帮ChatGPT补足短板的，竟然是一家中国黑马！

新智元报道 每天，有这样一个智能体准时开工：自动拉取昨日全部广告投放数据，识别 ROI （投资回报率） 低于阈值的广告并关停，把表现最好的素材推送给创意团队生成下一轮变体。 它接管的，是一个 P4 级数据分析师过去每天的全部工作。 人没被裁，反而晋升连连，因为他现在管的客户数量是以前的好几倍。 这个场景正在一家广州公司的两三千个智能体身上同时发生。 刚刚，钛动科技在 WAIC 上发布了 Navos 2.0，把多智能体产品从网页对话框升级为智能体工作流架构。 本月初， 钛动还与 OpenAI 正式达成了合作并签约。 https://www.tec-do.com/news/299 创始人兼 CEO 李述昊给公司取了两个词拼成的名字——Tec-Do （用技术做生意） ，后面挂着版本号 2.0，含义是「像做产品一样做公司」 （Develop Company as Product） ——Tec-Do 2.0。 但「做生意」和「聊天」之间隔着四道槛，每一道都不是模型参数能解决的。 第一道槛：专业领域数据 通用模型在营销场景里有一个致命盲区：它没有实战数据。 李述昊用道家的太极的比喻解释钛动的专业模型 「钛极」（Tec-Chi） ：阳面是一个 300B 参数的推理模型，和所有模型一样能对话、能生成， 在 SuperCLUE-Mkt 营销能力评测中以 85.82 分拿下全球第一 ，排在 GPT 前面。 https://www.superclueai.com/specificpage?category=specialized&name=SuperCLUE-Mkt%E3%80%8C%E5%B9%BF%E5%91%8A%E8%90%A5%E9%94%80%E3%80%8D&folder=Mkt 阴面是每天灌入的两类独家数据——全网洞察 （谷歌、Meta、TikTok、Instagram、X 等主流搜索与社交媒体的当日热点，亚马逊、TikTok Shop、Shopee 等电商平台的实时销量榜） 和领域实战数据 （每天在投的百万级商品产生的文案、短视频、达人带货效果、用户点击率、跳出率、好评与差评） 。 这层数据的颗粒度有多细？ 李述昊在采访中随口举了一个场景：卖给西班牙裔、在加州洛杉矶、晚上 10 点投在 Instagram 的某广告位上，CTR （点击率） 2% 算好还是算坏？ 钛动科技创始人兼 CEO 李述昊，在 WAIC 钛动展台现场交流 通用模型给不了答案，因为它没有按三级类目、按地域、按时段拆分的行业基准线。 钛极能答，因为它的阴面每天都在用专业投放数据更新这些 Benchmark。 一个 300B 参数的垂类模型打赢万亿参数的通用模型，靠的是数据壁垒而非算力堆叠。 钛极模型的能力分三层。 推理 是壁垒最深的一层， 自研 搞定，背后是独家的领域知识； 理解 是正在攻克的方向，做帧级视频分析——「2 秒 65 这一帧，10 个客户的用户都在这里划走了，素材问题出在哪儿了」； 生成 则主要接入外部能力（如字节 Seedance），钛动在上面做范式和二次加工——分镜、剪辑、高光帧拼接，最终拼成可投放的广告素材。 保持投放精准度靠的是一个每天转动的反馈飞轮。 数仓层面广告数据实时回流，模型层面每天更新。 每次能力迭代前，20 到 50 人的专家团 （钛动与客户的一线员工各出一半） 双盲打分——打分者不知道答案来自 AI 还是人类，超过均值算正向。 李述昊把钛极和通用模型的关系类比为开发者和操作系统：「基模越好，我们越好。」 生成领域拥抱外部，壁垒留在推理和领域数据上——这层数据别人拿不到。 这种对数据的执念可以追溯到李述昊 2013 年带队把 UC 浏览器做到印度第一的经历。 他的方法论叫「数据达尔文主义」：不预判哪个市场好，全球都推，数据最好的就是答案。 这套思维从 UC 带到阿里，再带进钛动，最终沉淀成钛极模型的阴面。 第二道槛：从对话框到工作台 钛极的能力再强，缺了工作流承接，它还是一个聊天窗口。 Navos 目前客户端支持 macOS （ https://navoscdn.tec-do.com/public/package/electron/latest/navos-mac-arm64.dmg ） 。 用户进来面对的都是这样的同一套界面。 除了选择自研的钛极模型，你也可以选择其他主流模型。 WAIC 上发布的 2.0 做了一次架构级升级：把原本分散在不同模型、工具和流程中的营销能力，收敛到一个统一的 AI 入口，围绕企业目标按需组合多个专业智能体，形成能自主循环的智能体工作流（Agentic Workflow）——钛动内部称之为 Loop Agent，即智能体之间可以相互调用、反馈、迭代，而非线性执行一次就结束。 这套工作流落地为五个核心智能体。 AI 选品： 输入一句话描述 （比如「我想在东南亚卖夏季女装」） ，Navos 调用太极模型的行业数据，几轮交互就能输出包含市场规模、竞品格局、目标人群和备货建议的完整选品报告，样本量从传统调研的几千份跳到百万级。 AI 创意： 接入以 Seedance 2.0 为代表的多模态大模型，自动生成多语种短视频、图文素材和广告脚本，从选题到成片的效率压到分钟级。 AI 达人： 依托钛动覆盖全球的 1.5 亿达人资源网络，智能体根据商品特征和目标市场自动匹配达人、生成多语种建联话术并发起合作邀约。 AI 漫剧： 贯通市场选题、剧本创作、分镜制作和多语言本地化，让漫剧内容以日更甚至更快的效率转化为可规模化发行的内容产品。 AI 桌面助手： 在授权范围内操作网页、读取文件、连接飞书和 Office，生成文档、表格、PPT、H5 页面等让智能体协作跨出对话框，直接在用户的工作环境中完成任务、交付结果。 李述昊用一句话概括升级的核心： 原来要登录一堆 SaaS 后台，再开个智能体工具聊天问问。 现在整个工作流嵌进智能体了，它就是工作台。 效率变化是可量化的。 选品环节， 传统的出海市场调研需要 6 到 7 人的团队花 1 到 3 个月 ——上网查资料、写初版报告、做问卷 （5000 份样本算多的） 、分层分析、输出品牌方案和销售策略。 在 Navos 里，4 到 5 轮提示词、10 到 20 分钟出结果。 样本量从几千份跳到百万级，推理结果还能反复调优。 熟手两轮提示词就能拿到一份可用的洞察报告。 创意环节，AI 创意智能体接入 Seedance 2.0，输入商品链接和目标市场，自动生成多语种短视频脚本、口播文案和图文素材，传统团队一周拍一条片子，Navos 一天能出几十条变体。 达人建联环节，从 1.5 亿全球达人库中根据商品特征自动匹配、生成多语种邀约话术并批量发起合作，过去一个 BD 一天联系 20 个达人，现在智能体一次跑完上百个。 漫剧场景更极端：选题、剧本、分镜、多语言本地化全链路打通，一个人加 Navos 就能做到日更。 一个人，第一次拥有了一整个出海团队 一个广州的 95 后创业者拿着一款便携咖啡机和 10 万元启动资金，给 Navos 下了一句指令：帮我找到最值得进入的海外市场，一个月内跑通第一轮增长。 按传统分工，市场调研、素材制作、广告投放、达人 BD