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智东西 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。
▲钛动科技创始人兼CEO李述昊 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。
▲钛动科技AI VP陈德品博士 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。
麦肯锡2025年发布的调研数据指出，当前企业AI Agent整体规模化落地比例依然偏低，但IT、知识管理与营销销售已成为率先突围的“第一梯队”。
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。
以出海企业为例，其面对的是多国家、多渠道、多人群，品牌定位不能每次对话都重新开始。
钛动科技Navos Pro追求的Professional，与通用AI工具的一个重要区别，是将行业Know-How、专属数据和标准化工作流结合起来。
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
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