作者 | 三北
编辑 | 漠影
当大多数 AI 还在帮企业 " 烧 Token"，这家明星 Agent 企业选择让 AI 帮企业 " 赚钱 "。
在近日举办的 TGC 2026 科技增长大会（Technology Growth Conference）上，服务数十万品牌出海的中国 AI 公司——钛动科技，正式推出具备 Professional（专业能力）、Proactive（主动决策）、Profitable（持续盈利）三大能力体系的行业首个 Pro Agent：Navos Pro，并宣布 " 用 AI 帮助全球企业赚钱，才是我们的星辰大海 "。
钛动科技创始人兼 CEO 李述昊上台后先问了三个问题：多少人开始用 AI？多少人用 AI 上班？多少人真的认为 AI 在帮自己赚钱？前两次举手的人很多，第三次只有少数。
这让我们看到 AI 落地现实与期待的落差：AI 进入工作流的程度在提高，甚至很多人甚至支付 AI 订阅费，但企业普遍还没有看到利润。Navos Pro 的诞生，就是要补上这段落差。
Navos Pro 的三大 "Pro" 属性中，Professional 解决 " 能不能干 " 的专业能力，Proactive 解决 " 要不要等人派活 " 的主动决策，Profitable 则指向 " 干得值不值 " 的持续盈利。换句话说，Agent 不再只等着人类分派任务，而要主动感知业务变化、发现问题，并提出与下一步利润增长相关的行动建议。
钛动科技 AI VP 陈德品博士用一个比喻解释这种变化：一个实习生实习三个月后，如果还能反过来告诉导师 " 明天我该干什么 "，他才算真正转正。Navos Pro 要迈向的正是这个阶段——从执行工具，变成能主动提出行动建议、最终促成增长的 Agent。
这也是钛动科技决定 " 只做结果导向的 AI for Work" 的核心缘由。每一次产业变迁，都会重新打开巨头诞生的窗口，在数万亿美元的 AI for Work（企业级 AI 应用）蓝海面前，Anthropic 的 Claude Code 聚焦软件开发，谷歌推进 Gemini Enterprise 布局企业级 Agent，腾讯 WorkBuddy 探索 AI 办公协作，而钛动科技把落点放在企业 " 增长 " 诉求上，试图给出一份面向世界的中国答卷。
一、重做 AI for Work：从懂业务到见利润，行业首个 Pro Agent 要杀穿增长链路
在李述昊看来，企业长期的 AI 投入大致落在三类场景：AI for Growth（营销和销售）、AI for Innovation（编程和产品开发）与 AI for Administration（管理）。
三者都重要，但回报逻辑不同：研发和管理类投入往往周期长、收益间接，而 AI for Growth 场景直接关联收入和客户增长，最容易形成可验证的回报闭环。正因如此，基于钛动科技在全球营销领域近 10 年的积累，Navos Pro 首先在 AI for Growth 跑通闭环，让 AI 的投入产出算得清，再谈更深层的组织与研发改造。
而在 Navos Pro 三大 Pro 特性中，最容易被通用 AI 工具忽略的起点，就是 Professional Agent：先让 AI 真正 " 懂你的生意 "，后面的所有机会判断和收益验证才不会跑偏。
1、Professional Agent：专业理解业务，先让 AI 真正懂品牌
大模型越来越聪明，企业却未必能直接把它当作业务专家。
在李述昊看来，通用模型的基础能力已经相当强大，但理解知识与理解一门生意之间仍有距离。他在演讲中打了一个比方：模型就像一个高考能考 700 分的学生，学习能力很强，却未必懂得如何经营企业。真正进入工作场景，还需要接受专业化改造。
Professional Agent 解决的是专业理解业务的问题。输入品牌官网，系统自动解析品牌定位、产品卖点、目标客群与业务目标，构建私有化品牌知识底座。用户在使用过程中给出的反馈，也会持续沉淀为业务记忆，帮助系统理解品牌偏好，减少重复沟通，让后续输出更贴近品牌定位与商业诉求。
比如当品牌需要开发新的广告素材时，系统可以先结合品牌知识与相关素材进行分析，再根据用户需求调用相应工具和工作流。用户的反馈会进一步影响后续交互，意图识别、结果反馈和过程追溯则帮助任务更有序地完成。
总的来说，只有先吃透业务、装配好标准化业务流程，Agent 后续的主动决策与利润验证才有落地的支点。
2、Proactive Agent：主动发现机会，从等待指令走向主动决策
如果说专业能力决定 AI 能不能做好一项工作，那么主动性决定它能否在问题出现之前，就把机会找出来。
跨境营销是一个高度动态的场景。不同国家和地区的消费者偏好持续变化，社交媒体热点、平台算法、广告账户表现和商品销售情况也在不断波动。品牌经营者需要同时关注账户、商品、素材和市场等多个维度，才能判断下一步应该调整什么。
数据规模越大，人工监测和判断就越难及时覆盖所有变化。
Proactive Agent 试图改变这种工作方式。它能够 7×24 小时观测市场、投放、商品和达人等多维数据，主动识别潜在增长机会，生成相应策略并推动后续执行。用户仍保留最终决策权，可以根据业务情况确认或调整建议。
例如，当广告账户表现出现波动，系统可以结合账户、商品和素材等信息，分析预算、出价、卖点或创意迭代的可能方向；面对不同商品和市场，也可以持续提供优化建议，并联动 Agent 或人工执行。
"AI for Growth 是离 Revenue 最近、也最容易被商业证伪的场景。" 李述昊在接受采访时提到。钛动在大会上披露，其系统日均覆盖 10 亿级感知数据、2 亿级感知频次，支持千万级广告诊断、百万级行动建议，建议采纳量超过 10 万条。这些规模化数据与反馈，构成其主动决策能力的重要基础。
这意味着 Navos Pro 不再等待人类发出指令。它像一位经验丰富的运营总监，全天候监测账户、商品、素材的各项指标，一旦发现异常或机会，立即生成优化建议并推动执行。用户只需审阅并拍板，无需事无巨细地逐一吩咐。
3、Profitable Agent：实现商业增长，以真实指标校验 AI 价值
专业理解和主动决策，最终还要接受商业结果的检验。
以商业盈利为最终标尺，Navos Pro 的策略、创意、投放均围绕 GMV、ROI、利润等真实指标校验价值，拒绝无业务意义的 AI 产出，实现产出可衡量、可盈利。
其工作方式可以概括为三个连续环节：先批量创编并进行规模化测试，再从测试结果中筛选有效方案，最后通过策略迭代放大收益。创意生成不再停留在交付素材，广告诊断也不只停留在给出报告，而是要继续观察实际反馈，并将反馈用于下一轮优化。
这套逻辑对应的是 AI 商业化的一道关键考题：模型能完成多少任务固然重要，但企业愿意为结果持续付费，才意味着 AI 真正进入生产环节。
可以看到，从专业理解、主动发现到结果验证，三个 "Pro" 串起闭环增长链路。市面上多数 Agent 停留在 " 收到指令、执行任务 "；而这套体系里，Professional 负责吃透专属业务，Proactive 主动发掘投放与市场机会，Profitable 以真实经营指标校验价值。
三者共同指向一个目标：跳出指令式执行，让 Agent 围绕企业增长目标持续自主工作，最终兑现可衡量的商业收益。
二、从 10 亿 + 感知到 AI 自进化，三大 Pro 技术底座摊上桌
产品能力背后，钛动科技将行业数据、专业模型和 Agent 执行体系深度融合，构建 Navos Pro 的三层能力供给。
Proactive 层面，主动决策有数据规模支撑。正如前文提到，其系统日均覆盖 10 亿 + 感知数据、2 亿 + 感知频次，支持千万级广告诊断、百万级行动建议及 10 万 + 建议采纳，围绕账户、商品、素材持续输出优化建议。这些海量数据构成了 Navos Pro 感知业务脉搏的神经末梢。主动决策有数据规模支撑，建议才不至于停留在泛泛而谈。
Profitable 层面，持续盈利有反馈机制支撑。其通过批量创编、规模测试、策略迭代和收益放大，结合 Learning Loop 形成结果反馈、策略优化、持续进化的闭环。底层 Navos RSI 采用 Agentic RL 驱动 Agent Harness 自迭代，覆盖轨迹采样、奖励设计、策略更新、版本写回与验证全链路。
三层架构由 Agent Harness、32B/27B/5B 专业模型及营销知识库、Benchmark 指标库、方法论资产、多源异构数据和专业样本库构成，支撑多国家、多渠道、多行业、多场景复制。依托上述三大 Pro 体系，Navos 已完整覆盖出海营销链路，同时设置 Navos Lite 和 Navos Pro 双版本矩阵。
技术底座摊上桌后，Navos Pro 的边界也更清楚：它要把专业数据、专业模型和 Agent 执行体系压进增长链路。
三、Navos Pro 打响 Agent 大战下半场：真正的壁垒不只有模型
Navos Pro 背后，是钛动科技重要的技术底座——自研专业大模型 " 钛极 "。
但钛动的判断是：专业模型只是入场券，不是终局。模型能力是 Navos Pro 的底座，但模型本身并不能直接完成增长闭环。
正因如此，钛动把钛极与 Agent Harness、标准化工作流组合起来，这一实践揭示了 Agent 竞争的新变化：下半场拼的不只是模型参数规模或单点能力，更是能否将模型、行业数据、工具调用、业务流程与真实结果验证整合成一套完整系统。只有让 AI 真正进入业务运行，并持续根据结果优化，壁垒才成立。
官方数据显示，钛动科技已服务数十万出海品牌，覆盖跨境电商、外贸、营销、商业分析等场景。2026 年 7 月，钛动科技成为 ChatGPT Ads 全球首批技术合作伙伴，相关合作助力品牌 ROI 提升至 2.5 倍。8 月，钛动科技与腾讯 WorkBuddy 达成合作，将模型能力落地海外营销投放场景。这些合作验证的正是同一件事：客户买的不是模型参数，而是模型嵌进业务系统后带来的增长结果。
结语：AI 竞争进入价值验证阶段，增长成为重要试金石
AI 技术的商业化叙事正在从 " 能力供给 " 转向 " 价值验证 "，上半场比谁更聪明，下半场比谁更能赚钱。正如李述昊在 TGC 大会上分享的，从移动互联网时代的流量竞争，到 SaaS 时代的流程管理，再到 AI 时代的生产力重塑，企业技术投入的价值衡量方式正在变化，把产业关注点推向价值验证。
对于钛动而言，AI for Growth 是当前最硬的切入口——营销直接连着收入，增长结果最难含糊。先把这条链路跑通，AI for Innovation 与 AI for Administration 才有拓展的底气；否则，能力铺得越宽，越容易变成新的成本项。未来，公司计划将相关 AI 能力进一步拓展至 AI for Innovation 与 AI for Administration，探索更系统的企业生产力变革。
AI 能否真正创造商业价值，仍需要更多真实场景检验。但 AI for Growth 这个考场已经给出标准：AI 不能只交 " 会做事 " 的作业，而要交 " 帮企业赚钱 " 的利润表。Navos Pro 已来，增长场上见真章。
