Navan AI智能体在三周内完成部署，采用NVIDIA Nemotron

商旅软件公司Navan在获得早期访问权限后的三周内完成模型微调和部署，目前其AI智能体已在生产环境中使用NVIDIA的Nemotron 3.5 Super VL。Navan在2026年10月16日的一则公告中表示，该模型正以较低成本处理客户互动。

要点

• 此次部署已经完成，并非计划中的NVIDIA模型试用。
• Navan报告称，该模型在其内部评估中的旅行任务处理表现更强，但未量化生产环境中的成本节省。
• 自托管使Navan能够定制和更换模型，同时掌控部署流程。

目录

• Navan AI智能体不再局限于回答问题
• 内部测试对比质量与响应效率
• 自托管保留模型选择的灵活性
• 结论

Navan AI智能体不再局限于回答问题

Navan的技术公告介绍了一个旨在执行旅行任务的系统，而不仅仅是生成对话回复。航班取消后，可能需要搜索实时库存、说明替代方案、核查公司政策，并协调酒店或租车预订的变更。

在其关于Nemotron生产部署的介绍中，Navan表示，公司根据五个智能体的综合经验调整了一个模型：一个协调器，以及分别负责酒店、航班、汽车和火车的专用智能体。每个智能体仍负责自己的工具和决策，同时在整个行程中共享信息。

这种设计意味着，任务完成情况才是衡量此次集成效果的实际标准。如果系统无法正确使用预订工具或遵循旅行者的限制条件，那么仅仅快速回复并不足够。

内部测试对比质量与响应效率

Navan将现有的自托管生产基线Qwen 3.8-27B作为主要对照。公司使用相同的提示词、工具、旅行场景和评分体系测试各个模型。

在Navan的评估中，微调后的Nemotron模型在七项指标中的六项胜过或持平于其他模型。公司重点指出，工具使用、任务完成、基于真实信息的回答以及对话质量是其优势领域。

这些是公司报告的测试结果，并非经过独立验证的性能结论。此次评估聚焦于基于文本的旅行任务，尽管该模型也支持其他输入类型。Navan表示，已部署模型降低了成本，但未披露节省比例或金额。

自托管保留模型选择的灵活性

Navan表示，自托管使其能够更好地控制速度、成本和可靠性，因为公司可以自行管理模型的定制、测试、部署和更新流程。这也使公司能够更换模型，而无需围绕新模型重建整个系统。

因此，此次集成扩充了Navan的模型组合，而不是为所有工作流程确立一个永久不变的模型。Navan表示，公司将根据旅行领域的特定要求评估模型，并使用真实工具测试完整的助手，包括其在出现问题时的恢复能力。

结论

已确认的里程碑是该模型已在生产环境中上线并处理客户互动。Navan的公告提供了内部证据，表明任务处理表现有所提升，但未披露生产环境成本节省的具体规模。

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