近日，九科信息技術(shù)副總裁傅愷走進(jìn)清華大學(xué)深圳國(guó)際研究生院，為學(xué)生們帶來(lái)《企業(yè)AI智能自動(dòng)化的未來(lái)：打造數(shù)字員工組織》的主題講座。
分享圍繞智能體技術(shù)發(fā)展、行業(yè)應(yīng)用現(xiàn)狀及企業(yè)級(jí)解決方案展開(kāi)，結(jié)合深耕人工智能與企業(yè)數(shù)字化十余年的實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，拆解智能體如何突破傳統(tǒng)自動(dòng)化局限，成為推動(dòng)企業(yè)效率變革的核心力量。
以下為本次講座內(nèi)容的精華梳理，帶您深入理解企業(yè)智能自動(dòng)化的技術(shù)邏輯與落地價(jià)值。
九科信息產(chǎn)品副總裁傅愷受邀在清華大學(xué)深圳國(guó)際研究院授課
01 發(fā)展與應(yīng)用：Agent四大應(yīng)用場(chǎng)景重構(gòu)企業(yè)工作流
過(guò)去的自動(dòng)化技術(shù)需人工定義每一步操作流程，預(yù)設(shè)所有意外分支的處理方式。而智能體的核心價(jià)值，在于通過(guò)大語(yǔ)言模型的理解能力，打破傳統(tǒng)自動(dòng)化的局限。它只需接收“目標(biāo)指令”，就能自主理解業(yè)務(wù)邏輯、規(guī)劃執(zhí)行路徑，甚至應(yīng)對(duì)流程中的突發(fā)變化。
從2023年大語(yǔ)言模型技術(shù)爆發(fā)至今，企業(yè)在智能體應(yīng)用上已形成四大核心方向。
AI Agent的四大應(yīng)用場(chǎng)景示例
綜合內(nèi)容理解與審核是目前最成熟的場(chǎng)景之一。比如在輿情監(jiān)控領(lǐng)域，字節(jié)跳動(dòng)、騰訊等企業(yè)已廣泛應(yīng)用智能體，它通過(guò)Prompt即可快速適配新需求，無(wú)需修改模型底層，響應(yīng)速度大幅提升。
數(shù)字人工作助理的進(jìn)化則進(jìn)一步貼近企業(yè)日常辦公場(chǎng)景，它不再局限于“記錄待辦”，而是能主動(dòng)收集溝通信息、自動(dòng)邀約會(huì)議、追蹤任務(wù)進(jìn)度。
綜合內(nèi)容生成場(chǎng)景則幫助員工擺脫重復(fù)文案工作，財(cái)報(bào)、周報(bào)、招聘JD等標(biāo)準(zhǔn)化內(nèi)容，都可通過(guò)智能體快速生成。
業(yè)務(wù)流程端到端自動(dòng)化是智能體價(jià)值的集中體現(xiàn)。它打通了“數(shù)據(jù)-決策-執(zhí)行”的完整閉環(huán)。
以商業(yè)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景為例，智能體已實(shí)現(xiàn)“提問(wèn)-解析-查詢-反饋”的端到端全自動(dòng)化：用戶只需提出需求，智能體便會(huì)將自然語(yǔ)言問(wèn)題拆解為系統(tǒng)可識(shí)別的查詢參數(shù)，并調(diào)用軟件接口獲取數(shù)據(jù)，再通過(guò)大模型生成可視化結(jié)論。整個(gè)過(guò)程無(wú)需人工干預(yù)，大幅提升項(xiàng)目落地速度。
02 現(xiàn)狀與問(wèn)題：“頭重腳輕”的Agent生態(tài)
當(dāng)前智能體市場(chǎng)看似產(chǎn)品豐富。從《中國(guó)AI Agent生態(tài)圖譜》可見(jiàn)，算力層、平臺(tái)層、垂直應(yīng)用層均有大量玩家布局，涵蓋金融、營(yíng)銷、教育、醫(yī)療等多個(gè)垂直領(lǐng)域。
但深入企業(yè)實(shí)踐會(huì)發(fā)現(xiàn)，行業(yè)普遍存在“頭重腳輕”的問(wèn)題。智能體產(chǎn)品嚴(yán)重同質(zhì)化，多數(shù)聚焦“知識(shí)問(wèn)答”功能，真正能動(dòng)手執(zhí)行事務(wù)的產(chǎn)品極少。
某大型車企的實(shí)踐案例極具代表性：該企業(yè)已搭建2000多個(gè)智能體，覆蓋采購(gòu)規(guī)范、合同審核、公文撰寫、數(shù)據(jù)分析等幾乎所有業(yè)務(wù)領(lǐng)域，員工通過(guò)智能體可快速查詢?nèi)魏瘟鞒虡?biāo)準(zhǔn)或業(yè)務(wù)知識(shí)。
企業(yè)智能自動(dòng)化建設(shè)現(xiàn)狀——知行難以合一
但實(shí)際操作中，提交采購(gòu)申請(qǐng)、篩選供應(yīng)商、核對(duì)報(bào)銷金額、錄入系統(tǒng)數(shù)據(jù)等核心執(zhí)行環(huán)節(jié)，仍需人工完成。這種“知”與“行”的割裂，反而加劇了員工工作負(fù)荷。
深究問(wèn)題根源，現(xiàn)有智能體大多聚焦“信息傳遞”，而非“系統(tǒng)操作”。例如采購(gòu)智能體可以回答員工“采購(gòu)流程分三步”，卻不能幫員工在采購(gòu)系統(tǒng)中提交申請(qǐng)。
這種“只說(shuō)不做”的現(xiàn)狀，讓企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型卡在“最后一公里”——投入大量資源搭建的智能體，沒(méi)能真正減輕員工的實(shí)際工作量，也未實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流程的本質(zhì)性提效。
03 九科信息bit-Agent：真能干活的數(shù)字員工
為解決企業(yè)智能自動(dòng)化“知行割裂”的核心痛點(diǎn)，九科信息研發(fā)了新一代企業(yè)級(jí)GUI Agent（圖形用戶界面智能體）——bit-Agent。
與市面上大多數(shù)智能體相比，它的核心差異在于操作能力。它可模擬人類點(diǎn)擊、輸入、拖拽、讀取界面信息等動(dòng)作，直接在電腦桌面或Web應(yīng)用中完成具體任務(wù)。無(wú)論是SAP系統(tǒng)的復(fù)雜表單、企業(yè)私有云控制臺(tái)的操作按鈕，還是網(wǎng)頁(yè)端的動(dòng)態(tài)內(nèi)容，都能精準(zhǔn)識(shí)別并執(zhí)行操作。
九科信息bit-Agent能精準(zhǔn)識(shí)別并執(zhí)行操作
相較于市場(chǎng)同類產(chǎn)品，bit-Agent的企業(yè)級(jí)屬性更突出。它不綁定特定大模型，可靈活適配GPT-4o、DeepSeek、通義千問(wèn)等多種模型，企業(yè)可根據(jù)數(shù)據(jù)安全需求選擇國(guó)產(chǎn)模型進(jìn)行私有化部署；對(duì)比側(cè)重個(gè)人簡(jiǎn)單任務(wù)的其他熱門智能體，bit-Agent能處理復(fù)雜文件校對(duì)、多系統(tǒng)協(xié)同操作等企業(yè)級(jí)任務(wù)。
“流程固化”更是bit-Agent的獨(dú)門秘籍。bit-Agent可將執(zhí)行過(guò)的任務(wù)保存為模板，后續(xù)重復(fù)調(diào)用時(shí)無(wú)需重新規(guī)劃，大幅降低token消耗的同時(shí)，更重要的是有效降低了大模型隨機(jī)性所帶來(lái)的錯(cuò)誤風(fēng)險(xiǎn)，充分滿足了大型企業(yè)對(duì)智能體穩(wěn)定性的剛性需求。
九科信息bit-Agent的“能力固化”功能
在實(shí)際落地場(chǎng)景中，bit-Agent的提效價(jià)值已得到充分驗(yàn)證。
在車企安全運(yùn)維場(chǎng)景中，傳統(tǒng)RPA技術(shù)開(kāi)發(fā)全部場(chǎng)景的巡檢模板需30人天，且系統(tǒng)升級(jí)或界面變化后模板即失效；而bit-Agent僅通過(guò)一套模板，便可全面覆蓋安全巡檢場(chǎng)景，開(kāi)發(fā)成本得到大幅降低，且Agent可以像人類一樣感知界面變化，自動(dòng)調(diào)整操作邏輯，實(shí)現(xiàn)零成本維護(hù)。
從執(zhí)行層而言，不僅將單個(gè)產(chǎn)品的巡檢耗時(shí)從5分鐘壓縮至30秒，還讓巡檢錯(cuò)誤率降低超93%。
目前，bit-Agent已穩(wěn)定服務(wù)該千億級(jí)車企數(shù)月，成為國(guó)內(nèi)目前唯一通過(guò)市場(chǎng)嚴(yán)格考驗(yàn)的GUI Agent（圖形用戶界面智能體）。
九科信息bit-Agent助力大型車企智能巡檢項(xiàng)目
企業(yè)智能自動(dòng)化的核心目標(biāo)，并非用AI替代人類，而是形成全新的人機(jī)協(xié)作模式。bit-Agent的技術(shù)探索，正是這一目標(biāo)的實(shí)踐落地——從“問(wèn)答助手”到“數(shù)字員工”，智能體正在重構(gòu)企業(yè)工作方式，推動(dòng)業(yè)務(wù)流程走向真正的智能自動(dòng)化。
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