干货｜5分钟，讲清楚当前爆火的Agent到底是什么
随着年初DeepSeek和Manus相继引爆国内话题圈，Agent（智能体）一词迅速闯入大众视野。然而，大部分关于Agent的文章要么晦涩难懂，要么有失严谨，以至于很多非技术出身或非相关从业人员至今对Agent的概念依然模糊，甚至还有很多人误以为“DeepSeek=Agent”。
今天小九将以专业的态度，以及接地气的口吻，向大家一次性说清楚Agent是什么。
01 Agent是什么
如果要用一句话概括，可以说：Agent是具有环境感知、自主决策、自主执行和持续学习能力的软件实体。
但这短短一句话背后，却蕴含着极为丰富的内涵。
就好比我们人类，用眼睛看、耳朵听、鼻子闻，以此感知周围环境（环境感知）；遇到事情时，大脑飞速运转，思考该怎么做（自主决策）；然后通过身体行动去落实想法（自主执行）；在这个过程中，不断积累经验，让自己变得更聪明（持续学习）。
在数字世界里，Agent 就如同一个有着行为逻辑的“数字生命”。
让我们进一步拆解Agent的这四个核心能力，以便我们更好地了解Agent的工作流程。
一、环境感知：Agent的眼耳口鼻舌
环境感知是Agent任务执行的第一步。
Agent通过各种传感器、数据接口或者网络连接来获取环境信息。这些信息可以是物理世界的温度、湿度、光线强度等，也可以是虚拟世界中的用户输入、系统状态、网络流量等。
例如，在我们常见的新能源汽车的“智驾”功能中，汽车时刻通过摄像头、毫米波雷达、激光雷达等传感器，收集道路路况、车辆位置、行人状态等信息，为后续决策提供基础。
环境感知是Agent智能行为的基础，只有准确地感知环境，Agent才能做出正确的决策和执行相应的操作。
二、自主决策：Agent的大脑
当Agent通过传感器、API接口等"感官"收集到足够信息后，就进入了任务执行的第二步——自主决策。
这是Agent最核心的能力之一，也是它区别于传统软件的重要特征。在传统的软件系统中，软件的行为通常是预先编程好的，用户只能按照软件提供的固定功能进行操作。而Agent则可以根据环境的变化和自身的任务目标，灵活地做出决策。这种决策过程通常是基于一定的规则、算法或者模型来进行的。
九科信息智能知识助手
例如，在智能客服系统中，Agent可以根据用户的提问内容和上下文信息，自主地选择回答的方式和内容。如果用户的问题比较简单，Agent可以直接给出答案；如果用户的问题比较复杂，Agent可以通过查询知识库或者调用其他服务来获取更准确的答案。
自主决策能力使得Agent能够在复杂多变的环境中灵活应对，为用户提供更加个性化、智能化的服务。
三、自主执行：Agent的手脚
自主决策之后，Agent还需要自主地执行相应的操作。
自主执行能力是Agent将决策转化为实际行为的关键环节。在不同的应用场景中，Agent的执行方式也各不相同。换句话说，你给Agent装上怎样的手和脚，它就能为执行怎样的任务。
九科信息bit-Agent演示视频：提交OA申请
例如，你给它“装”上机械臂，它就能为你搬运重物，这常见于物流系统。如果你给它接入RPA，它就能为你处理各类文书、数据检测、流程监控、库存及人员管理等等一系列工作，这在金融、财务、物流、制造业等领域皆广泛应用。
自主执行能力使得Agent能够在现实世界中或者虚拟世界中真正地发挥作用，完成各种复杂的任务。
四、持续学习：Agent的成长
跟我们人类一样，随着环境的变化和任务的复杂性增加，Agent也需要不断地学习和进化，以提高自身的性能和适应能力。
持续学习能力是Agent智能发展的重要保障。Agent的学习方式主要有两种：监督学习和强化学习。
监督学习是指Agent通过学习大量的标注数据来学习模型，从而能够对新的数据进行预测和分类。例如，在图像识别系统中，Agent可以通过学习大量的标注图像数据，学习到图像的特征和分类规则，从而能够对新的图像进行准确的识别和分类。
九科信息bit-Agent演示视频：提交采购申请
强化学习是指Agent通过与环境的交互，根据环境的反馈来学习最优的行为策略。例如，在智能游戏系统中，Agent可以通过不断地与游戏环境交互，根据游戏的奖励和惩罚信号来学习最优的游戏策略，从而能够在游戏中取得更好的成绩。
持续学习能力使得Agent能够不断地适应新的环境和任务，提高自身的智能水平，为用户提供更加优质的服务。
02 为什么Agent跟随DeepSeek走红
在了解Agent是什么以后，我们回到文章开头的现象思考：为什么在DeepSeek问世后，Agent才真正被大众所了解？
我们不妨打个比方。
要打造一个Agent，我们需要组合其感官、大脑、和手脚。我们准备好了成熟的感官和手脚，但问题就在于——要么大脑的价格高到绝大部分人无法承受；要么只能借用别人的大脑，这样一来隐私就得不到保障。
而DeepSeek的出现，就是为我们提供了一颗造价较低、而且完全属于我们自己的大脑。我们只需要装上对应的感官和手脚，即可拥有专属于我们自己的智能体。
根据爱分析的统计数据，截至2月21日，已有45%的央企完成了DeepSeek模型的部署。在不到一个月的时间内，如此高比例的央企实现了对开源模型的快速覆盖，这一速度在过去是难以想象的。——爱分析ifenxi《2024爱分析·央国企数字化应用实践报告》
随着越来越多的中国企业部署DeepSeek，包括国央企集团、民营上市公司、互联网平台以及政务系统，为智能体的开发打下了良好的地基。
在此基础上结合其他其他技术，企业就能以较低的成本，获得智能体带来的超额的回报。这就是Agent之所以随着DeepSeek迅速走红的原因。
但同时，对于部署了DeepSeek的企业而言，新的问题出现了——AI要如何转化为真正的生产力？
由于找不到能够落地的场景或者缺乏相关技术支持，这让DeepSeek对企业的赋能还停留在基础对话的层面。于是，落地场景+技术支持成为了这些企业目前亟待解决的问题。
在市场的呼唤下，九科信息于本月推出了“专为中国企业打造的”企业级智能体bit-Agent。九科信息bit-Agent的产品演示视频发布后，在客户中引起了热烈的反响，众多企业邀请九科信息共同开发探索，由RPA到智能体的前沿技术。
从实际情况来看，bit-Agent同时解决了落地场景以及技术支持两大问题。
在应用场景上，bit-Agent支持企业流程审批、表单填报等各类日常高频场景的端对端智能自动化，普遍适用于大型及超大型企业。
在技术手段方面，RPA 擅长基于规则的重复性任务（如数据录入），确保高效精准；AI 处理复杂场景（如非结构化数据分析、决策），赋予系统学习与适应能力。两者结合后，RPA执行流程，AI优化判断，让bit-Agent能够形成端到端的智能自动化，覆盖更广泛的业务场景。
目前，九科信息正在与众多大型企业共同探索、拓宽bit-Agent的应用边界，并诚邀您加入，一同见证bit-Agent的更多可能。