隨著DeepSeek與Manus的相繼破圈，AI Agent一躍成為眾人矚目的焦點，被視為開啟智能未來的鑰匙，有望為企業(yè)帶來前所未有的效率提升和創(chuàng)新突破。

然而，現(xiàn)實卻給這份期待潑了一盆冷水。盡管AI Agent技術(shù)不斷迭代升級，在企業(yè)級應用的落地過程中，卻始終難以真正釋放其應有的價值。

追根溯源，在諸多阻礙因素背后，場景與技術(shù)成為了最大的攔路虎。

一、需求與能力錯位，Agent難以發(fā)揮出真正價值

企業(yè)在引入AI Agent時，往往陷入一個認知誤區(qū)：追求“大而全”的應用場景，卻忽視了自身需求的聚焦性。

在夸大式宣傳的誤導下，許多企業(yè)盲目跟風，希望單一AI Agent能同時解決客戶服務、生產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)分析等多個領域的問題，結(jié)果導致應用場景過于寬泛和模糊。但縱觀目前已成功落地的Agent案例，無一不是聚焦單一場景。這揭示了一個關鍵事實：單一AI Agent只有錨定具體場景，進行深度適配與優(yōu)化，才能發(fā)揮最大效能。

企業(yè)需求不聚焦，讓AI Agent難以找到精準發(fā)力點。同時，企業(yè)各部門業(yè)務需求差異巨大，也導致AI Agent難以整合形成統(tǒng)一的應用場景，最終只能在碎片化需求中“疲于奔命”，無法發(fā)揮出真正的價值。

需要注意的是，“聚焦單一場景”并不意味著Agent無法應對錯綜復雜的業(yè)務場景。在面對更廣闊的場景時，則需要多個不同功能的Agent協(xié)同發(fā)力。例如，在智慧物流體系中，負責路徑規(guī)劃的Agent、處理訂單調(diào)度的Agent以及監(jiān)控倉儲庫存的Agent，只有彼此配合、信息互通，才能保障整個物流鏈條高效運轉(zhuǎn)。

羅馬無法一日建成，Agent生態(tài)的搭建也不存在“畢其功于一役”的神話。對于大部分企業(yè)而言，將“聚焦單一場景搭建智能體”作為起點，才是未來式智能辦公的正確打開方式。

二、通用大模型技術(shù)，難以跨越垂直賽道的鴻溝

目前絕大部分AI Agent的推理能力來自于大模型，自然而然地也“繼承”了大模型的缺點。其中有兩者，為AI Agent的商業(yè)化落地造成極大困擾。

（一）大模型在垂直領域精度不足，導致Agent執(zhí)行任務的精準度下降

通用大模型雖然在自然語言處理上展現(xiàn)出強大能力，但在面對垂直行業(yè)的復雜業(yè)務場景時，精度不足的問題卻暴露無遺。

在日常問題上顯得無所不知的大模型，在細分領域卻屢屢犯錯。目前，金融、醫(yī)療、教育、能源等行業(yè)因合規(guī)成本高、技術(shù)容錯率低、數(shù)據(jù)敏感性強等原因，成為AI Agent折戟案例最為密集的重災區(qū)。

（二）大模型在決策上不可控，存在業(yè)務風險

除了精度問題，通用大模型在決策過程中的不可控性，也給企業(yè)帶來了巨大的業(yè)務風險。

大模型的決策邏輯基于大量數(shù)據(jù)訓練和復雜的算法，隨機采樣的運行機制如同“抽盲盒”，企業(yè)難以完全理解和解釋其決策依據(jù)。面對同樣一個問題，大模型能給出截然不同的答案，讓業(yè)務置于不可控的風險當中。

如何解決精度與可控性問題，成為了AI Agent能否在企業(yè)中落地的關鍵。

三、bit-Agent：“即插即用”的企業(yè)級智能體

看到小標題或許你會疑惑：前文既已闡述AI Agent在落地上的多重挑戰(zhàn)，為何bit-Agent能夠?qū)崿F(xiàn)“即插即用”？

這并不矛盾——因為bit-Agent不僅成功突破了場景適配與技術(shù)瓶頸，更已完成商業(yè)化驗證，在上汽集團等大型企業(yè)實現(xiàn)深度應用。

九科信息X上汽集團｜智能體落地案例

bit-Agent是一款企業(yè)級圖形用戶界面智能體。具體而言，其核心能力覆蓋所有涉及界面交互的辦公場景：從財務報表填報、考勤流程審批、郵件智能處理，到專業(yè)辦公軟件的自動化操作等，均在其應用范疇之內(nèi)。這意味著，無論是金融、能源等專業(yè)壁壘較高的領域，還是電商、互聯(lián)網(wǎng)等高頻辦公場景，bit-Agent均可通過界面自動化操作提升企業(yè)效率。

當然，界面操作能力是GUI Agent的共性特征，并非bit-Agent獨有。但在操作精度與可控度上，bit-Agent在當前則表現(xiàn)出絕對的統(tǒng)治力。

首先，界面操作的精準度依賴圖像識別能力與任務流程理解深度，九科信息在該領域已有多年的技術(shù)成果積累。

作為2024年國央企RPA市場占有率領先的領軍企業(yè)，九科信息在圖像識別算法與業(yè)務流程設計上形成了強大的技術(shù)壁壘，并成功將其應用于bit-Agent的研發(fā)當中。九科信息曾做過同類產(chǎn)品之間的橫向?qū)Ρ葴y試，在同一任務中，僅有bit-Agent能通過合理的任務規(guī)劃及精準的界面操作順利完成任務。

其次，在可控度上，bit-Agent更是實現(xiàn)了業(yè)內(nèi)前所未有的突破。

當前業(yè)內(nèi)大多圖形用戶界面智能體是“披著Agent外殼的RPA”。這些產(chǎn)品在任務規(guī)劃上依賴大模型實時生成，受限于大模型的不可控性，同類任務可能產(chǎn)生差異化執(zhí)行路徑，導致任務執(zhí)行成功率較低。

而bit-Agent在業(yè)內(nèi)首創(chuàng)了“能力固化”機制：首次完成某類任務后，系統(tǒng)將自動生成標準化執(zhí)行流程并固化為“能力模板”，后續(xù)同類任務直接調(diào)用模板，實現(xiàn)100%流程可控。

九科信息bit-Agent核心能力

值得一提的是，bit-Agent是國內(nèi)首個適配全主流大模型的GUI Agent產(chǎn)品，同時提供非多模態(tài)大模型的技術(shù)支持方案。

這意味著企業(yè)可直接應用已有大模型，無需額外采購或技術(shù)綁定，在底層架構(gòu)層面實現(xiàn)“輕量化部署”。這種針對企業(yè)技術(shù)生態(tài)的兼容性設計，體現(xiàn)了九科信息在商業(yè)化落地中細致入微的技術(shù)考量。

AI Agent不是簡單的工具替代，而是一場關于“人機分工”的革命，讓機器處理重復、規(guī)則化的任務，讓人類專注于創(chuàng)意、決策和復雜問題解決。

九科信息正通過bit-Agent，將AI的生產(chǎn)力紅利切實轉(zhuǎn)化為企業(yè)的效率提升和成本優(yōu)化，為智能辦公時代的到來奠定堅實基礎。

如果您想體驗這場辦公自動化的變革，歡迎聯(lián)系九科信息，開啟高效、靈活、安全的辦公新未來。