在 AIGC 技术狂飙的 2025 年，当生成式 AI 还在不断刷新内容创作的边界时，一场更具革命性的技术演进正在悄然发生 ——Agent 智能体（Agentic AI）正从实验走向商业落地，完成从 “数字助手”到“虚拟同事” 的范式跃迁。作为企业级 AI Agent 解决方案的先行者，九科信息的 bit-Agent 通过融合大模型智慧与 RPA 自动化能力，正在重新定义企业智能化的未来图景。

一、生成式 AI VS. Agent 智能体：从“被动响应”到“主动执行”的代际跨越

当我们谈论生成式 AI 时，更多联想到的是 ChatGPT 的妙笔生花、Midjourney的视觉创想，这些技术本质上仍是 “内容工厂”—— 依赖人类输入明确指令，完成单次任务输出。而 Agent 智能体的出现，标志着 AI 从“知识生产者”向“价值创造者”的进化，二者在四个维度展现出本质差异：

1. 生成 VS. 行动

·生成式AI：基于 Transformer 架构的大规模预训练模型，擅长文本 / 图像 / 音视频的创造性输出，但始终停留在“信息处理”层面。典型场景：根据 prompt 生成营销文案、生成代码框架、制作数据可视化图表。

·Agent 智能体（Agentic AI）：构建 “感知 - 决策 - 执行”闭环，在理解用户意图后自动规划多步任务，调用外部 API 或企业系统完成实际业务操作。例如：某制造企业的采购 Agent，可自动解析采购申请、比价三家供应商、触发 ERP 订单流程并同步更新财务系统。

2. 交互模式：单轮 VS. 多轮

3. 半自动处理 VS. 全链路闭环

生成式 AI 的输出往往需要人工二次处理：比如生成的数据分析报告需手动导入 Excel，生成的合同文本需人工比对系统数据。而 Agent 智能体具备原生系统对接能力，可直接连通 OA/ERP/CRM 等企业核心系统，实现 “数据输入 - 逻辑处理 - 系统执行 - 结果反馈”的全自动化。

4. 价值创造：效率提升 VS. 生产力革命

如果说生成式 AI 解决了“如何做得更快”的问题，Agent 智能体则在解决“如何做得更智能”：

·生成式 AI 擅长单点突破（如客服场景的话术生成），但无法处理跨系统协作；

·Agent 智能体则能构建业务流程的“数字孪生”，例如在研发场景中，自动完成需求分析→代码生成→单元测试→漏洞修复的闭环自主性。

二、为什么 Agent 是生成式 AI 的下一个前沿？

​1. 从“知识涌现”到“价值落地”的关键一跃

生成式 AI 带来了“思考能力”的爆发，但企业真正需要的是 “把思考转化为行动”的能力。Agent 智能体通过任务规划引擎与工具调用框架，将大模型的语言理解能力转化为具体业务操作：

·金融领域：自动解析监管文件，触发合规审查流程并生成整改方案；

·零售行业：实时监控库存数据，自动生成补货订单并同步物流系统；

·政务场景：智能解读政策文件，自动匹配企业资质并完成补贴申报。

这种“认知 + 行动”的融合，让 AI 从“建议提供者”升级为“价值创造者”，真正实现“AI 即生产力”。

2. “数字员工”重构企业人力结构

Agent 智能体可担当财务、采购、研发等职能的“虚拟同事”，在大量重复性、规则性工作中解放人力，让员工专注于创新与决策，这带来的不仅是效率的提升，更是人力配置的战略转型。例如，bit‑Agent 可自动完成跨系统的数据抓取与报表生成，并主动发现异常与优化建议，实现重复性工作自动化、复杂任务智能化、决策支持实时化。

3. 新应用场景与生产力提升

Ciklum 调研显示，71% 的高管认为 AI Agent 将显著提升自动化水平和客户满意度，开辟客服、审计、研发等多领域新场景。世界经济论坛预测，到2027 年一半以上采用生成式 AI 的企业将部署 Agentic AI，推动组织迈入“智能行动”时代。并且根据行业调研。部署 Agent 智能体可为企业带来 20%–60% 的效率提升与成本节约；在央企、国企中，九科信息的 bit‑Agent 已成功实现 DeepSeek 等大模型的商业落地，突破“会想到”与“会去做”之间的壁垒。

三、迎接“智能行动”时代的到来

当生成式 AI 的“寒武纪大爆发”进入深水区，Agent 智能体正在开启下一个技术周期 —— 这不是简单的功能叠加，而是从“被动响应”到“主动执行”的范式革命。对于企业而言，这既是效率提升的工具升级，更是组织能力的战略重构。

九科信息 bit-Agent 以“对话式交互+流程自动化+自主决策”为核心，为大型国企、央企提供首屈一指的企业级智能自动化解决方案。我们诚邀各行业同仁共同试用与验证，携手迈入“智慧行动”时代。