不少企业负责人最近会有这样的困惑：公司已经采购了 DeepSeek、通义千问等大模型，用来处理文档分析、客户咨询等需求，现在想引入 AI Agent 提升效率，难道还要额外买一套绑定特定模型的智能体？要是这样，不仅多花一笔钱，现有模型的价值也没充分利用 —— 其实，“不挑模型” 的 AI Agent，早就成了企业降本增效的新选择。

一、先搞懂：AI Agent和大模型，不是 “绑定销售”

很多人会把 AI Agent 和大模型混为一谈，其实两者的关系更像 “手机和手机卡”：大模型是提供 “计算思考能力” 的核心（类似手机卡的信号与流量），而AI Agent是能把这种能力落地到具体场景的 “工具载体”（类似手机的操作界面与功能）。

过去不少AI Agent存在一个问题：只能适配单一品牌的大模型，比如买了A品牌的智能体，就必须用A品牌的大模型，哪怕企业之前已经买了B品牌的大模型，也只能闲置或额外花钱再买A模型 —— 这就像买了一部只能插某家运营商卡的手机，既不灵活，又浪费成本。

而 “不挑模型” 的AI Agent，本质是具备 “多模型兼容能力”：它能像一部 “全网通手机”，自动适配企业现有的各类主流大模型，不管是开源的 DeepSeek、Llama，还是闭源的 GPT-4、通义千问，都能通过简单配置对接，不用企业重新采购模型，也不用改造现有系统。

二、企业的隐形成本：单一模型智能体有多费钱？

为什么说 “不挑模型” 的智能体是省钱关键？我们可以从企业引入AI Agent的全流程成本来算一笔账：

首先是 “重复采购成本”：假设某制造企业之前为了生产报表分析，买了某开源大模型的年度授权，花费 10 万元；现在想做采购流程自动化，要是选了只能适配特定闭源模型的智能体，就必须再花一笔钱买该闭源模型的授权，不仅多花了钱，原有的模型还没办法充分利用。

其次是 “系统适配成本”：单一模型智能体往往需要企业调整现有数据格式、流程逻辑来适配模型要求，比如某零售企业用单一模型智能体做会员数据分析时，要把原有 Excel 数据改成特定 JSON 格式，还得安排技术团队花 2 周时间做接口开发，人力成本加起来近 3 万元。

最后是 “长期维护成本”： 如果后续企业想换更适合的大模型，单一模型智能体要么无法兼容，只能重新买新智能体；要么需要厂商上门做定制化改造，这些 “隐形成本” 加起来，很容易让 AI 落地的投入超出预算。

三、bit-Agent的兼容逻辑：让企业现有大模型物尽其用

九科信息推出的 bit-Agent，正是抓住了 “多模型兼容” 这一企业痛点，它没有绑定任何单一模型，而是通过灵活的接口设计，能快速对接企业已有的各类大模型，让 “旧模型不浪费、新需求不超支” 成为可能。

bit-Agent支持DeepSeek、通义千问等大模型作为基座，支持企业私有化部署

比如某集团企业的财务部门，之前用 DeepSeek 大模型处理发票识别，准确率能满足需求，但一直需要人工把识别结果录入 ERP 系统。引入九科信息的bit-Agent 后，财务团队不用换模型，只需要在 bit-Agent 的可视化界面里，设置 “发票识别→数据匹配→ERP 录入” 的流程，bit-Agent就能自动调用现有 DeepSeek 模型完成识别，再根据预设规则把数据同步到 ERP 系统 —— 整个过程不用技术团队开发，财务人员自己 1 小时就能配置好，不仅省了重新采购模型的费用，还省了人工录入的时间成本。

更重要的是，bit-Agent 的 “多模型兼容” 不是简单的 “能对接”，而是能让你根据不同场景选择更合适的模型。比如处理财务数据时，优先调用精度更高的 DeepSeek；处理简单客服咨询时，用响应更快的通义千问 —— 既保证了效果，又避免了单一模型在不同场景下的 “性能浪费”。

四、企业怎么用？三步让 “不挑模型” 的智能体落地

其实对企业来说，引入 “不挑模型” 的AI Agent，不需要复杂的技术准备，跟着这 3 步走就行：

• 第一步，盘点现有大模型。先明确公司目前在用哪些大模型、主要用在哪些场景，以及这些模型的授权期限 —— 这一步能帮企业清楚 “哪些资源可以复用”，避免盲目采购。
• 第二步，明确智能体需求。比如是想做 “发票自动报销”“考勤数据统计” 还是 “客服工单处理”，把具体需求列出来，再看这些需求需要智能体具备哪些能力（比如界面操作、数据同步、规则判断等）—— 像 bit-Agent 支持 GUI 界面操作、流程可视化配置，不管是财务还是 HR 场景，都能快速匹配需求。
• 第三步，简单配置对接。以 bit-Agent 为例，对接现有大模型不需要写代码，只需要在后台输入模型的 API 密钥，再通过拖拽的方式设置流程步骤，比如 “调用 DeepSeek 识别发票→提取金额信息→对比 ERP 数据→生成报销单”，配置完成后测试一次，没问题就能正式使用 —— 整个过程最快 1 天就能落地，不用等技术团队排期。

五、总结：AI 落地不是 “越贵越好”，而是 “越适配越省”

现在很多企业谈 AI 落地，总觉得要花大价钱买最新的模型、最复杂的系统，但其实真正有价值的 AI，是能和企业现有资源适配的工具。“不挑模型” 的 AI Agent，本质是帮企业避免 “重复投入”，让已经花钱买的大模型发挥更大作用，让没技术团队的部门也能快速用起 AI。

九科信息的 bit-Agent 之所以能成为不少企业的选择，正是因为它没有把 “多模型兼容” 当成一个 “附加功能”，而是从一开始就考虑到企业的成本痛点 —— 毕竟对企业来说，能省下来的钱，才是真正的 “利润”；能快速落地的 AI，才是有价值的工具。

如果你的公司也有 “现有大模型没充分利用”“想上 AI 又怕超预算” 的困扰，或许可以看看 “不挑模型” 的智能体bit-Agent —— 毕竟，让 AI 为企业省钱，比让企业为 AI 花钱，更重要。