过去的企业智能自动化，大多依赖“明确指令”——系统听得懂什么，就执行什么。

但在 AI Agent 时代，企业的目标正在变化：从“听指令”到“懂意图”，从“执行动作”到“自主规划”。

这意味着一个成熟的 Agent，不仅要理解人说的话，更要能自己制定策略、判断路径、分配资源。本文带你拆解企业如何让AI Agent自动生成执行策略，并结合九科信息bit-Agent 的实践案例，总结出一套实用的四步法。

一、从“任务”变成“意图”：让 Agent 听懂你要解决的问题

传统RPA使用的过程中，往往要求任务描述非常精确，比如“提取 Excel 数据、更新数据库”。但在真实业务场景中，人不会这样说，他们更可能说：“帮我整理一下上周的销售异常”。

这就是“意图理解”的关键：

Agent 要先弄明白用户想达到的结果是什么，再决定怎么做。

在企业落地时，这个过程包括：

（1）从输入语句中识别目标对象、条件、范围等关键要素；

（2）结合上下文（如角色、系统权限、历史操作）理解语义；

（3）生成任务意图结构，作为后续策略生成的基础。

九科信息bit-Agent的五大核心能力

在这方面，bit-Agent 提供了“业务意图识别模块”，能基于上下文分析和多轮语义关联判断出目标是什么。比如，当业务人员输入“导出昨日未发货订单并通知供应链”，系统能自动理解涉及“订单查询 → 状态筛选 → 报表生成 → 通知推送”四个步骤，而无需人工再拆解。

二、从“意图”到“策略”：让 Agent 学会自己规划路径

理解了“做什么”之后，下一步是规划“怎么做”。

这一步决定了 Agent 的“智能上限”。

在企业级场景下，执行策略生成通常包括三个关键动作：

（1）目标分解——将整体目标拆分为可执行子任务（例如“审核、汇总、报送”）；

（2）依赖关系梳理——确定先后顺序与输入输出依赖；

（3）资源匹配——根据系统、工具、API 等可用资源，选择执行方式。

bit-Agent 的亮点在于，它具备“任务规划引擎”，能够在理解意图后自动生成多层执行树：

• 自动判断哪些步骤可由自身执行（如信息检索、文档生成）；
• 哪些步骤需要调用外部系统或工具；
• 哪些步骤涉及人工确认或审批节点。

企业无需再为每个流程手动配置逻辑，Agent 能自主生成执行计划并检测可行性。这意味着，Agent 不是被动执行，而是像一个“懂业务的项目经理”，自己会规划路径。

三、从“计划”到“执行”：让 Agent 懂得选对工具与模型

执行策略生成后，还需要解决“用什么工具去做”的问题。

在企业内部，这通常涉及多个系统、模型与权限模块的协调。

例如：

• 查数据要调用 CRM 或 ERP 接口；
• 文档生成要调用文档引擎；
• 异常检测要使用特定模型。

九科信息bit-Agent支持多种大模型

bit-Agent 的机制非常灵活——它允许用户自主配置任务对应的模型和工具，不同任务可以选用不同的执行模型。

比如：

（1）处理高频、低复杂任务时，可调用轻量模型（如 Qwen3、GLM）快速响应；

（2）遇到复杂判断与语义推理时，则切换至高性能模型（如 GPT-5、DeepSeek）确保精准性；

（3）bit-Agent 还支持私有化部署，企业可在本地环境执行推理任务，保证数据安全与低延迟。

这种“模型与工具可配置”的机制，使企业在不同任务类型间实现性能与成本的平衡，也让 Agent 的执行策略更具自适应性。

四、从“执行”到“优化”：让 Agent 学会总结经验

一个能长期稳定运行的 AI Agent，必须具备“自我反思”的能力。

也就是说，它在执行完任务后，要能评估效果、识别问题、改进策略。

这一步，就是企业最容易忽视的“持续优化闭环”：

（1）记录每次任务执行的输入、调用和输出；

（2）识别失败点（如数据缺失、权限受限、模型理解错误）；

（3）基于日志数据生成优化建议。

bit-Agent 的日志与回溯机制在这一点上尤为成熟：

九科信息bit-Agent任务执行过程的每一步都可清晰回溯

它能自动记录任务链路、模型响应与工具调用明细，允许运维人员在可视化面板中查看每一步的执行状态，并基于执行结果训练新的优化策略。

最终，企业可以把这些“稳定执行、可复用”的能力固化下来，形成能力库。

九科信息bit-Agent的能力固化功能

当下次出现类似任务时，Agent 不再重新学习，而是直接复用经过验证的执行模板。

结语：Agent 的价值在于“能替你想明白”

从“听指令”到“懂意图”，从“执行”到“优化”，AI Agent 的进化方向从来不是模仿人类对话，而是模仿人类的思考。

能自动生成执行策略的 Agent，不只是一个工具，而是一个会判断、会规划的“数字同事”。

九科信息的 bit-Agent 正是在这一理念下打造的：

它让企业从“写指令”转向“说需求”，让 AI Agent 从“执行命令”进化为“理解目标”，最终实现业务流程的智能化、可控化与可持续化。未来，企业的竞争不再只是拼算力和算法，而是拼谁的 Agent 更懂业务、更能行动、更会总结。