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：簡單API調(diào)用被包裝成智能體，客服機器人套個大模型也叫智能體，就連寫作工具接上大模型竟然也敢自稱智能體。面對魚龍混雜的市場，企業(yè)選型周期拉長，試錯成本高。
IDC官方定義：AI智能體技術(shù)邊界
針對這些亂象，IDC最新發(fā)布了《中國AI Agent應(yīng)用市場概覽》，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，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答。面對用戶的提問，它要么機械復(fù)述模板流程，要么陷入答非所問的循環(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“機票預(yù)訂”的產(chǎn)品，既無法整合實時票價波動、座位剩余數(shù)據(jù)，也不會根據(jù)用戶偏好做優(yōu)先級排序。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、面對預(yù)設(shè)之外的復(fù)雜場景，偽智能體往往直接報錯或“請聯(lián)系人工”。
4、數(shù)據(jù)處理層面，偽智能體止于“搬運工”。它們在分析財報時只羅列數(shù)字，處理文檔時僅提取文本，卻無法識別“營收增速放緩”的趨勢，或歸納文檔中的邏輯沖突。由于缺乏深度分析與推理能力，讓它始終無法從數(shù)據(jù)中挖掘決策價值。
那真正的智能體應(yīng)該是怎樣的呢？
02 自主決策與機械執(zhí)行的對立
IDC在報告中通過可視化對比，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，而且還需通過多輪對話才能獲得相對滿意的結(jié)果。
而Agentic AI的工作流則是 “動態(tài)決策的閉環(huán)系統(tǒng)”。用戶通過簡單的對話，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會先理解用戶深層需求，動態(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，會自動切換備用接口，最終輸出包含趨勢預(yù)測與策略建議的完整報告。這種工作流的 “自主性” 使其能在開放環(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對智能體的定義，即智能體是由大語言模型驅(qū)動的自主系統(tǒng)，且該系統(tǒng)具備感知、推理、決策和行動能力，動態(tài)適應(yīng)變化情境。
03 九科信息bit-Agent，真正的企業(yè)級智能體
九科信息在去年便已憑借“RPA+AI”的自動化解決方案入選IDC《自動化最佳實踐案例》，如今九科更是迭代出最新的企業(yè)級智能體——bit-Agent。
圖源：IDC《自動化最佳實踐案例與創(chuàng)新應(yīng)用》報告
作為國內(nèi)首個實現(xiàn)商業(yè)化落地的企業(yè)級GUI智能體，bit-Agent形成了工作流上的動態(tài)決策閉環(huán)。
1、任務(wù)理解和規(guī)劃
在用戶通過自然語言發(fā)送任務(wù)后，bit-Agent基于大模型對任務(wù)進(jìn)行理解并推理出任務(wù)執(zhí)行流程；
bit-Agent強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，對用戶界面進(jìn)行識別并開始執(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、自我糾錯及異常提醒
若任務(wù)過程中識別出異常，bit-Agent將嘗試自主處理，若出現(xiàn)bit-Agent無法處理的異常情況，將暫停任務(wù)并請示用戶，確保任務(wù)的準(zhǔn)確性；
九科信息bit-Agent擁有“動態(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
可靠的糾錯機制讓bit-Agent將AI的“幻覺”風(fēng)險降至最低，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。
通過這樣一套流程，任何一名企業(yè)員工都能通過簡單的對話，低成本、批量化地完成OA系統(tǒng)操作、報銷單據(jù)處理、流程審批、數(shù)據(jù)統(tǒng)計匯總等多個高頻辦公場景任務(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)價值已在市場中得到充分的驗證。
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踐范本。
在開發(fā)端，九科信息持續(xù)關(guān)注用戶意見，以不斷拓展bit-Agent的能力邊界，目前最新版本已支持生成PPT、識別驗證碼等功能。
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