“当AI替你下单，品牌的增长逻辑要重写了。

今年的世界人工智能大会WAIC，AI Agent几乎无处不在。但逛完一圈你会发现一个有意思的现象：大部分展台上的Agent还在“展示能力”，写首诗、做个表、画张图。

而有一个叫钛动科技公司的展台前，人们在排队“让Agent干活”。

我在这个展台前站了十分钟。旁边一个做跨境电商的人直接给一个Agent下达任务：“帮我找英美区泳池机器人达人。”

几秒后，系统列出了5个候选达人，问他要不要发合作邮件。他说“发吧”，5封邮件发送成功。

整个过程，不到五分钟。他用的产品，就是钛动科技的Navos。

在此次WAIC期间，钛动科技亮相了全球首批AI营销智能体一Navos 2.0。而在7月初，他们还宣布成为ChatGPT Ads官方认证合作伙伴。

这两件事放在一起看，指向同一个方向：Agentic Commerce正在从概念走进真实商业。

与此同时，千问能点外卖了，豆包在推进购物功能，微信Agent在探索打通小程序生态。AI Agent正在批量进入消费决策链。这已不是未来的想象，是正在发生的事情。

那么，这将会对目前的商业市场带来哪些改变呢？

Agentic Commerce
下一代商业形态正在成型

要理解Agentic Commerce，得先看清商业形态是怎么一步步走过来的。

E-Commerce（电子商务）时代，核心是“人找货”。用户主动搜索、比价、下单，决策权完全在自己手里。谁拿到了更多精准流量，谁就能卖出更多货，Amazon、淘宝是这一阶段的主角。

Social Commerce（社交电商）时代，核心变成了“人跟人”。用户不一定知道自己要什么，但信任的人推荐了，就买了。KOL种草、直播间带货，核心是把“信任关系”变成交易催化剂，TikTok Shop、小红书是这一阶段的代表。

两个时代的本质区别是什么？决策权第一次发生了迁移。从“用户完全自主决策”，变成了“用户参考他人决策”。

有观点认为现在，Agentic Commerce（智能体商业）正在成为第三次浪潮。但这一次，变化的不是信息来源，而是决策主体本身。

什么是Agentic Commerce？简单点说，它就是让AI参与商品发现、消费决策和商业交易，代表下一代商业形态。

这会带来三个核心变化：

·决策主体从“人”部分转移给“Agent”——不是推荐，是“代决策”

·交互方式从“搜索+浏览”变成“对话+任务”——用户表达意图，Agent完成任务

·交易链路从“看到→点击→购买”变成“意图→匹配→成交”——曝光不再是交易的起点，意图才是

换句话说，当供给极大丰富、信息极度过载，最稀缺的已经不是商品和流量，而是用户的注意力和决策带宽。Agentic Commerce用AI替代用户完成“选择”这个动作，这或将推动商业底层逻辑的第三次重构。

那这个听上去很前卫的概念，已经在真实商业世界里落地了么？答案是肯定的。

目前来看，其三个关键要素已经出现：

Agentic Ads（智能体广告）。广告进入Agent的决策链路，从“让人看到”变成“让Agent选中”。ChatGPT Ads就是最早的触点，你向ChatGPT提问，它可以推荐商品并逐步探索Agent完成交易流程。这意味着品牌优化的目标，将从CPM、CTR、CVR变成“被Agent推荐的概率”。这是面向C端消费者的Agent。

Agentic Workflow（智能体工作流）。Agent进入企业真实经营流程，市场洞察、内容生成、投放、归因、优化由多个Agent协同完成。过去SaaS解决的是“流程数字化”，Agentic Workflow解决的是“流程自动化+决策智能化”。这是面向B端企业的Agent。

A2A（Agent-to-Agent）。B端Agent沉淀商业智慧，C端Agent代表消费者需求，两端通过协议和Agent网络协作。这是更远的终局，当B端和C端的Agent开始大规模“对话”，撮合、交易、交付将由Agent网络自动完成。

这三个要素，Agentic Commerce的骨架已经清晰了。但概念归概念，真实商业里，Agent到底能不能“干活”？能。下一部分，我们来拆解一个真实的Agent是怎么做到的。

Agentic Commerce进入真实商业
需要哪三种关键能力？

概念清楚了，下一个问题更实际：一个能进入真实商业的Agent，到底需要什么？

答案不是简单的调用“大模型”，也不是“API接口”。Agentic Commerce对“Agent”的要求，比大多数人想象的要苛刻得多。它需要三种能力，缺一不可。

能力一：专业AI能力——不是“能聊”，是“能干”

Agentic Commerce中的Agent不是聊天机器人，是能独立完成业务任务的数字实体。

“能聊”和“能干”的区别是什么？

聊天机器人的终点是“输出一段文字”，而Agent的终点是“交付一个业务结果”。你问ChatGPT“帮我做个选品分析”，它给你一份报告。然后呢？你自己去执行。但你问钛动科技的Navos同样的问题，它给你选品结论、备货建议、投放策略、风险提示。并且这些建议是基于真实投放数据校准过的，不是教科书式的泛泛之谈。

这意味着三个层面的能力：

首先就是任务自主拆解，把模糊需求自动分解为可执行的子任务序列。用户说“帮我做选品”，Agent不能只给一份报告，而要自动分解为：市场趋势扫描→热销类目识别→竞品竞争度判断→备货优先级排序→投放策略→合规风险提示。拆解能力，决定了Agent能处理多复杂的任务。

把任务拆解好了，接下来就是工具调用与跨系统执行：连接广告后台、达人库、素材引擎、交易系统，直接干活。Agent要能“动手”，而不是只“动嘴”。工具调用能力，决定了Agent的“行动半径”。

别急，到这里事情还没结束。Agent还需要持续校准与自进化：在真实执行中接收反馈（点击率、转化率、ROAS），自动调整策略。

能力二：真实商业数据——AI的“手感”从哪来？

通用大模型，为什么在商业场景中总是“差一口气”？因为它缺“手感”。

它知道“什么是好的营销案例”，但不知道“什么策略在出海营销中真的能跑赢”。它没有看过真实的竞价数据，没有感受过不同素材的CTR（Click-Through Rate，点击率，是广告被点击的次数除以被展示的次数）差异，没有对比过不同市场的ROAS曲线。所以，它的回答是“教科书式的”，而不是“实战派的”。

这背后的根本原因是什么？

通用大模型的训练数据，是静态的、公开的、非商业性的。它学的是“营销知识”，而不是“营销经验”。知识和经验的区别是什么？知识是“CTR低说明广告效果不好”，经验是“在这个品类、这个市场、这个季节，CTR降到多少以下就该换素材了，换什么类型的素材效果最好”。知识告诉你“是什么”，经验告诉你“怎么做”。

一个真正能用的商业Agent，需要的是经验，而不仅仅是知识。

经验只能从真实商业数据中获得，需要的数据资产包括：

·覆盖多市场、多行业的投放效果数据，而不只是公开案例

·跨文化、跨渠道的营销策略知识，而不只是通用方法论

·实时回流的效果反馈，形成数据飞轮，而不只是一次性训练

没有真实数据的Agent只能给“看上去都对”的建议，无法做出“做了就能赢”的结果。

能力三：与C端Agent的对接能力（A2A生态位）

如果B端Agent能力再强，但C端Agent根本“找不到”它，Agentic Commerce就还是一盘散沙。怎么解决这个问题，这就要用到A2A（Agent-to-Agent）。

A2A的本质是什么？是交易撮合的自动化。 今天的电商平台，撮合的是“用户”和“商品”（通过搜索、推荐、社交）。A2A时代，撮合的是“C端Agent”和“B端Agent”。用户不再亲自“逛”，而是由C端Agent代表用户去“谈”。你的预算、偏好、需求，Agent都懂，它去和B端Agent谈判，找到最优解。

这意味着B端企业必须提前做三件事：

·接入C端Agent生态（如ChatGPT Ads、千问、豆包）

·理解C端Agent的决策逻辑与交互方式，C端Agent如何“评估”一个品牌？它看重什么信号？

·有能力在Agent界面中被“发现”和“推荐”，这不是SEO，是“AGO”（Agent Growth Optimization）

同时具备这三种能力的公司，极少。而钛动科技恰好卡住了这个位置。

先看专业AI能力。2026年WAIC期间发布的Navos 2.0，在三个维度上都展示了完整的Agent能力。

例如，在选品场景中，用户输入“世界杯美区小商品机会”，Navos自动完成市场趋势分析→5大品类推荐→客单价区间判断→分平台投放策略→合规风险提示，6个子任务一气呵成。

达人营销场景中，用户说“帮我找英美区达人带货泳池机器人”，Navos自动筛选达人、推荐具体账号、评估互动率水平、生成个性化建联文案、批量发送合作邮件，5封全部发送成功。

投放复盘场景中，用户说“30分钟后发给老板”，Navos拉取广告后台数据、诊断出“素材疲劳+受众过窄”的根因，直接输出暂停2条、保留1条、补3条的指令级建议，并生成老板摘要写入团队文档。

Navos 2.0的突破在于，它将原本分散的全球营销能力收敛到一个AI入口，由五个专业智能体协同完成全链路任务：

AI选品智能体追踪市场趋势，识别高潜力品类，输出目标市场与推广策略。

AI达人智能体背靠1.5亿全球达人资源，智能匹配创作者并批量多语种建联。

AI漫剧智能体贯通选题、剧本、分镜、视频生成及本地化，让内容走向全球发行。

AI桌面助手在用户授权情况下可操作网页、读取文件、连接飞书，将专业判断转化为可直接使用的成果。

五个Agent协同作战，让全球营销从“人找工具”走向“智能体交付结果”。

再看真实商业数据。目前，钛动服务超过10万家广告主，累计管理超过4亿条广告策略，覆盖200多个国家和地区、1400万SPU，这些数据沉淀为包含用户分析、跨文化创意、媒介策略与风控知识的深度标注数据集。更重要的是其专业模型+多智能体的双轮驱动架构，形成数据、算法、创意知识持续提炼复用的自增强闭环，这就是“越用越强”的来源。

最后看与C端Agent的对接能力。2026年7月8日，钛动科技成为亚太首批ChatGPT Ads官方技术合作伙伴。更重要的是，钛动已跑通效果验证的完整闭环：6月以来结合OpenAI官方指导完成首批广告主定向邀请测试，某出海品牌客户经优化后，ChatGPT Ads营销成本大幅下降，ROI提升至原来的2.5倍。正如钛动创始人兼CEO李述昊所说：“此次与OpenAI的合作，是钛动科技向智能体商业大爆发时代迈出的关键一步。”

钛动科技创始人兼CEO李述昊（左二）、OpenAI全球广告负责人David Dugan（左三）今年6月在戛纳会面

专业模型层（钛极，钛动科技自研的营销大模型）+产品应用层（Navos）+生态连接层（ChatGPT Ads），三层同时布局，这在目前的Agentic Commerce赛道中并不多见。

一个全新商业时代正在打开
但我们还只站在门口

可能有人会说，Agentic Commerce是一个新兴赛道么？错了，Agentic Commerce不是细分赛道，是商业形态的代际升级。

从E-Commerce到Social Commerce已经验证了一个规律：决策链路变化→商业格局重构。当决策主体从“人”部分转移给“Agent”，品牌与消费者的关系、广告的逻辑、交易的链路，全部要重写。

而且，这次重构的深度，可能比前两次都要大。

E-Commerce重构的是“渠道”，把线下交易搬到线上，但交易的逻辑没变（人找货）。Social Commerce重构的是“信任机制”，让社交关系成为交易的催化剂，但决策的主体没变（还是人）。Agentic Commerce重构的是“决策权”，从“人决策”变成“Agent辅助决策甚至代决策”。

这是商业底层逻辑的彻底重写。

每一个曾经在E-Commerce和Social Commerce时代完成商业闭环的品牌，都需要在Agentic Commerce时代重建增长逻辑，这是一个不可逆的进程。

当然，这个过程并不是一蹴而就的，我们还处在万里长征的第一步。

标准化、信任透明性、数据闭环，这三个问题，任何一个没解决，Agentic Commerce都很难真正成为主流。

先说标准化。A2A协议尚未成熟，B端Agent与C端Agent如何“对话”尚无统一标准。今天的Agent生态有点像2000年代初的互联网，大家都在建自己的“围墙花园”，互操作性几乎为零。谁来定义Agent之间的“通用语言”？这不仅是技术问题，更是生态治理问题。

此外，信任与透明性问题也值得关注。当Agent替人做消费决策，谁对决策结果负责？如果Agent推荐的商品出了问题，是平台的责任、品牌的责任、还是Agent的责任？透明度如何保证？这是Agentic Commerce走向主流必须跨过的制度门槛。

更进一步，数据闭环尚未实现。Agentic Commerce要求端到端的数据归因，从意图理解到最终成交，全链路可追踪、可优化。目前多数场景仍未完全打通，尤其在跨Agent协作的场景下，用户可能通过ChatGPT发现商品、通过千问完成比价、通过微信Agent完成下单，数据碎片化严重。谁能让数据在全链路流动起来，谁就掌握了Agentic Commerce的核心资产。

虽然道路是曲折的，但前路是光明的。演进路径大致清晰：

未来1-2年（短期），更多C端Agent（千问、豆包、ChatGPT等）进入消费决策场景，Agentic Ads成为品牌预算的新流向。品牌开始设立“Agent投放”岗位，就像2010年代设立“社交电商运营”一样。

中期（2-5年），A2A协议逐步成熟，B端Agent与C端Agent的协作成为常态。第一批“Agent原生品牌”出现。这些品牌从第一天起就以“被Agent推荐”为核心增长策略，而不是依赖传统的流量获取。

长期（5年以上），Agentic Commerce成为商业基础设施，就像今天的电商平台一样无处不在。到那时，“没有被Agent推荐能力”的品牌，就像今天“没有电商渠道”的品牌一样难以生存。

历史的车轮，滚滚向前

商业形态的演进，本质上是一部“决策权外移”的历史。

农业时代，人自己种、自己织、自己用，所有决策自己完成。工业时代，分工出现了，有人种地、有人织布、有人运输，人把“生产”外包了出去。互联网时代，信息中介出现了，搜索引擎帮人找信息、电商平台帮人找商品，人把“寻找”外包了出去。

现在轮到“选择”了。

这是一个更深的切口，因为选择连接着偏好、判断、价值观，它一直被视作人类智识的专属领地。把选择外包给机器，听起来比把生产外包给工厂、把寻找外包给搜索引擎，都更让人不安。

但历史从不理会不安。

每一次决策权的外移，都伴随着不适、怀疑和抗拒。搜索引擎刚出现时，有人说“人会丧失记忆能力”。社交电商刚兴起时，有人说“人会丧失独立判断”。事实证明，人类没有丧失任何东西，只是把低价值的重复劳动交给了机器，把精力腾出来做更重要的事。

Agentic Commerce也是一样。

它不是在剥夺人的选择权，是在接管“选择”这个动作中那些低价值的、重复的、信息过载的部分，比价、筛选、评估、决策疲劳。让人可以把注意力放在真正需要判断力的事情上。

当B端Agent和C端Agent开始大规模协作，当商品发现、消费决策、交易执行由Agent网络自动完成，商业将回归它最原始的本质：让需要的人，找到需要的东西。

中间的一切，搜索、比价、种草、信任背书，都只是信息不对称时代的过渡产物。

现在，这个过渡期正在走向终点。

文：月满西楼 / 数据猿

责编：凝视深空 / 数据猿