ChatGPT Ads只是開始，Agentic Commerce的浪潮正在到來

“當AI替你下單，品牌的增長邏輯要重寫了。

今年的世界人工智能大會WAIC，AI Agent幾乎無處不在。但逛完一圈你會發現一個有意思的現象：大部分展臺上的Agent還在“展示能力”，寫首詩、做個表、畫張圖。

而有一個叫鈦動科技公司的展臺前，人們在排隊“讓Agent干活”。

我在這個展臺前站了十分鐘。旁邊一個做跨境電商的人直接給一個Agent下達任務：“幫我找英美區泳池機器人達人。”

幾秒后，系統列出了5個候選達人，問他要不要發合作郵件。他說“發吧”，5封郵件發送成功。

整個過程，不到五分鐘。他用的產品，就是鈦動科技的Navos。

在此次WAIC期間，鈦動科技亮相了全球首批AI營銷智能體一Navos 2.0。而在7月初，他們還宣布成為ChatGPT Ads官方認證合作伙伴。

這兩件事放在一起看，指向同一個方向：Agentic Commerce正在從概念走進真實商業。

與此同時，千問能點外賣了，豆包在推進購物功能，微信Agent在探索打通小程序生態。AI Agent正在批量進入消費決策鏈。這已不是未來的想象，是正在發生的事情。

那么，這將會對目前的商業市場帶來哪些改變呢？

Agentic Commerce

下一代商業形態正在成型

要理解Agentic Commerce，得先看清商業形態是怎么一步步走過來的。

E-Commerce（電子商務）時代，核心是“人找貨”。用戶主動搜索、比價、下單，決策權完全在自己手里。誰拿到了更多精準流量，誰就能賣出更多貨，Amazon、淘寶是這一階段的主角。

Social Commerce（社交電商）時代，核心變成了“人跟人”。用戶不一定知道自己要什么，但信任的人推薦了，就買了。KOL種草、直播間帶貨，核心是把“信任關系”變成交易催化劑，TikTok Shop、小紅書是這一階段的代表。

兩個時代的本質區別是什么？決策權第一次發生了遷移。從“用戶完全自主決策”，變成了“用戶參考他人決策”。

有觀點認為現在，Agentic Commerce（智能體商業）正在成為第三次浪潮。但這一次，變化的不是信息來源，而是決策主體本身。

什么是Agentic Commerce？簡單點說，它就是讓AI參與商品發現、消費決策和商業交易，代表下一代商業形態。

這會帶來三個核心變化：

·決策主體從“人”部分轉移給“Agent”——不是推薦，是“代決策”

·交互方式從“搜索+瀏覽”變成“對話+任務”——用戶表達意圖，Agent完成任務

·交易鏈路從“看到→點擊→購買”變成“意圖→匹配→成交”——曝光不再是交易的起點，意圖才是

換句話說，當供給極大豐富、信息極度過載，最稀缺的已經不是商品和流量，而是用戶的注意力和決策帶寬。Agentic Commerce用AI替代用戶完成“選擇”這個動作，這或將推動商業底層邏輯的第三次重構。

那這個聽上去很前衛的概念，已經在真實商業世界里落地了么？答案是肯定的。

目前來看，其三個關鍵要素已經出現：

Agentic Ads（智能體廣告）。廣告進入Agent的決策鏈路，從“讓人看到”變成“讓Agent選中”。ChatGPT Ads就是最早的觸點，你向ChatGPT提問，它可以推薦商品并逐步探索Agent完成交易流程。這意味著品牌優化的目標，將從CPM、CTR、CVR變成“被Agent推薦的概率”。這是面向C端消費者的Agent。

Agentic Workflow（智能體工作流）。Agent進入企業真實經營流程，市場洞察、內容生成、投放、歸因、優化由多個Agent協同完成。過去SaaS解決的是“流程數字化”，Agentic Workflow解決的是“流程自動化+決策智能化”。這是面向B端企業的Agent。

A2A（Agent-to-Agent）。B端Agent沉淀商業智慧，C端Agent代表消費者需求，兩端通過協議和Agent網絡協作。這是更遠的終局，當B端和C端的Agent開始大規模“對話”，撮合、交易、交付將由Agent網絡自動完成。

這三個要素，Agentic Commerce的骨架已經清晰了。但概念歸概念，真實商業里，Agent到底能不能“干活”？能。下一部分，我們來拆解一個真實的Agent是怎么做到的。

Agentic Commerce進入真實商業

需要哪三種關鍵能力？

概念清楚了，下一個問題更實際：一個能進入真實商業的Agent，到底需要什么？

答案不是簡單的調用“大模型”，也不是“API接口”。Agentic Commerce對“Agent”的要求，比大多數人想象的要苛刻得多。它需要三種能力，缺一不可。

能力一：專業AI能力——不是“能聊”，是“能干”

Agentic Commerce中的Agent不是聊天機器人，是能獨立完成業務任務的數字實體。

“能聊”和“能干”的區別是什么？

聊天機器人的終點是“輸出一段文字”，而Agent的終點是“交付一個業務結果”。你問ChatGPT“幫我做個選品分析”，它給你一份報告。然后呢？你自己去執行。但你問鈦動科技的Navos同樣的問題，它給你選品結論、備貨建議、投放策略、風險提示。并且這些建議是基于真實投放數據校準過的，不是教科書式的泛泛之談。

這意味著三個層面的能力：

首先就是任務自主拆解，把模糊需求自動分解為可執行的子任務序列。用戶說“幫我做選品”，Agent不能只給一份報告，而要自動分解為：市場趨勢掃描→熱銷類目識別→競品競爭度判斷→備貨優先級排序→投放策略→合規風險提示。拆解能力，決定了Agent能處理多復雜的任務。

把任務拆解好了，接下來就是工具調用與跨系統執行：連接廣告后臺、達人庫、素材引擎、交易系統，直接干活。Agent要能“動手”，而不是只“動嘴”。工具調用能力，決定了Agent的“行動半徑”。

別急，到這里事情還沒結束。Agent還需要持續校準與自進化：在真實執行中接收反饋（點擊率、轉化率、ROAS），自動調整策略。

能力二：真實商業數據——AI的“手感”從哪來？

通用大模型，為什么在商業場景中總是“差一口氣”？因為它缺“手感”。

它知道“什么是好的營銷案例”，但不知道“什么策略在出海營銷中真的能跑贏”。它沒有看過真實的競價數據，沒有感受過不同素材的CTR（Click-Through Rate，點擊率，是廣告被點擊的次數除以被展示的次數）差異，沒有對比過不同市場的ROAS曲線。所以，它的回答是“教科書式的”，而不是“實戰派的”。

這背后的根本原因是什么？

通用大模型的訓練數據，是靜態的、公開的、非商業性的。它學的是“營銷知識”，而不是“營銷經驗”。知識和經驗的區別是什么？知識是“CTR低說明廣告效果不好”，經驗是“在這個品類、這個市場、這個季節，CTR降到多少以下就該換素材了，換什么類型的素材效果最好”。知識告訴你“是什么”，經驗告訴你“怎么做”。

一個真正能用的商業Agent，需要的是經驗，而不僅僅是知識。

經驗只能從真實商業數據中獲得，需要的數據資產包括：

·覆蓋多市場、多行業的投放效果數據，而不只是公開案例

·跨文化、跨渠道的營銷策略知識，而不只是通用方法論

·實時回流的效果反饋，形成數據飛輪，而不只是一次性訓練

沒有真實數據的Agent只能給“看上去都對”的建議，無法做出“做了就能贏”的結果。

能力三：與C端Agent的對接能力（A2A生態位）

如果B端Agent能力再強，但C端Agent根本“找不到”它，Agentic Commerce就還是一盤散沙。怎么解決這個問題，這就要用到A2A（Agent-to-Agent）。

A2A的本質是什么？是交易撮合的自動化。 今天的電商平臺，撮合的是“用戶”和“商品”（通過搜索、推薦、社交）。A2A時代，撮合的是“C端Agent”和“B端Agent”。用戶不再親自“逛”，而是由C端Agent代表用戶去“談”。你的預算、偏好、需求，Agent都懂，它去和B端Agent談判，找到最優解。

這意味著B端企業必須提前做三件事：

·接入C端Agent生態（如ChatGPT Ads、千問、豆包）

·理解C端Agent的決策邏輯與交互方式，C端Agent如何“評估”一個品牌？它看重什么信號？

·有能力在Agent界面中被“發現”和“推薦”，這不是SEO，是“AGO”（Agent Growth Optimization）

同時具備這三種能力的公司，極少。而鈦動科技恰好卡住了這個位置。

先看專業AI能力。2026年WAIC期間發布的Navos 2.0，在三個維度上都展示了完整的Agent能力。

例如，在選品場景中，用戶輸入“世界杯美區小商品機會”，Navos自動完成市場趨勢分析→5大品類推薦→客單價區間判斷→分平臺投放策略→合規風險提示，6個子任務一氣呵成。

達人營銷場景中，用戶說“幫我找英美區達人帶貨泳池機器人”，Navos自動篩選達人、推薦具體賬號、評估互動率水平、生成個性化建聯文案、批量發送合作郵件，5封全部發送成功。

投放復盤場景中，用戶說“30分鐘后發給老板”，Navos拉取廣告后臺數據、診斷出“素材疲勞+受眾過窄”的根因，直接輸出暫停2條、保留1條、補3條的指令級建議，并生成老板摘要寫入團隊文檔。

Navos 2.0的突破在于，它將原本分散的全球營銷能力收斂到一個AI入口，由五個專業智能體協同完成全鏈路任務：

AI選品智能體追蹤市場趨勢，識別高潛力品類，輸出目標市場與推廣策略。

AI達人智能體背靠1.5億全球達人資源，智能匹配創作者并批量多語種建聯。

AI漫劇智能體貫通選題、劇本、分鏡、視頻生成及本地化，讓內容走向全球發行。

AI桌面助手在用戶授權情況下可操作網頁、讀取文件、連接飛書，將專業判斷轉化為可直接使用的成果。

五個Agent協同作戰，讓全球營銷從“人找工具”走向“智能體交付結果”。

再看真實商業數據。目前，鈦動服務超過10萬家廣告主，累計管理超過4億條廣告策略，覆蓋200多個國家和地區、1400萬SPU，這些數據沉淀為包含用戶分析、跨文化創意、媒介策略與風控知識的深度標注數據集。更重要的是其專業模型+多智能體的雙輪驅動架構，形成數據、算法、創意知識持續提煉復用的自增強閉環，這就是“越用越強”的來源。

最后看與C端Agent的對接能力。2026年7月8日，鈦動科技成為亞太首批ChatGPT Ads官方技術合作伙伴。更重要的是，鈦動已跑通效果驗證的完整閉環：6月以來結合OpenAI官方指導完成首批廣告主定向邀請測試，某出海品牌客戶經優化后，ChatGPT Ads營銷成本大幅下降，ROI提升至原來的2.5倍。正如鈦動創始人兼CEO李述昊所說：“此次與OpenAI的合作，是鈦動科技向智能體商業大爆發時代邁出的關鍵一步。”

鈦動科技創始人兼CEO李述昊（左二）、OpenAI全球廣告負責人David Dugan（左三）今年6月在戛納會面

專業模型層（鈦極，鈦動科技自研的營銷大模型）+產品應用層（Navos）+生態連接層（ChatGPT Ads），三層同時布局，這在目前的Agentic Commerce賽道中并不多見。

一個全新商業時代正在打開

但我們還只站在門口

可能有人會說，Agentic Commerce是一個新興賽道么？錯了，Agentic Commerce不是細分賽道，是商業形態的代際升級。

從E-Commerce到Social Commerce已經驗證了一個規律：決策鏈路變化→商業格局重構。當決策主體從“人”部分轉移給“Agent”，品牌與消費者的關系、廣告的邏輯、交易的鏈路，全部要重寫。

而且，這次重構的深度，可能比前兩次都要大。

E-Commerce重構的是“渠道”，把線下交易搬到線上，但交易的邏輯沒變（人找貨）。Social Commerce重構的是“信任機制”，讓社交關系成為交易的催化劑，但決策的主體沒變（還是人）。Agentic Commerce重構的是“決策權”，從“人決策”變成“Agent輔助決策甚至代決策”。

這是商業底層邏輯的徹底重寫。

每一個曾經在E-Commerce和Social Commerce時代完成商業閉環的品牌，都需要在Agentic Commerce時代重建增長邏輯，這是一個不可逆的進程。

當然，這個過程并不是一蹴而就的，我們還處在萬里長征的第一步。

標準化、信任透明性、數據閉環，這三個問題，任何一個沒解決，Agentic Commerce都很難真正成為主流。

先說標準化。A2A協議尚未成熟，B端Agent與C端Agent如何“對話”尚無統一標準。今天的Agent生態有點像2000年代初的互聯網，大家都在建自己的“圍墻花園”，互操作性幾乎為零。誰來定義Agent之間的“通用語言”？這不僅是技術問題，更是生態治理問題。

此外，信任與透明性問題也值得關注。當Agent替人做消費決策，誰對決策結果負責？如果Agent推薦的商品出了問題，是平臺的責任、品牌的責任、還是Agent的責任？透明度如何保證？這是Agentic Commerce走向主流必須跨過的制度門檻。

更進一步，數據閉環尚未實現。Agentic Commerce要求端到端的數據歸因，從意圖理解到最終成交，全鏈路可追蹤、可優化。目前多數場景仍未完全打通，尤其在跨Agent協作的場景下，用戶可能通過ChatGPT發現商品、通過千問完成比價、通過微信Agent完成下單，數據碎片化嚴重。誰能讓數據在全鏈路流動起來，誰就掌握了Agentic Commerce的核心資產。

雖然道路是曲折的，但前路是光明的。演進路徑大致清晰：

未來1-2年（短期），更多C端Agent（千問、豆包、ChatGPT等）進入消費決策場景，Agentic Ads成為品牌預算的新流向。品牌開始設立“Agent投放”崗位，就像2010年代設立“社交電商運營”一樣。

中期（2-5年），A2A協議逐步成熟，B端Agent與C端Agent的協作成為常態。第一批“Agent原生品牌”出現。這些品牌從第一天起就以“被Agent推薦”為核心增長策略，而不是依賴傳統的流量獲取。

長期（5年以上），Agentic Commerce成為商業基礎設施，就像今天的電商平臺一樣無處不在。到那時，“沒有被Agent推薦能力”的品牌，就像今天“沒有電商渠道”的品牌一樣難以生存。

歷史的車輪，滾滾向前

商業形態的演進，本質上是一部“決策權外移”的歷史。

農業時代，人自己種、自己織、自己用，所有決策自己完成。工業時代，分工出現了，有人種地、有人織布、有人運輸，人把“生產”外包了出去。互聯網時代，信息中介出現了，搜索引擎幫人找信息、電商平臺幫人找商品，人把“尋找”外包了出去。

現在輪到“選擇”了。

這是一個更深的切口，因為選擇連接著偏好、判斷、價值觀，它一直被視作人類智識的專屬領地。把選擇外包給機器，聽起來比把生產外包給工廠、把尋找外包給搜索引擎，都更讓人不安。

但歷史從不理會不安。

每一次決策權的外移，都伴隨著不適、懷疑和抗拒。搜索引擎剛出現時，有人說“人會喪失記憶能力”。社交電商剛興起時，有人說“人會喪失獨立判斷”。事實證明，人類沒有喪失任何東西，只是把低價值的重復勞動交給了機器，把精力騰出來做更重要的事。

Agentic Commerce也是一樣。

它不是在剝奪人的選擇權，是在接管“選擇”這個動作中那些低價值的、重復的、信息過載的部分，比價、篩選、評估、決策疲勞。讓人可以把注意力放在真正需要判斷力的事情上。

當B端Agent和C端Agent開始大規模協作，當商品發現、消費決策、交易執行由Agent網絡自動完成，商業將回歸它最原始的本質：讓需要的人，找到需要的東西。

中間的一切，搜索、比價、種草、信任背書，都只是信息不對稱時代的過渡產物。

現在，這個過渡期正在走向終點。

文：月滿西樓數據猿
責編：凝視深空數據猿