在資本熱捧下，AI Agent已成為近兩年最炙手可熱的賽道之一。
市場(chǎng)上超千家企業(yè)蜂擁而入，卻也催生了 “偽智能體”泛濫的行業(yè)怪象：簡(jiǎn)單API調(diào)用被包裝成智能體，客服機(jī)器人套個(gè)大模型也叫智能體，就連寫作工具接上大模型竟然也敢自稱智能體。面對(duì)魚(yú)龍混雜的市場(chǎng)，企業(yè)選型周期拉長(zhǎng)，試錯(cuò)成本高。
IDC官方定義：AI智能體技術(shù)邊界
針對(duì)這些亂象，IDC最新發(fā)布了《中國(guó)AI Agent應(yīng)用市場(chǎng)概覽》，為技術(shù)小白提供了鑒別“真假智能體”的便捷指南。
01 “偽智能體”四大特征
IDC直接從四個(gè)層面指出了“偽智能體”的技術(shù)短板。只要踩中以下任何一點(diǎn)，那就不能將工具歸為智能體范疇：
1、在交互層面，偽智能體局限于固定模板的問(wèn)答。面對(duì)用戶的提問(wèn)，它要么機(jī)械復(fù)述模板流程，要么陷入答非所問(wèn)的循環(huán)。
2、工具調(diào)用層面，偽智能體好比胡亂拼接的積木。許多宣稱集成“機(jī)票預(yù)訂”的產(chǎn)品，既無(wú)法整合實(shí)時(shí)票價(jià)波動(dòng)、座位剩余數(shù)據(jù)，也不會(huì)根據(jù)用戶偏好做優(yōu)先級(jí)排序。工具間是孤立的零件，而非協(xié)同的系統(tǒng)，更談不上智能化的任務(wù)規(guī)劃與資源調(diào)度。
3、面對(duì)預(yù)設(shè)之外的復(fù)雜場(chǎng)景，偽智能體往往直接報(bào)錯(cuò)或“請(qǐng)聯(lián)系人工”。
4、數(shù)據(jù)處理層面，偽智能體止于“搬運(yùn)工”。它們?cè)诜治鲐?cái)報(bào)時(shí)只羅列數(shù)字，處理文檔時(shí)僅提取文本，卻無(wú)法識(shí)別“營(yíng)收增速放緩”的趨勢(shì)，或歸納文檔中的邏輯沖突。由于缺乏深度分析與推理能力，讓它始終無(wú)法從數(shù)據(jù)中挖掘決策價(jià)值。
那真正的智能體應(yīng)該是怎樣的呢？
02 自主決策與機(jī)械執(zhí)行的對(duì)立
IDC在報(bào)告中通過(guò)可視化對(duì)比，揭示了兩類AI工作流的根本差異：
non-Agentic AI的工作流本質(zhì)就是大模型的工作流，從提示詞的輸入到結(jié)果輸出之間，缺乏可靠的、專業(yè)的邏輯鏈條。在這種模式下，用戶不僅需要輸入更為具體和復(fù)雜的提示詞，而且還需通過(guò)多輪對(duì)話才能獲得相對(duì)滿意的結(jié)果。
而Agentic AI的工作流則是 “動(dòng)態(tài)決策的閉環(huán)系統(tǒng)”。用戶通過(guò)簡(jiǎn)單的對(duì)話，其便可以完成 “感知-規(guī)劃-執(zhí)行-自檢” 的循環(huán)迭代。以銷售數(shù)據(jù)分析為例，Agentic AI會(huì)先理解用戶深層需求，動(dòng)態(tài)規(guī)劃數(shù)據(jù)采集路徑，執(zhí)行中若發(fā)現(xiàn)某數(shù)據(jù)源API返回格式變化，會(huì)自動(dòng)切換備用接口，最終輸出包含趨勢(shì)預(yù)測(cè)與策略建議的完整報(bào)告。這種工作流的 “自主性” 使其能在開(kāi)放環(huán)境中持續(xù)逼近目標(biāo)。
非Agentic AI工作流 VS. Agentic AI工作流
這兩者的區(qū)別，體現(xiàn)出IDC對(duì)智能體的定義，即智能體是由大語(yǔ)言模型驅(qū)動(dòng)的自主系統(tǒng)，且該系統(tǒng)具備感知、推理、決策和行動(dòng)能力，動(dòng)態(tài)適應(yīng)變化情境。
03 九科信息bit-Agent，真正的企業(yè)級(jí)智能體
九科信息在去年便已憑借“RPA+AI”的自動(dòng)化解決方案入選IDC《自動(dòng)化最佳實(shí)踐案例》，如今九科更是迭代出最新的企業(yè)級(jí)智能體——bit-Agent。
圖源：IDC《自動(dòng)化最佳實(shí)踐案例與創(chuàng)新應(yīng)用》報(bào)告
作為國(guó)內(nèi)首個(gè)實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的企業(yè)級(jí)GUI智能體，bit-Agent形成了工作流上的動(dòng)態(tài)決策閉環(huán)。
1、任務(wù)理解和規(guī)劃
在用戶通過(guò)自然語(yǔ)言發(fā)送任務(wù)后，bit-Agent基于大模型對(duì)任務(wù)進(jìn)行理解并推理出任務(wù)執(zhí)行流程；
bit-Agent強(qiáng)大的理解和推理能力
2、探索生成
根據(jù)生成的任務(wù)流程，對(duì)用戶界面進(jìn)行識(shí)別并開(kāi)始執(zhí)行任務(wù)，完成界面操作；
九科信息bit-Agent可自主探索并執(zhí)行任務(wù)
3、自我糾錯(cuò)及異常提醒
若任務(wù)過(guò)程中識(shí)別出異常，bit-Agent將嘗試自主處理，若出現(xiàn)bit-Agent無(wú)法處理的異常情況，將暫停任務(wù)并請(qǐng)示用戶，確保任務(wù)的準(zhǔn)確性；
九科信息bit-Agent擁有“動(dòng)態(tài)修復(fù)”能力
4、能力生成及流程復(fù)用
在首次完成某類型任務(wù)后，bit-Agent能夠?qū)⒈敬瘟鞒坦袒癁?ldquo;能力”，大幅減少后續(xù)類似任務(wù)重復(fù)執(zhí)行的時(shí)間和模型調(diào)用成本。
九科信息bit-Agent的“流程固化”能力
可靠的糾錯(cuò)機(jī)制讓bit-Agent將AI的“幻覺(jué)”風(fēng)險(xiǎn)降至最低，而隨著用戶的使用逐漸深入，bit-Agent將不斷地拓展其能力邊界，持續(xù)完成自我進(jìn)化。
通過(guò)這樣一套流程，任何一名企業(yè)員工都能通過(guò)簡(jiǎn)單的對(duì)話，低成本、批量化地完成OA系統(tǒng)操作、報(bào)銷單據(jù)處理、流程審批、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)匯總等多個(gè)高頻辦公場(chǎng)景任務(wù)。
目前，bit-Agent正在上汽集團(tuán)等多家大型企業(yè)應(yīng)用，其商業(yè)價(jià)值已在市場(chǎng)中得到充分的驗(yàn)證。
九科信息X上汽集團(tuán)：智能體落地案例效果
IDC的鑒別指南已為企業(yè)提供了清晰標(biāo)尺，九科信息bit-Agent的商業(yè)化落地更給出了真智能體的實(shí)踐范本。
在開(kāi)發(fā)端，九科信息持續(xù)關(guān)注用戶意見(jiàn)，以不斷拓展bit-Agent的能力邊界，目前最新版本已支持生成PPT、識(shí)別驗(yàn)證碼等功能。
歡迎聯(lián)系九科信息體驗(yàn)最新產(chǎn)品，感受AI賦能企業(yè)的真實(shí)價(jià)值，共創(chuàng)Agent智能體的更多應(yīng)用場(chǎng)景。
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