2025年标志着企业AI Agent的崛起，它们正在重塑工作的执行方式。这些AI Agent不仅自动化孤立任务，还能理解上下文、制定计划并独立执行整个业务流程。与早期在人类指导下拼凑单个步骤的 AI 工具不同，如今的AI Agent驱动端到端操作，标志着工作方式的变革性转变。

试想以下任务的大规模自动化：预测设备故障、优化生产质量、简化公共服务、监控财务合规性以及提升患者护理。金融服务、医疗保健、能源、制造业或公共部门等监管严格且复杂的行业组织，正准备通过部署安全的AI Agent来重塑工作流程并创造新的自动化能力，从而收获效益。

这仅仅是开始。Gartner预测，到 2028 年，AI Agent 将融入三分之一的企业软件，并影响15%的日常业务决策。这不是渐进式进步，而是一场根本性变革 ——AI Agent 从单纯的工具演变为可信赖的合作伙伴，增强人类专业知识，推动整个组织做出更智能的决策。

一、什么是安全的企业AI Agent？

AI Agent是先进的软件程序，旨在独立推理、从各种来源获取信息，并在企业范围内执行复杂任务。

配备专业工具（连接企业级系统）后，它们可逐步导航复杂工作流程，以最少的人工干预实现效率和精准度。这些应用重新定义了企业的工作方式，支持可扩展操作、更智能的决策以及系统间的无缝集成。

在金融、医疗、制造、能源和政府等监管严格且复杂的领域，自主AI Agent有望在确保安全合规的前提下重塑和变革运营。这些行业处理大量机密和敏感信息，同时适应不断变化的监管环境。安全的AI Agent通过为监管行业的独特需求设计和定制的更多控制与定制机会，提供额外的运营优势。生产环境中最安全的方法是私有部署，确保敏感数据保留在组织的受控环境中，满足严格的监管要求，并显著降低与数据传输相关的风险。

二、企业级 AI Agent的发展之路

AI Agent 的发展路径反映了企业采用和成熟 AI 能力的自然进程。大型语言模型（LLM）的每个进化阶段都建立在先前的创新之上，使系统能够以更高的自主性处理更复杂的任务。

阶段 1：基础语言模型

AI 始于专为文本补全和预测设计的基础语言模型。这些模型可以延续文本序列和填补空白，但无法遵循特定指令或进行有意义的对话。尽管在代码补全或文本预测等任务中表现强大，但不适合复杂的业务应用。

阶段 2：指令跟随

下一个突破是模型能够理解并遵循特定指令。这一进步使模型在获得明确指导时可执行摘要、翻译或分析等特定任务。然而，这些模型仍局限于使用训练数据，无法访问或整合新信息。

阶段 3：对话式 AI

语言模型随后进化为能够进行自然对话，如 ChatGPT 等系统展示了通过对话保持上下文并生成上下文合适响应的能力。尽管在用户交互方面具有革命性，但这些实现仍受限于无法访问当前信息或公司特定知识。

阶段 4：检索增强生成（RAG）

RAG 通过将语言模型连接到外部知识源，标志着重大进步。这使 AI 系统能够基于当前的公司特定信息做出响应，使其适用于商业用途。该过程简单但强大：检索相关信息，将其纳入上下文，并生成有依据的响应。

阶段 5：工具使用

下一个重要发展阶段是模型获得与外部工具及API交互的能力。此时的模型已不局限于信息处理，更能通过标准化接口执行具体操作。但即便如此，这类应用往往依赖“何时使用何种工具”的明确指令，在自主性方面仍存在显著局限。

阶段 6：AI Agent——当前前沿

AI Agent 代表了这些能力与复杂推理能力的结合。如今的 Agent 可以：

• 通过 RAG 访问和处理信息
• 使用工具和 API 采取行动
• 规划和执行多步骤流程
• 推理其方法并根据需要调整
• 在复杂工作流程中保持上下文

例如，处理客户支持的 AI Agent 可以分析传入工单、搜索知识库获取相关信息、将工单路由到适当部门、更新跟踪系统并起草初步响应 —— 同时根据具体情况和可用工具调整其方法。这些能力的结合使 AI Agent 在变革企业运营方面尤为强大。

三、优化安全的AI Agent系统

随着企业转向采用 AI Agent 以简化工作流程并提高生产力，它们面临一个关键挑战：以集中、一致的方式管理这些 Agent。企业正在寻找一个统一的系统，而非跨部门拼凑多个工具，以便安全高效地构建、管理和扩展智能 Agent。

九科信息的 “bit-Agent” 正是为此而生—— 使组织能够安全集成所有敏感数据，并旨在集中创建和部署企业级 AI Agent。无论是自动化日常操作还是支持复杂决策任务，bit-Agent 都能助力组织基于自身独特的业务角色与应用场景，定制化构建专属的智能体执行管道。

一个典型案例是九科信息与上汽集团合作打造的赤霄文成通用智能体，其赋能上汽安全产品智能巡检业务。通过整合设备数据与 AI 推理能力，该智能体实现了巡检流程的自动化：实时监控设备状态、智能识别潜在安全隐患，并生成可视化巡检报告。相比传统人工巡检，该方案将异常检测效率提升，同时通过算法持续优化，不断降低误报率，为制造业安全运维提供了智能化范式。

四、未来展望

随着多Agent系统的落地需求日益迫切，企业对安全可控、灵活适配的智能体平台需求愈发显著。作为国内领先的智能体技术服务商，九科信息推出的bit-Agent平台，正是以“安全私有部署+全流程智能编排”为核心竞争力——其不仅支持制造业设备巡检、金融风控等复杂场景的自动化改造，更通过低代码开发框架与跨系统集成能力，让企业无需重构IT架构即可快速落地AI Agent应用。未来，bit-Agent将继续以“数据安全闭环+业务价值直达”的双重优势，努力成为更多企业智能化转型的可靠伙伴。