你的AI還在燒Token，行業首個Pro Agent已經開始賺錢了

作者 | 三北 編輯 | 漠影 當大多數AI還在幫企業“燒Token”，這家明星Agent企業選擇讓AI幫企業“賺錢”。在近日舉辦的TGC 2026科技增長大會（Technology Growth Conference）上，服務數十萬品牌出海的中國AI公司——鈦動科技，正式推出具備Professional（專業能力）、Proactive（主動決策）、Profitable（持續盈利）三大能力體系的行業首個Pro Agent：Navos Pro，並宣佈“用AI幫助全球企業賺錢，才是我們的星辰大海”。鈦動科技創始人兼CEO李述昊上臺後先問了三個問題：多少人開始用AI？多少人用AI上班？

多少人真的認為AI在幫自己賺錢？前兩次舉手的人很多，第三次只有少數。這讓我們看到AI落地現實與期待的落差：AI進入工作流的程度在提高，甚至很多人甚至支付AI訂閱費，但企業普遍還沒有看到利潤。Navos Pro的誕生，就是要補上這段落差。▲鈦動科技創始人兼CEO李述昊 Navos Pro的三大“Pro”屬性中，Professional解決“能不能幹”的專業能力，Proactive解決“要不要等人派活”的主動決策，Profitable則指向“幹得值不值”的持續盈利。換句話說，Agent不再只等著人類分派任務，而要主動感知業務變化、發現問題，並提出與下一步利潤增長相關的行動建議。

鈦動科技AI VP陳德品博士用一個比喻解釋這種變化：一個實習生實習三個月後，如果還能反過來告訴導師“明天我該幹什麼”，他才算真正轉正。Navos Pro要邁向的正是這個階段——從執行工具，變成能主動提出行動建議、最終促成增長的Agent。▲鈦動科技AI VP陳德品博士 這也是鈦動科技決定“只做結果導向的AI for Work”的核心緣由。

每一次產業變遷，都會重新打開巨頭誕生的窗口，在數萬億美元的AI for Work（企業級AI應用）藍海面前，Anthropic的Claude Code聚焦軟件開發，谷歌推進Gemini Enterprise佈局企業級Agent，騰訊WorkBuddy探索AI辦公協作，而鈦動科技把落點放在企業“增長”訴求上，試圖給出一份面向世界的中國答卷。

一、重做AI for Work：從懂業務到見利潤，行業首個Pro Agent要殺穿增長鏈路 在李述昊看來，企業長期的AI投入大致落在三類場景：AI for Growth（營銷和銷售）、AI for Innovation（編程和產品開發）與AI for Administration（管理）。三者都重要，但回報邏輯不同：研發和管理類投入往往週期長、收益間接，而AI for Growth場景直接關聯收入和客戶增長，最容易形成可驗證的回報閉環。

正因如此，基於鈦動科技在全球營銷領域近10年的積累，Navos Pro首先在AI for Growth跑通閉環，讓AI的投入產出算得清，再談更深層的組織與研發改造。麥肯錫2025年發佈的調研數據指出，當前企業AI Agent整體規模化落地比例依然偏低，但IT、知識管理與營銷銷售已成為率先突圍的“第一梯隊”。而在Navos Pro三大Pro特性中，最容易被通用AI工具忽略的起點，就是Professional Agent：先讓AI真正“懂你的生意”，後面的所有機會判斷和收益驗證才不會跑偏。

1、Professional Agent：專業理解業務，先讓AI真正懂品牌 大模型越來越聰明，企業卻未必能直接把它當作業務專家。在李述昊看來，通用模型的基礎能力已經相當強大，但理解知識與理解一門生意之間仍有距離。他在演講中打了一個比方：模型就像一個高考能考700分的學生，學習能力很強，卻未必懂得如何經營企業。真正進入工作場景，還需要接受專業化改造。Professional Agent解決的是專業理解業務的問題。輸入品牌官網，系統自動解析品牌定位、產品賣點、目標客群與業務目標，構建私有化品牌知識底座。

用戶在使用過程中給出的反饋，也會持續沉澱為業務記憶，幫助系統理解品牌偏好，減少重複溝通，讓後續輸出更貼近品牌定位與商業訴求。以出海企業為例，其面對的是多國家、多渠道、多人群，品牌定位不能每次對話都重新開始。鈦動科技Navos Pro追求的Professional，與通用AI工具的一個重要區別，是將行業Know-How、專屬數據和標準化工作流結合起來。比如當品牌需要開發新的廣告素材時，系統可以先結合品牌知識與相關素材進行分析，再根據用戶需求調用相應工具和工作流。用戶的反饋會進一步影響後續交互，意圖識別、結果反饋和過程追溯則幫助任務更有序地完成。

總的來說，只有先吃透業務、裝配好標準化業務流程，Agent後續的主動決策與利潤驗證才有落地的支點。2、Proactive Agent：主動發現機會，從等待指令走向主動決策 如果說專業能力決定AI能不能做好一項工作，那麼主動性決定它能否在問題出現之前，就把機會找出來。跨境營銷是一個高度動態的場景。不同國家和地區的消費者偏好持續變化，社交媒體熱點、平臺算法、廣告賬戶表現和商品銷售情況也在不斷波動。品牌經營者需要同時關注賬戶、商品、素材和市場等多個維度，才能判斷下一步應該調整什麼。數據規模越大，人工監測和判斷就越難及時覆蓋所有變化。Proactive Agent試圖改變這種工作方式。

它能夠7×24小時觀測市場、投放、商品和達人等多維數據，主動識別潛在增長機會，生成相應策略並推動後續執行。用戶仍保留最終決策權，可以根據業務情況確認或調整建議。例如，當廣告賬戶表現出現波動，系統可以結合賬戶、商品和素材等信息，分析預算、出價、賣點或創意迭代的可能方向；面對不同商品和市場，也可以持續提供優化建議，並聯動Agent或人工執行。“AI for Growth是離Revenue最近、也最容易被商業證偽的場景。”李述昊在接受採訪時提到。鈦動在大會上披露，其系統日均覆蓋10億級感知數據、2億級感知頻次，支持千萬級廣告診斷、百萬級行動建議，建議採納量超過10萬條。

這些規模化數據與反饋，構成其主動決策能力的重要基礎。這意味著Navos Pro不再等待人類發出指令。它像一位經驗豐富的運營總監，全天候監測賬戶、商品、素材的各項指標，一旦發現異常或機會，立即生成優化建議並推動執行。用戶只需審閱並拍板，無需事無鉅細地逐一吩咐。3、Profitable Agent：實現商業增長，以真實指標校驗AI價值 專業理解和主動決策，最終還要接受商業結果的檢驗。以商業盈利為最終標尺，Navos Pro的策略、創意、投放均圍繞GMV、ROI、利潤等真實指標校驗價值，拒絕無業務意義的AI產出，實現產出可衡量、可盈利。

其工作方式可以概括為三個連續環節：先批量創編並進行規模化測試，再從測試結果中篩選有效方案，最後通過策略迭代放大收益。創意生成不再停留在交付素材，廣告診斷也不只停留在給出報告，而是要繼續觀察實際反饋，並將反饋用於下一輪優化。這套邏輯對應的是AI商業化的一道關鍵考題：模型能完成多少任務固然重要，但企業願意為結果持續付費，才意味著AI真正進入生產環節。可以看到，從專業理解、主動發現到結果驗證，三個“Pro”串起閉環增長鏈路。

市面上多數Agent停留在“收到指令、執行任務”；而這套體系裡，Professional負責吃透專屬業務，Proactive主動發掘投放與市場機會，Profitable以真實經營指標校驗價值。三者共同指向一個目標：跳出指令式執行，讓Agent圍繞企業增長目標持續自主工作，最終兌現可衡量的商業收益。二、從10億+感知到AI自進化，三大Pro技術底座攤上桌 產品能力背後，鈦動科技將行業數據、專業模型和Agent執行體系深度融合，構建Navos Pro的三層能力供給。Professional層面，專業能力有數據和工具支撐。

其依託公域數據、行業Benchmark及垂直場景知識，結合70+MCP、100+ Skill，以及標準化工作流，支持選品、素材創作、廣告診斷等任務。鈦動科技自創立之初就注重大數據資產建設，從數據清洗、整理、歸類到專業標註，每一步都圍繞營銷場景深度定製。隱性數據尤其關鍵，比如商品轉化率等互聯網上看不到的數據，正是讓AI成為生產力的關鍵。Proactive層面，主動決策有數據規模支撐。正如前文提到，其系統日均覆蓋10億+感知數據、2億+感知頻次，支持千萬級廣告診斷、百萬級行動建議及10萬+建議採納，圍繞賬戶、商品、素材持續輸出優化建議。這些海量數據構成了Navos Pro感知業務脈搏的神經末梢。

主動決策有數據規模支撐，建議才不至於停留在泛泛而談。Profitable層面，持續盈利有反饋機制支撐。其通過批量創編、規模測試、策略迭代和收益放大，結合Learning Loop形成結果反饋、策略優化、持續進化的閉環。底層Navos RSI採用Agentic RL驅動Agent Harness自迭代，覆蓋軌跡採樣、獎勵設計、策略更新、版本寫回與驗證全鏈路。三層架構由Agent Harness、32B/27B/5B專業模型及營銷知識庫、Benchmark指標庫、方法論資產、多源異構數據和專業樣本庫構成，支撐多國家、多渠道、多行業、多場景複製。

依託上述三大Pro體系，Navos已完整覆蓋出海營銷鏈路，同時設置Navos Lite和Navos Pro雙版本矩陣。技術底座攤上桌後，Navos Pro的邊界也更清楚：它要把專業數據、專業模型和Agent執行體系壓進增長鏈路。三、Navos Pro打響Agent大戰下半場：真正的壁壘不只有模型 Navos Pro背後，是鈦動科技重要的技術底座——自研專業大模型“鈦極”。根據官方數據，鈦極問答推理模型在SuperCLUE廣告營銷專業大模型測評中位列全球第一，內容理解模型在出海營銷視頻理解測評中獲得總榜亞軍。這些成績背後，是鈦動長期積累的行業數據、營銷經驗與專業Benchmark。

李述昊曾提出，專業模型需要專業的訓練材料，真實業務場景、行業Know-How和成功與失敗案例，都能幫助模型理解商業世界。但鈦動的判斷是：專業模型只是入場券，不是終局。模型能力是Navos Pro的底座，但模型本身並不能直接完成增長閉環。正因如此，鈦動把鈦極與Agent Harness、標準化工作流組合起來，這一實踐揭示了Agent競爭的新變化：下半場拼的不只是模型參數規模或單點能力，更是能否將模型、行業數據、工具調用、業務流程與真實結果驗證整合成一套完整系統。只有讓AI真正進入業務運行，並持續根據結果優化，壁壘才成立。

官方數據顯示，鈦動科技已服務數十萬出海品牌，覆蓋跨境電商、外貿、營銷、商業分析等場景。2026年7月，鈦動科技成為ChatGPT Ads全球首批技術合作夥伴，相關合作助力品牌ROI提升至2.5倍。8月，鈦動科技與騰訊WorkBuddy達成合作，將模型能力落地海外營銷投放場景。這些合作驗證的正是同一件事：客戶買的不是模型參數，而是模型嵌進業務系統後帶來的增長結果。結語：AI競爭進入價值驗證階段，增長成為重要試金石 AI技術的商業化敘事正在從“能力供給”轉向”價值驗證”，上半場比誰更聰明，下半場比誰更能賺錢。

正如李述昊在TGC大會上分享的，從移動互聯網時代的流量競爭，到SaaS時代的流程管理，再到AI時代的生產力重塑，企業技術投入的價值衡量方式正在變化，把產業關注點推向價值驗證。對於鈦動而言，AI for Growth是當前最硬的切入口——營銷直接連著收入，增長結果最難含糊。先把這條鏈路跑通，AI for Innovation與AI for Administration才有拓展的底氣；否則，能力鋪得越寬，越容易變成新的成本項。未來，公司計劃將相關AI能力進一步拓展至AI for Innovation與AI for Administration，探索更系統的企業生產力變革。

AI能否真正創造商業價值，仍需要更多真實場景檢驗。但AI for Growth這個考場已經給出標準：AI不能只交“會做事”的作業，而要交“幫企業賺錢”的利潤表。Navos Pro已來，增長場上見真章。