AI的爆發(fā)式發(fā)展，讓行業(yè)陷入對技術(shù)參數(shù)的瘋狂追逐，但同時也忽視了落地后的核心矛盾。尤其是在AI Agent智能體領域，大多AI Agent智能體以技術(shù)能力為起點適配場景，而非以場景需求為起點構(gòu)建技術(shù)。多數(shù)AI Agent智能體雖具備基礎智能能力，卻無法與業(yè)務場景深度融合。

權(quán)威機構(gòu)Gartner更是潑下冷水，預言至2027年底，40%的Agentic AI項目將被取消。

圖源“IT之家”

要打破這一困局，AI Agent智能體必須轉(zhuǎn)向“場景原生”：將場景需求作為核心根基，讓技術(shù)邏輯與業(yè)務規(guī)律深度綁定，實現(xiàn)“場景原生”的轉(zhuǎn)變。

一、場景原生：從共生關系到邏輯內(nèi)化的本質(zhì)躍遷

場景原生的核心，是讓AI Agent智能體成為場景的“有機組成部分”而非“外部附加工具”，而當前AI Agent智能體難以實現(xiàn)這一目標的關鍵障礙，在于開發(fā)主體與場景認知的錯位。

圖源“Thoughtworks中國”

多數(shù)AI Agent智能體由技術(shù)人員主導開發(fā)，其核心關注點集中在模型性能優(yōu)化、功能模塊實現(xiàn)等技術(shù)層面，卻缺乏對場景的深度認知與業(yè)務邏輯的精準理解。

技術(shù)人員擅長將顯性流程轉(zhuǎn)化為代碼邏輯，卻難以捕捉業(yè)務場景中的行業(yè)邏輯，更無法理解資深從業(yè)者在長期實踐中形成的操作習慣、風險判斷標準與協(xié)作默契，這種認知偏差直接導致AI Agent智能體從開發(fā)源頭就與場景核心脫節(jié)。

進入邏輯內(nèi)化階段，開發(fā)主體的錯位問題會進一步放大AI Agent智能體與場景的割裂。

技術(shù)人員對業(yè)務流程的解構(gòu)，往往停留在節(jié)點拆分與代碼實現(xiàn)層面，難以觸及場景的“基因級邏輯”。而業(yè)務人員能從“業(yè)務目標實現(xiàn)”的角度，拆解流程背后的核心邏輯，明確哪些節(jié)點需要智能決策、哪些環(huán)節(jié)需保留人工干預、哪些數(shù)據(jù)需重點整合。

圖源“Thoughtworks中國”

只有在業(yè)務人員的深度參與下，智能體才能將場景的底層邏輯真正內(nèi)化為自身決策框架，避免陷入空泛推理；也才能建立與場景要素的動態(tài)交互閉環(huán)，實現(xiàn)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)、流程的無縫聯(lián)動，同時精準掌握場景的專屬語言體系。

這種“技術(shù)+業(yè)務”協(xié)同驅(qū)動的內(nèi)化過程，或許能讓AI Agent智能體徹底擺脫工具屬性，成為場景的數(shù)字延伸。

二、場景原生的價值驗證：從可用到可靠

場景原生的終極價值，在于推動AI Agent智能體從“可用”到“可靠”的進程，這種可靠性體現(xiàn)在對場景需求的精準響應與對業(yè)務目標的持續(xù)支撐上。“可用”僅意味著AI Agent智能體具備基礎功能，而“可靠”要求其在復雜場景中保持決策的準確性、執(zhí)行的穩(wěn)定性與風險的可控性。

從決策層面看，可靠的場景原生智能體需綜合考量場景內(nèi)的多維度因素，不僅關注顯性數(shù)據(jù)，更能整合隱性變量，形成全面且貼合實際的判斷；從執(zhí)行層面看，需確保操作流程的規(guī)范性與連貫性，避免因流程斷裂或操作偏差影響業(yè)務推進。

這種可靠性的實現(xiàn)，依賴于場景閉環(huán)機制的構(gòu)建。

智能體的每一次決策與執(zhí)行都會作用于場景，場景反饋的結(jié)果又會反向優(yōu)化智能體的模型與策略，形成“決策－執(zhí)行－反饋－迭代”的持續(xù)循環(huán)。通過這一閉環(huán)，AI Agent智能體可不斷修正偏差，提升對場景的適配度。

“決策－執(zhí)行－反饋－迭代”持續(xù)循環(huán)

同時，場景原生還需解決AI Agent智能體的“邊界認知”問題：明確自身在場景中的能力范圍，對超出邊界的復雜問題或高風險任務，能主動識別局限性并移交人工處理，而非盲目決策。這種對邊界的清晰認知，源于對場景風險點的深度理解。只有明確常規(guī)處理范圍與需人工介入的異常情形，才能平衡智能效率與業(yè)務安全。

更重要的是，通過與場景內(nèi)業(yè)務數(shù)據(jù)、流程節(jié)點、目標指標的深度綁定，AI Agent智能體的每一項功能都能對應到具體的業(yè)務改善維度，如流程效率提升、錯誤率降低、資源消耗優(yōu)化等。這種可量化的價值，不僅能驗證智能體的落地效果，更能為后續(xù)迭代提供明確方向，推動智能體與場景的協(xié)同進化。

三、九科信息bit-Agent：場景原生的辦公智能實踐

作為場景原生理念在辦公領域的實踐者，九科信息用bit-Agent重新定義了企業(yè)級智能體的核心標準。

作為國內(nèi)首個實現(xiàn)商業(yè)化落地的GUI Agent（圖形界面操作智能體），bit-Agent摒棄了功能疊加式的“套路”，通過“對話交互－流程執(zhí)行－自主決策－持續(xù)學習”的閉環(huán)設計，成為辦公場景不可分割的數(shù)字員工。

九科信息bit-Agent豐富的應用場景

在技術(shù)架構(gòu)上，bit-Agent創(chuàng)新性地實現(xiàn)了RPA與大模型的深度融合：既保留了RPA在圖形界面操作中的精準性與穩(wěn)定性，又通過大模型賦予其對自然語言的理解能力與對復雜流程的推理能力。

這種架構(gòu)讓智能體可直接解讀用戶指令，并自動拆解為符合辦公流程的執(zhí)行步驟，無需人工介入即可完成全流程操作，同時實時同步操作進展，確保用戶對任務狀態(tài)的清晰掌控。

核心能力層面，bit-Agent的關鍵優(yōu)勢在于對辦公場景隱性規(guī)則的深度解碼。通過對辦公流程的長期沉淀與分析，其將企業(yè)內(nèi)部的審批權(quán)限體系、決策依據(jù)、歷史處理經(jīng)驗內(nèi)化為自身的決策邏輯，實現(xiàn)“懂規(guī)則、會判斷、能決策”的智能表現(xiàn)。

針對辦公場景的動態(tài)變化，bit-Agent還內(nèi)置“能力固化”機制：首次完成某類任務后，系統(tǒng)會自動生成標準化執(zhí)行流程并固化為“能力模板”，后續(xù)同類任務可直接調(diào)用模板，既避免重復依賴大模型導致的效率損耗與風險，又確保操作的一致性與規(guī)范性。

九科信息bit-Agent的“流程固化”能力

在安全與合規(guī)維度，bit-Agent通過多重機制構(gòu)建可信辦公環(huán)境：全流程操作實時留痕，確保每一步?jīng)Q策與執(zhí)行都可追溯、可干預；針對界面變更或流程異常，具備動態(tài)修復能力，自動調(diào)整操作路徑并記錄解決方案；同時支持私有化部署，深度適配企業(yè)數(shù)據(jù)安全標準，在保障智能效率的同時，確保辦公數(shù)據(jù)的安全性與合規(guī)性。

當商業(yè)化落地成為AI的首要議題，智能體行業(yè)的競爭終將回歸場景本質(zhì)。隨著新一代大模型技術(shù)的不斷融合，bit-Agent在辦公場景的智能深度與操作精度還將持續(xù)突破，推動辦公智能從輔助工具向決策伙伴升級。