在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型進(jìn)入深水區(qū)的今天，智能體正在從概念走向落地，成為重塑企業(yè)生產(chǎn)力的核心工具。

　　然而，市場上各類“智能體”產(chǎn)品魚龍混雜，有的停留在簡單的對話交互，有的局限于單一業(yè)務(wù)場景，真正能在復(fù)雜企業(yè)環(huán)境中穩(wěn)定運(yùn)行、創(chuàng)造實(shí)質(zhì)價(jià)值的企業(yè)級智能體寥寥無幾。

　　作為九科信息自主研發(fā)的核心產(chǎn)品，bit-Agent從誕生之初就錨定“企業(yè)級”定位，以出色的復(fù)雜場景處理能力、穩(wěn)定性以及廣泛的適配性，成為目前屈指可數(shù)的、已完成商業(yè)化落地的企業(yè)級智能體應(yīng)用。

　　一、真·智能：從規(guī)劃到執(zhí)行，深度融合AI

　　作為企業(yè)級智能體，首要能力就是能夠智能完成復(fù)雜場景下的任務(wù)目標(biāo)。

　　作為GUI Agent（圖形界面操作智能體，點(diǎn)擊鏈接拓展閱讀??深度｜AI生產(chǎn)力兌現(xiàn)：讓GUI Agent接管你的辦公軟件），同時得益于九科信息在OCR、RPA等技術(shù)上的深厚沉淀，bit-Agent面對所有涉及界面操作的任務(wù)皆能精確完成。

　　基于大模型的GUI Agent的總體架構(gòu)

　　但如果你就此認(rèn)為所有老牌RPA廠商都能達(dá)到同等水平，那我們不妨來做一個橫向?qū)Ρ取?/p>

　　我們經(jīng)過實(shí)機(jī)測試，將bit-Agent與市場上同類型產(chǎn)品置于相同任務(wù)（如處理企業(yè)常見OA系統(tǒng)中的流程審批）下比較，僅bit-Agent順利完成了任務(wù)。

　　在前期規(guī)劃任務(wù)步驟時，大部分產(chǎn)品都能借助大模型的能力順利完成。然而，在執(zhí)行過程中一旦出現(xiàn)異常，或遇到與預(yù)設(shè)不符的界面元素，大部分產(chǎn)品會直接“卡殼”，向用戶彈窗報(bào)錯并終止任務(wù)。

　　因?yàn)檫@些產(chǎn)品其實(shí)是“AI套殼智能體”——真正用到AI的環(huán)節(jié)只有“借助大模型輸出任務(wù)規(guī)劃”，后續(xù)的任務(wù)執(zhí)行則完全交給了RPA。AI與RPA之間是線性關(guān)系，因此一旦任務(wù)規(guī)劃與實(shí)際執(zhí)行出現(xiàn)任何偏差，任務(wù)便無法完成。

　　這也是bit-Agent與目前市場上產(chǎn)品的最大區(qū)別之一：bit-Agent是真正與AI深度融合的智能體，它不僅能夠充分利用大模型的推理規(guī)劃能力，還能對執(zhí)行中的問題進(jìn)行分析，重新制定新的規(guī)劃流程，讓任務(wù)順利完成。

　　若遇到大模型也無法處理的任務(wù)（如缺乏完成任務(wù)的必要信息），它便會暫停任務(wù)請示用戶，確保任務(wù)能夠完成。

　　而bit-Agent在“企業(yè)級”優(yōu)勢上做的努力，還遠(yuǎn)不止于此。

　　二、真·穩(wěn)定：流程固化能力，無懼重復(fù)任務(wù)

　　除了完成復(fù)雜任務(wù)的能力，產(chǎn)品的穩(wěn)定性對企業(yè)級客戶而言，也是至關(guān)重要的考量維度。

　　目前的大模型卻會因?yàn)椴蓸拥碾S機(jī)性、語義偏差以及算法問題，偶發(fā)性地給出完全偏離用戶指令的回答。哪怕是再小的誤差，這種不可控性對企業(yè)而言，也是致命且難以接受的。同時，這也是目前眾多GUI Agent產(chǎn)品難以實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的原因之一。

　　如前所述，市面上大部分GUI Agent是先用AI規(guī)劃流程，再讓RPA去操作界面。而當(dāng)它們被命令再次完成同樣的任務(wù)時，也會再次按照“先AI，再RPA”的順序重新執(zhí)行。

　　因此，由于大模型的隨機(jī)性，它們在面對相同任務(wù)時，可能會給出截然不同的任務(wù)規(guī)劃，大幅增加了任務(wù)執(zhí)行的不穩(wěn)定性。同時，再次調(diào)用AI也會消耗大量token并占用業(yè)務(wù)資源，如此高的使用成本卻被用來執(zhí)行重復(fù)任務(wù)，對企業(yè)而言性價(jià)比極低。

　　GUI Agent自動化“理解-觀察-思考-執(zhí)行“的場景示例

　　而bit-Agent則通過截然不同的技術(shù)路徑，完全避免了上述情況——在首次完成某類型任務(wù)后，bit-Agent能夠?qū)⒈敬瘟鞒坦袒癁椤澳芰Α薄?/p>

　　此后執(zhí)行相同任務(wù)，bit-Agent將優(yōu)先調(diào)用“能力”，完成流程的復(fù)用。既保障了后續(xù)任務(wù)的穩(wěn)定性，又不消耗token或占用過多資源，同時也大幅縮短了任務(wù)完成的時間。

　　這種“不出錯”的能力，不僅是九科信息對企業(yè)級用戶的深刻理解，更是作為智能自動化專家的技術(shù)突破。

　　三、真·匹配：不挑剔大模型，又懂企業(yè)業(yè)務(wù)

　　在九科信息的技術(shù)加持下，bit-Agent表現(xiàn)出廣泛的適用性。它既能完成企業(yè)日常辦公中的圖形界面操作任務(wù)，還能通過疊加企業(yè)知識庫與定制化插件等方式，滿足某垂直細(xì)分行業(yè)的特殊場景需求。

　　作為通用工具，bit-Agent適配多系統(tǒng)、多模型，能夠輕松應(yīng)對企業(yè)高頻場景，如表單填寫、加班申請、財(cái)務(wù)報(bào)表、申請審批等任務(wù)，為企業(yè)節(jié)省大量人力。規(guī)模越大的企業(yè)，對這類高頻場景的需求往往越高。

　　而在一些細(xì)分領(lǐng)域，bit-Agent表現(xiàn)同樣出色。如在九科信息與上汽集團(tuán)合作的安全巡檢項(xiàng)目中，以bit-Agent為技術(shù)基底的赤霄智能體，出色完成上汽集團(tuán)旗下上百家子公司、多個安全場景的自動巡檢工作，極大提升了巡檢工作的質(zhì)量及效率。

　　九科信息X上汽集團(tuán)：智能體落地案例效果

　　值得一提的是，bit-Agent是目前國內(nèi)唯一支持所有主流大模型的GUI Agent，可以融合多種模型能力，也是目前唯一擁有非多模態(tài)大模型支持方案的智能體產(chǎn)品。因此，bit-Agent可以適配企業(yè)已有的任何大模型，不強(qiáng)制綁定，避免企業(yè)額外付費(fèi)采購。

　　而市面上其他智能體產(chǎn)品，幾乎都與單一大模型捆綁，只依賴多模態(tài)大模型進(jìn)行操作。這也就意味著，企業(yè)客戶若采購這類智能體，必須同步采購對應(yīng)大模型，導(dǎo)致成本大幅增加。

　　以目前國內(nèi)最火爆、已被眾多國央企客戶應(yīng)用的DeepSeek為例，在目前國內(nèi)的GUI Agent中，僅九科信息的bit-Agent與DeepSeek適配；若企業(yè)使用其他GUI Agent，則需要使用其他大模型，導(dǎo)致成本和時間雙倍增加。

　　bit-Agent以深度融合的技術(shù)架構(gòu)、穩(wěn)定可靠的執(zhí)行能力和靈活多元的場景適配性，重新定義了企業(yè)級智能體的標(biāo)準(zhǔn)。

　　未來，它將持續(xù)賦能企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型，不僅是提效降本的工具，更將成為企業(yè)突破業(yè)務(wù)邊界、構(gòu)建智能未來的關(guān)鍵引擎。

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