在企業數字化轉型進入深水區的今天，智能體正在從概念走向落地，成為重塑企業生產力的核心工具。

　　然而，市場上各類“智能體”產品魚龍混雜，有的停留在簡單的對話交互，有的局限于單一業務場景，真正能在復雜企業環境中穩定運行、創造實質價值的企業級智能體寥寥無幾。

　　作為九科信息自主研發的核心產品，bit-Agent從誕生之初就錨定“企業級”定位，以出色的復雜場景處理能力、穩定性以及廣泛的適配性，成為目前屈指可數的、已完成商業化落地的企業級智能體應用。

　　一、真·智能：從規劃到執行，深度融合AI

　　作為企業級智能體，首要能力就是能夠智能完成復雜場景下的任務目標。

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

　　基于大模型的GUI Agent的總體架構

　　但如果你就此認為所有老牌RPA廠商都能達到同等水平，那我們不妨來做一個橫向對比。

　　我們經過實機測試，將bit-Agent與市場上同類型產品置于相同任務（如處理企業常見OA系統中的流程審批）下比較，僅bit-Agent順利完成了任務。

　　在前期規劃任務步驟時，大部分產品都能借助大模型的能力順利完成。然而，在執行過程中一旦出現異常，或遇到與預設不符的界面元素，大部分產品會直接“卡殼”，向用戶彈窗報錯并終止任務。

　　因為這些產品其實是“AI套殼智能體”——真正用到AI的環節只有“借助大模型輸出任務規劃”，后續的任務執行則完全交給了RPA。AI與RPA之間是線性關系，因此一旦任務規劃與實際執行出現任何偏差，任務便無法完成。

　　這也是bit-Agent與目前市場上產品的最大區別之一：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劃能力，還能對執行中的問題進行分析，重新制定新的規劃流程，讓任務順利完成。

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

　　而bit-Agent在“企業級”優勢上做的努力，還遠不止于此。

　　二、真·穩定：流程固化能力，無懼重復任務

　　除了完成復雜任務的能力，產品的穩定性對企業級客戶而言，也是至關重要的考量維度。

　　目前的大模型卻會因為采樣的隨機性、語義偏差以及算法問題，偶發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而言，也是致命且難以接受的。同時，這也是目前眾多GUI Agent產品難以實現商業化落地的原因之一。

　　如前所述，市面上大部分GUI Agent是先用AI規劃流程，再讓RPA去操作界面。而當它們被命令再次完成同樣的任務時，也會再次按照“先AI，再RPA”的順序重新執行。

　　因此，由于大模型的隨機性，它們在面對相同任務時，可能會給出截然不同的任務規劃，大幅增加了任務執行的不穩定性。同時，再次調用AI也會消耗大量token并占用業務資源，如此高的使用成本卻被用來執行重復任務，對企業而言性價比極低。

　　GUI Agent自動化“理解-觀察-思考-執行“的場景示例

　　而bit-Agent則通過截然不同的技術路徑，完全避免了上述情況——在首次完成某類型任務后，bit-Agent能夠將本次流程固化為“能力”。

　　此后執行相同任務，bit-Agent將優先調用“能力”，完成流程的復用。既保障了后續任務的穩定性，又不消耗token或占用過多資源，同時也大幅縮短了任務完成的時間。

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

　　三、真·匹配：不挑剔大模型，又懂企業業務

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

　　作為通用工具，bit-Agent適配多系統、多模型，能夠輕松應對企業高頻場景，如表單填寫、加班申請、財務報表、申請審批等任務，為企業節省大量人力。規模越大的企業，對這類高頻場景的需求往往越高。

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

　　九科信息X上汽集團：智能體落地案例效果

　　值得一提的是，bit-Agent是目前國內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大模型支持方案的智能體產品。因此，bit-Agent可以適配企業已有的任何大模型，不強制綁定，避免企業額外付費采購。

　　而市面上其他智能體產品，幾乎都與單一大模型捆綁，只依賴多模態大模型進行操作。這也就意味著，企業客戶若采購這類智能體，必須同步采購對應大模型，導致成本大幅增加。

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

　　bit-Agent以深度融合的技術架構、穩定可靠的執行能力和靈活多元的場景適配性，重新定義了企業級智能體的標準。

　　未來，它將持續賦能企業數字化轉型，不僅是提效降本的工具，更將成為企業突破業務邊界、構建智能未來的關鍵引擎。

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