深度丨九科信息走进清华大学：以智能体重构企业自动化

近日，九科信息技术副总裁傅恺走进清华大学深圳国际研究生院，为学生们带来《企业AI智能自动化的未来：打造数字员工组织》的主题讲座。

分享围绕智能体技术发展、行业应用现状及企业级解决方案展开，结合深耕人工智能与企业数字化十余年的实践经验，拆解智能体如何突破传统自动化局限，成为推动企业效率变革的核心力量。

以下为本次讲座内容的精华梳理，带您深入理解企业智能自动化的技术逻辑与落地价值。

九科信息产品副总裁傅恺受邀在清华大学深圳国际研究院授课

01 发展与应用：Agent四大应用场景重构企业工作流

过去的自动化技术需人工定义每一步操作流程，预设所有意外分支的处理方式。而智能体的核心价值，在于通过大语言模型的理解能力，打破传统自动化的局限。它只需接收“目标指令”，就能自主理解业务逻辑、规划执行路径，甚至应对流程中的突发变化。

从2023年大语言模型技术爆发至今，企业在智能体应用上已形成四大核心方向。

AI Agent的四大应用场景示例

综合内容理解与审核是目前最成熟的场景之一。比如在舆情监控领域，字节跳动、腾讯等企业已广泛应用智能体，它通过Prompt即可快速适配新需求，无需修改模型底层，响应速度大幅提升。

数字人工作助理的进化则进一步贴近企业日常办公场景，它不再局限于“记录待办”，而是能主动收集沟通信息、自动邀约会议、追踪任务进度。

综合内容生成场景则帮助员工摆脱重复文案工作，财报、周报、招聘JD等标准化内容，都可通过智能体快速生成。

业务流程端到端自动化是智能体价值的集中体现。它打通了“数据-决策-执行”的完整闭环。

以商业数据分析场景为例，智能体已实现“提问-解析-查询-反馈”的端到端全自动化：用户只需提出需求，智能体便会将自然语言问题拆解为系统可识别的查询参数，并调用软件接口获取数据，再通过大模型生成可视化结论。整个过程无需人工干预，大幅提升项目落地速度。

02 现状与问题：“头重脚轻”的Agent生态

当前智能体市场看似产品丰富。从《中国AI Agent生态图谱》可见，算力层、平台层、垂直应用层均有大量玩家布局，涵盖金融、营销、教育、医疗等多个垂直领域。

但深入企业实践会发现，行业普遍存在“头重脚轻”的问题。智能体产品严重同质化，多数聚焦“知识问答”功能，真正能动手执行事务的产品极少。

某大型车企的实践案例极具代表性：该企业已搭建2000多个智能体，覆盖采购规范、合同审核、公文撰写、数据分析等几乎所有业务领域，员工通过智能体可快速查询任何流程标准或业务知识。

企业智能自动化建设现状——知行难以合一

但实际操作中，提交采购申请、筛选供应商、核对报销金额、录入系统数据等核心执行环节，仍需人工完成。这种“知”与“行”的割裂，反而加剧了员工工作负荷。

深究问题根源，现有智能体大多聚焦“信息传递”，而非“系统操作”。例如采购智能体可以回答员工“采购流程分三步”，却不能帮员工在采购系统中提交申请。

这种“只说不做”的现状，让企业数字化转型卡在“最后一公里”——投入大量资源搭建的智能体，没能真正减轻员工的实际工作量，也未实现业务流程的本质性提效。

03 九科信息bit-Agent：真能干活的数字员工

为解决企业智能自动化“知行割裂”的核心痛点，九科信息研发了新一代企业级GUI Agent（图形用户界面智能体）——bit-Agent。

与市面上大多数智能体相比，它的核心差异在于操作能力。它可模拟人类点击、输入、拖拽、读取界面信息等动作，直接在电脑桌面或Web应用中完成具体任务。无论是SAP系统的复杂表单、企业私有云控制台的操作按钮，还是网页端的动态内容，都能精准识别并执行操作。

九科信息bit-Agent能精准识别并执行操作

相较于市场同类产品，bit-Agent的企业级属性更突出。它不绑定特定大模型，可灵活适配GPT-4o、DeepSeek、通义千问等多种模型，企业可根据数据安全需求选择国产模型进行私有化部署；对比侧重个人简单任务的其他热门智能体，bit-Agent能处理复杂文件校对、多系统协同操作等企业级任务。

“流程固化”更是bit-Agent的独门秘籍。bit-Agent可将执行过的任务保存为模板，后续重复调用时无需重新规划，大幅降低token消耗的同时，更重要的是有效降低了大模型随机性所带来的错误风险，充分满足了大型企业对智能体稳定性的刚性需求。

九科信息bit-Agent的“能力固化”功能

在实际落地场景中，bit-Agent的提效价值已得到充分验证。

在车企安全运维场景中，传统RPA技术开发全部场景的巡检模板需30人天，且系统升级或界面变化后模板即失效；而bit-Agent仅通过一套模板，便可全面覆盖安全巡检场景，开发成本得到大幅降低，且Agent可以像人类一样感知界面变化，自动调整操作逻辑，实现零成本维护。

从执行层而言，不仅将单个产品的巡检耗时从5分钟压缩至30秒，还让巡检错误率降低超93%。

目前，bit-Agent已稳定服务该千亿级车企数月，成为国内目前唯一通过市场严格考验的GUI Agent（图形用户界面智能体）。

九科信息bit-Agent助力大型车企智能巡检项目

企业智能自动化的核心目标，并非用AI替代人类，而是形成全新的人机协作模式。bit-Agent的技术探索，正是这一目标的实践落地——从“问答助手”到“数字员工”，智能体正在重构企业工作方式，推动业务流程走向真正的智能自动化。