进入“可规模复制”阶段的，是那些对结果高度敏感、对效率极端苛刻的商业场景，例如出海营销。
而钛动科技的 Agent 能够率先实现规模化应用，并非偶然。
其自研的钛极多模态大模型，基于钛动科技在全球 200 多个国家、服务超过 10 万个广告主过程中积累的真实商业数据训练而成，覆盖多平台、多语言、多文化场景，形成高度结构化的营销数据图谱。
在此基础上，钛动科技将模型能力打磨成智能体 Navos，让用户用简单的一句话指令，就能完成任务。模型负责理解与判断，Agent 负责执行与反馈，经验得以持续积累，而不是随人员流动而流失。
目前，钛动科技的 Agent 已在电商、游戏、文娱、本地生活等多个行业实现规模化落地，并连接 meta、Google、TikTok 等平台的数百万媒体资源，以及超过 1.5 亿达人资源。
也正是在这种长期运行中，Agent 开始呈现出与个人工具截然不同的形态。
如果说 Clawdbot 展示的是 Agent 的人格化与可能性，那么钛动科技所代表的，是 Agent 的专业化与生产力化。它并不追求“像人”，而是嵌入具体行业，成为具备明确能力边界的数字员工。
至少在出海营销这一场景中，Agent 已不再只是概念展示，而开始成为企业可以依赖的生产力工具。钛动科技正在提前改写中国企业出海营销的商业规则。
