九科信息bit- Agent｜来看看真正的“企业级”智能体长什么样
在企业数字化转型进入深水区的今天，智能体正在从概念走向落地，成为重塑企业生产力的核心工具。
然而，市场上各类“智能体”产品鱼龙混杂，有的停留在简单的对话交互，有的局限于单一业务场景，真正能在复杂企业环境中稳定运行、创造实质价值的企业级智能体寥寥无几。
作为九科信息自主研发的核心产品，bit-Agent从诞生之初就锚定“企业级”定位，以出色的复杂场景处理能力、稳定性以及广泛的适配性，成为目前屈指可数的、已完成商业化落地的企业级智能体应用。
01 真·智能：从规划到执行，深度融合AI
作为企业级智能体，首要能力就是能够智能完成复杂场景下的任务目标。
作为GUI Agent（图形界面操作智能体，点击链接拓展阅读➡️深度｜AI生产力兑现：让GUI Agent接管你的办公软件），同时得益于九科信息在OCR、RPA等技术上的深厚沉淀，bit-Agent面对所有涉及界面操作的任务皆能精确完成。
基于大模型的GUI Agent的总体架构
但如果你就此认为所有老牌RPA厂商都能达到同等水平，那我们不妨来做一个横向对比。
我们经过实机测试，将bit-Agent与市场上同类型产品置于相同任务（如处理企业常见OA系统中的流程审批）下比较，仅bit-Agent顺利完成了任务。
在前期规划任务步骤时，大部分产品都能借助大模型的能力顺利完成。然而，在执行过程中一旦出现异常，或遇到与预设不符的界面元素，大部分产品会直接“卡壳”，向用户弹窗报错并终止任务。
因为这些产品其实是“AI套壳智能体”——真正用到AI的环节只有“借助大模型输出任务规划”，后续的任务执行则完全交给了RPA。AI与RPA之间是线性关系，因此一旦任务规划与实际执行出现任何偏差，任务便无法完成。
这也是bit-Agent与目前市场上产品的最大区别之一：bit-Agent是真正与AI深度融合的智能体，它不仅能够充分利用大模型的推理规划能力，还能对执行中的问题进行分析，重新制定新的规划流程，让任务顺利完成。
若遇到大模型也无法处理的任务（如缺乏完成任务的必要信息），它便会暂停任务请示用户，确保任务能够完成。
而bit-Agent在“企业级”优势上做的努力，还远不止于此。
02 真·稳定：流程固化能力，无惧重复任务
除了完成复杂任务的能力，产品的稳定性对企业级客户而言，也是至关重要的考量维度。
目前的大模型却会因为采样的随机性、语义偏差以及算法问题，偶发性地给出完全偏离用户指令的回答。哪怕是再小的误差，这种不可控性对企业而言，也是致命且难以接受的。同时，这也是目前众多GUI Agent产品难以实现商业化落地的原因之一。
如前所述，市面上大部分GUI Agent是先用AI规划流程，再让RPA去操作界面。而当它们被命令再次完成同样的任务时，也会再次按照“先AI，再RPA”的顺序重新执行。
因此，由于大模型的随机性，它们在面对相同任务时，可能会给出截然不同的任务规划，大幅增加了任务执行的不稳定性。同时，再次调用AI也会消耗大量token并占用业务资源，如此高的使用成本却被用来执行重复任务，对企业而言性价比极低。
GUI Agent自动化“理解-观察-思考-执行“的场景示例
而bit-Agent则通过截然不同的技术路径，完全避免了上述情况——在首次完成某类型任务后，bit-Agent能够将本次流程固化为“能力”。
此后执行相同任务，bit-Agent将优先调用“能力”，完成流程的复用。既保障了后续任务的稳定性，又不消耗token或占用过多资源，同时也大幅缩短了任务完成的时间。
这种“不出错”的能力，不仅是九科信息对企业级用户的深刻理解，更是作为智能自动化专家的技术突破。
03 真·匹配：不挑剔大模型，又懂企业业务
在九科信息的技术加持下，bit-Agent表现出广泛的适用性。它既能完成企业日常办公中的图形界面操作任务，还能通过叠加企业知识库与定制化插件等方式，满足某垂直细分行业的特殊场景需求。
作为通用工具，bit-Agent适配多系统、多模型，能够轻松应对企业高频场景，如表单填写、加班申请、财务报表、申请审批等任务，为企业节省大量人力。规模越大的企业，对这类高频场景的需求往往越高。
而在一些细分领域，bit-Agent表现同样出色。如在九科信息与上汽集团合作的安全巡检项目中，以bit-Agent为技术基底的赤霄智能体，出色完成上汽集团旗下上百家子公司、多个安全场景的自动巡检工作，极大提升了巡检工作的质量及效率。
九科信息X上汽集团：智能体落地案例效果
值得一提的是，bit-Agent是目前国内唯一支持所有主流大模型的GUI Agent，可以融合多种模型能力，也是目前唯一拥有非多模态大模型支持方案的智能体产品。因此，bit-Agent可以适配企业已有的任何大模型，不强制绑定，避免企业额外付费采购。
而市面上其他智能体产品，几乎都与单一大模型捆绑，只依赖多模态大模型进行操作。这也就意味着，企业客户若采购这类智能体，必须同步采购对应大模型，导致成本大幅增加。
以目前国内最火爆、已被众多国央企客户应用的DeepSeek为例，在目前国内的GUI Agent中，仅九科信息的bit-Agent与DeepSeek适配；若企业使用其他GUI Agent，则需要使用其他大模型，导致成本和时间双倍增加。
bit-Agent以深度融合的技术架构、稳定可靠的执行能力和灵活多元的场景适配性，重新定义了企业级智能体的标准。
未来，它将持续赋能企业数字化转型，不仅是提效降本的工具，更将成为企业突破业务边界、构建智能未来的关键引擎。