在很多企业内部系统里，信息并不都通过结构化 API 流动——它们往往以图形用户界面（GUI）的形式存在：表单、按钮、下拉框、报表页、弹窗、PDF 等等。对于希望自动化日常工作的团队来说，关键问题不是“能不能自动化”，而是“智能体（AI Agent）如何在这些看起来像人类操作对象的界面上看懂并做出正确动作”？

本文以通俗语言拆解“看+懂+做”三步：界面感知（看）、语义理解（懂）、决策与执行（做），并用常见场景演示如何评估一款企业级 AI Agent 在 GUI 层面的能力。

一、看：界面感知不是“截图”那么简单

界面感知（GUI perception）是 AI Agent 能否在界面上操作的基础。它包括但不限于：

元素定位：识别屏幕上可交互元素（按钮、输入框、下拉、复选框、表格单元格等），不仅知道“这里有个按钮”，还要知道它代表的语义（比如“提交”、“确认”）。

视觉与结构混合：许多企业系统的元素并非可直接抓取的 DOM 节点（例如老旧桌面应用或虚拟化桌面），这时需要结合视觉识别与界面结构信息来定位元素。

上下文捕获：单个表单项往往依赖周围标签、行列关系或提示文本来决定其语义。感知模块必须把邻近文本、位置关系一并考虑。

GUI Agent全面、灵活的界面感知能力

因此，好的“看”不仅是把屏幕拍一张照并做 OCR，而是把视觉特征、结构信息与字段语义连成网，为下一步理解打底。

二、懂：自然语义让界面操作有“意思”

把界面元素找到只是第一步，AI Agent 真正的价值在于理解。这里的“懂”包含两个层面：

元素语义映射：把界面元素映射到业务概念（例如把“报销单号”与数据库中的“expense_id”关联起来），这一步需要语义匹配与规则混合的做法。

多轮语境理解：一项任务往往需要多步决策。例如“如果发票金额大于某阈值就找财务经理批准，否则自动通过”——理解这种业务规则需要把界面信息、历史交互与策略逻辑结合起来。

九科信息bit-Agent可将一句话自行拆解为多个具体操作步骤

这就是为什么单靠“只能点点点”的自动化工具不能被称为真正的智能体。真正的 AI Agent 要把自然语言与界面语义融合：当业务人员用一句话描述任务（“帮我把本周的三张差旅发票做报销”），系统要能把这句自然语义拆解为具体操作步骤并在界面上完成。

三、做：决策、执行与自检的闭环

在“看”和“懂”准备就绪后，AI Agent 要完成“做”——在界面上执行动作并保证结果正确。良好的实践包括：

动作优先级与回退策略：执行每一步前评估是否可回退（可撤销的操作应先尝试），避免不可逆操作造成风险。

断言与自检：执行后自动核对结果（如核对提交后是否出现成功提示、或检查目标系统的数据变更），若与预期不符则自动回滚或报警。

多模态反馈：结合界面反馈、日志、以及与用户的对话来确认任务完成状态，必要时向人工发起复核。

九科信息bit-Agent及时反馈异常并重新探索执行

这样的闭环能力，能大幅降低自动化在异构企业系统中出现“跑偏”的概率。

四、典型场景演示：邮件附件到账务系统的“看懂—处理—归档”

举个业务友好的例子：收到供应商含发票附件的邮件，业务希望把发票录入财务系统并把原始邮件存档。

看：AI Agent 在邮箱界面定位发件人、主题、并识别附件类型（PDF/图片）。对附件做 OCR 识别出发票关键字段（发票号、金额、税号）。

懂：将识别出的字段与财务录入模板做语义映射，判断发票是否符合当前报销政策（例如：发票形式是否合格）。

做：在财务系统的录入页面定位对应输入框，填写数据，上传附件，并在提交后核对系统返回的单据编号。若发现异常（比如金额与附件不符），Agent 会在界面抛出人工复核请求并在邮件中标注问题点。

这个过程中，AI Agent 的“看”和“懂”决定了自动化是否顺畅，“做”阶段的自检与回退则保障了企业业务安全。

五、如何评估一个 AI Agent 的“看懂”能力

在选型或试点阶段，你可以用下面的测试项来验证产品能力：

• 能否识别不同页面布局下同名字段（比如“金额”在不同系统页的位置不同）；
• 能否准确处理复合控件（嵌套表格、动态下拉、隐藏字段）；
• 多语言/字符集下的 OCR 与语义匹配能力；
• 在界面变更（样式或位置变动）下的鲁棒性测试；
• 执行后断言与回滚机制是否可用；
• 与人工交互的多轮对话是否能在执行过程中正确介入与退出。

这些测试项能帮助你从“能不能自动化”升级到“能否稳定运营”。

展望未来，九科信息的bit-Agent作为企业级AI Agent，将把“看—懂—做—核验”打造成一体化能力，把界面感知、多模态语义理解与执行自检封装为可复用的能力单元，优先在高频、可回退、可观测的场景（如发票录入、表单审批、考勤异常）落地，通过能力库、治理委员会与可审计的回滚机制，实现从小范围试点到跨业务线的规模化复制；同时支持私有化与混合部署、灵活的模型路由，以兼顾数据隐私与运行鲁棒性，并以清晰的可追溯日志与直观演示降低业务采纳门槛，推动自动化从工具化走向可持续的业务能力沉淀。