在过去的一年里，AIGC、Deepseek、大语言模型等词汇频繁出现在各类科技新闻和企业会议中。人们对于“AI 是否会替代人类”的讨论热度不减，也开始尝试将大模型接入搜索引擎、办公软件和客服系统，期待它在工作中发挥出真正的“智能”作用。

但很快，现实泼下了一盆冷水：虽然大模型在聊天、生成文案、翻译语句等任务中表现不俗，却总是无法真正“完成一项任务”——它能告诉你怎么做，却做不了；能回答你为什么，却无法把流程跑通。在这个背景下，一个新物种悄然走入大众视野：AI Agent。与只“说不做”的大模型不同，它不仅能听懂你的意图，更能自主完成任务、沉淀经验，被称为“大模型之后”的关键一步。

本文将从通俗视角出发，解释 AI Agent 与大模型的根本区别，并结合企业实际，展示为什么 AI Agent 更适合成为工作场景中的“得力助手”。如果说大模型是“大脑”，那么 AI Agent 更像是一整套“身体+神经系统”，它不光能想，还能动。

一、大模型很聪明，但它只是一位“顾问”

1. 能说会道，却不会动手

你向一个大模型提问：“怎么用Excel做财务对账？”它可以立即生成一份逻辑严谨、步骤清晰的说明书。但问题在于，它并不会真正去打开Excel表格，更无法根据你的数据自动处理每一列。它说得再多，你依然要亲自动手。

2. 任务没有闭环，执行始终缺位

大模型的本质是一种语言预测工具，它可以模拟人类的语言模式，完成“生成”任务，却难以感知图形界面、无法与实际系统交互。也就是说，它无法真正完成“打开网页—下载文件—填写表单—发送结果”这样闭环的任务链。

3. 更像是高级搜索，而非智能行动

虽然大模型具备“拟人”语言能力，但其知识来源本质还是训练数据中的文本内容。很多人将它作为“超级搜索引擎”或“内容生成器”来使用，而不是一个可以分担事务的助手。

二、AI Agent：从理解到执行的新物种

1. 能听懂，更能动手

你向一个大模型提问：“怎么用Excel做财务对账？”它可以立即生成一份逻辑严谨、步骤清晰的说明书。但问题在于，它并不会真正去打开Excel表格，更无法根据你的数据自动处理每一列。它说得再多，你依然要亲自动手。

2. 拥有“身体”和“记忆”

大模型只有“语言模型”这一项技能，而 AI Agent 拥有的是“操作系统级能力”。以 bit-Agent 为例，它既能感知用户界面中的每一个按钮和表单，也能将操作记录下来，转化为可复用的“能力包”。这就意味着，AI Agent 不只是一次性完成任务，它还能记住做法，下次自动复用，越做越熟练。

3. 多轮交互，实现人机协同

AI Agent 支持对话交互，用户可以边看它执行边下达新指令。比起 RPA 那种“一旦执行就不可控”的机器人，它的执行过程更加灵活智能，可以随时打断、修改、优化。这种“边做边调”的方式，更贴近真实的业务需求。

三、一个对比就看懂：AI Agent vs. 大模型

四、企业视角：为什么我们需要 AI Agent？

1. 打破“会说不会做”的局限

在企业中，很多工作不是靠“会讲”完成的，而是要通过系统操作、跨平台流转、异常应对来实现。例如处理一封客户邮件，需要提取内容、查找订单、调用系统、回传回复，大模型只能生成一封文案，但 Agent 可以一步步执行完成。

2. 降低重复劳动，释放人力价值

AI Agent 可以在后台持续运行，代替员工完成重复性事务，比如整理文件、比对数据、发起审批等操作。员工将更多时间花在判断、决策和创造性事务上，实现人机互补。

3. 能力越用越强，流程越跑越快

以九科信息的 bit-Agent 为例，它支持“能力固化”机制。每次执行完的任务都可以生成一个能力包，储存在企业私有库中，后续调用只需一句话。流程越跑越熟，效率成倍提升。

九科信息bit-Agent核心能力

五、一个真实场景：让我们来设想一天

设想你是一个行政助理，每周一要处理10项例会前的准备工作：

• 整理部门周报
• 提取出迟到员工名单
• 将表格复制到内网系统
• 向5个主管发出邮件提醒
• 更新会议纪要模板

……

如果你用的是大模型，它或许会告诉你“如何安排时间”“如何制作邮件模板”，但一切都还需你亲自执行。而如果你配备的是一个 AI Agent，以上任务只需一次配置，它会在后台自动完成所有流程，并在出错时提醒你查看处理。你不用再“人肉传输”，只需做决策者。

六、结语

AI Agent 不是大模型的替代品，而是它的下一站。它代表着一种从“能理解”到“能执行”的跃迁，从“人教机器怎么做”到“机器自己会做”的进化。对于企业来说，这意味着真正具备了构建“智能自动化生产力”的能力。

如果说大模型打开了 AI 应用的大门，那么 AI Agent，尤其像 bit-Agent 这样具备流程探索、能力复用、人机协同能力的产品，才是真正走进门内，开始工作的那一位。

未来属于那些会使用 AI Agent 的人。比起焦虑“AI 会不会抢走我的工作”，不如现在就学会，如何让它替你跑腿、代你执行、帮你成长。