隨著DeepSeek與Manus的相繼破圈,AI Agent一躍成為眾人矚目的焦點(diǎn),被視為開啟智能未來(lái)的鑰匙,有望為企業(yè)帶來(lái)前所未有的效率提升和創(chuàng)新突破。
然而,現(xiàn)實(shí)卻給這份期待潑了一盆冷水。盡管AI Agent技術(shù)不斷迭代升級(jí),在企業(yè)級(jí)應(yīng)用的落地過(guò)程中,卻始終難以真正釋放其應(yīng)有的價(jià)值。
追根溯源,在諸多阻礙因素背后,場(chǎng)景與技術(shù)成為了最大的攔路虎。
一、需求與能力錯(cuò)位,Agent難以發(fā)揮出真正價(jià)值
企業(yè)在引入AI Agent時(shí),往往陷入一個(gè)認(rèn)知誤區(qū):追求“大而全”的應(yīng)用場(chǎng)景,卻忽視了自身需求的聚焦性。
在夸大式宣傳的誤導(dǎo)下,許多企業(yè)盲目跟風(fēng),希望單一AI Agent能同時(shí)解決客戶服務(wù)、生產(chǎn)管理、數(shù)據(jù)分析等多個(gè)領(lǐng)域的問(wèn)題,結(jié)果導(dǎo)致應(yīng)用場(chǎng)景過(guò)于寬泛和模糊。但縱觀目前已成功落地的Agent案例,無(wú)一不是聚焦單一場(chǎng)景。這揭示了一個(gè)關(guān)鍵事實(shí):?jiǎn)我籄I Agent只有錨定具體場(chǎng)景,進(jìn)行深度適配與優(yōu)化,才能發(fā)揮最大效能。
企業(yè)需求不聚焦,讓AI Agent難以找到精準(zhǔn)發(fā)力點(diǎn)。同時(shí),企業(yè)各部門業(yè)務(wù)需求差異巨大,也導(dǎo)致AI Agent難以整合形成統(tǒng)一的應(yīng)用場(chǎng)景,最終只能在碎片化需求中“疲于奔命”,無(wú)法發(fā)揮出真正的價(jià)值。
需要注意的是,“聚焦單一場(chǎng)景”并不意味著Agent無(wú)法應(yīng)對(duì)錯(cuò)綜復(fù)雜的業(yè)務(wù)場(chǎng)景。在面對(duì)更廣闊的場(chǎng)景時(shí),則需要多個(gè)不同功能的Agent協(xié)同發(fā)力。例如,在智慧物流體系中,負(fù)責(zé)路徑規(guī)劃的Agent、處理訂單調(diào)度的Agent以及監(jiān)控倉(cāng)儲(chǔ)庫(kù)存的Agent,只有彼此配合、信息互通,才能保障整個(gè)物流鏈條高效運(yùn)轉(zhuǎn)。
羅馬無(wú)法一日建成,Agent生態(tài)的搭建也不存在“畢其功于一役”的神話。對(duì)于大部分企業(yè)而言,將“聚焦單一場(chǎng)景搭建智能體”作為起點(diǎn),才是未來(lái)式智能辦公的正確打開方式。
二、通用大模型技術(shù),難以跨越垂直賽道的鴻溝
目前絕大部分AI Agent的推理能力來(lái)自于大模型,自然而然地也“繼承”了大模型的缺點(diǎn)。其中有兩者,為AI Agent的商業(yè)化落地造成極大困擾。
(一)大模型在垂直領(lǐng)域精度不足,導(dǎo)致Agent執(zhí)行任務(wù)的精準(zhǔn)度下降
通用大模型雖然在自然語(yǔ)言處理上展現(xiàn)出強(qiáng)大能力,但在面對(duì)垂直行業(yè)的復(fù)雜業(yè)務(wù)場(chǎng)景時(shí),精度不足的問(wèn)題卻暴露無(wú)遺。
在日常問(wèn)題上顯得無(wú)所不知的大模型,在細(xì)分領(lǐng)域卻屢屢犯錯(cuò)。目前,金融、醫(yī)療、教育、能源等行業(yè)因合規(guī)成本高、技術(shù)容錯(cuò)率低、數(shù)據(jù)敏感性強(qiáng)等原因,成為AI Agent折戟案例最為密集的重災(zāi)區(qū)。
(二)大模型在決策上不可控,存在業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)
除了精度問(wèn)題,通用大模型在決策過(guò)程中的不可控性,也給企業(yè)帶來(lái)了巨大的業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)。
大模型的決策邏輯基于大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練和復(fù)雜的算法,隨機(jī)采樣的運(yùn)行機(jī)制如同“抽盲盒”,企業(yè)難以完全理解和解釋其決策依據(jù)。面對(duì)同樣一個(gè)問(wèn)題,大模型能給出截然不同的答案,讓業(yè)務(wù)置于不可控的風(fēng)險(xiǎn)當(dāng)中。
如何解決精度與可控性問(wèn)題,成為了AI Agent能否在企業(yè)中落地的關(guān)鍵。
三、bit-Agent:“即插即用”的企業(yè)級(jí)智能體
看到小標(biāo)題或許你會(huì)疑惑:前文既已闡述AI Agent在落地上的多重挑戰(zhàn),為何bit-Agent能夠?qū)崿F(xiàn)“即插即用”?
這并不矛盾——因?yàn)閎it-Agent不僅成功突破了場(chǎng)景適配與技術(shù)瓶頸,更已完成商業(yè)化驗(yàn)證,在上汽集團(tuán)等大型企業(yè)實(shí)現(xiàn)深度應(yīng)用。
九科信息X上汽集團(tuán)|智能體落地案例
bit-Agent是一款企業(yè)級(jí)圖形用戶界面智能體。具體而言,其核心能力覆蓋所有涉及界面交互的辦公場(chǎng)景:從財(cái)務(wù)報(bào)表填報(bào)、考勤流程審批、郵件智能處理,到專業(yè)辦公軟件的自動(dòng)化操作等,均在其應(yīng)用范疇之內(nèi)。這意味著,無(wú)論是金融、能源等專業(yè)壁壘較高的領(lǐng)域,還是電商、互聯(lián)網(wǎng)等高頻辦公場(chǎng)景,bit-Agent均可通過(guò)界面自動(dòng)化操作提升企業(yè)效率。
當(dāng)然,界面操作能力是GUI Agent的共性特征,并非bit-Agent獨(dú)有。但在操作精度與可控度上,bit-Agent在當(dāng)前則表現(xiàn)出絕對(duì)的統(tǒng)治力。
首先,界面操作的精準(zhǔn)度依賴圖像識(shí)別能力與任務(wù)流程理解深度,九科信息在該領(lǐng)域已有多年的技術(shù)成果積累。
作為2024年國(guó)央企RPA市場(chǎng)占有率領(lǐng)先的領(lǐng)軍企業(yè),九科信息在圖像識(shí)別算法與業(yè)務(wù)流程設(shè)計(jì)上形成了強(qiáng)大的技術(shù)壁壘,并成功將其應(yīng)用于bit-Agent的研發(fā)當(dāng)中。九科信息曾做過(guò)同類產(chǎn)品之間的橫向?qū)Ρ葴y(cè)試,在同一任務(wù)中,僅有bit-Agent能通過(guò)合理的任務(wù)規(guī)劃及精準(zhǔn)的界面操作順利完成任務(wù)。
其次,在可控度上,bit-Agent更是實(shí)現(xiàn)了業(yè)內(nèi)前所未有的突破。
當(dāng)前業(yè)內(nèi)大多圖形用戶界面智能體是“披著Agent外殼的RPA”。這些產(chǎn)品在任務(wù)規(guī)劃上依賴大模型實(shí)時(shí)生成,受限于大模型的不可控性,同類任務(wù)可能產(chǎn)生差異化執(zhí)行路徑,導(dǎo)致任務(wù)執(zhí)行成功率較低。
而bit-Agent在業(yè)內(nèi)首創(chuàng)了“能力固化”機(jī)制:首次完成某類任務(wù)后,系統(tǒng)將自動(dòng)生成標(biāo)準(zhǔn)化執(zhí)行流程并固化為“能力模板”,后續(xù)同類任務(wù)直接調(diào)用模板,實(shí)現(xiàn)100%流程可控。
九科信息bit-Agent核心能力
值得一提的是,bit-Agent是國(guó)內(nèi)首個(gè)適配全主流大模型的GUI Agent產(chǎn)品,同時(shí)提供非多模態(tài)大模型的技術(shù)支持方案。
這意味著企業(yè)可直接應(yīng)用已有大模型,無(wú)需額外采購(gòu)或技術(shù)綁定,在底層架構(gòu)層面實(shí)現(xiàn)“輕量化部署”。這種針對(duì)企業(yè)技術(shù)生態(tài)的兼容性設(shè)計(jì),體現(xiàn)了九科信息在商業(yè)化落地中細(xì)致入微的技術(shù)考量。
AI Agent不是簡(jiǎn)單的工具替代,而是一場(chǎng)關(guān)于“人機(jī)分工”的革命,讓機(jī)器處理重復(fù)、規(guī)則化的任務(wù),讓人類專注于創(chuàng)意、決策和復(fù)雜問(wèn)題解決。
九科信息正通過(guò)bit-Agent,將AI的生產(chǎn)力紅利切實(shí)轉(zhuǎn)化為企業(yè)的效率提升和成本優(yōu)化,為智能辦公時(shí)代的到來(lái)奠定堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。
如果您想體驗(yàn)這場(chǎng)辦公自動(dòng)化的變革,歡迎聯(lián)系九科信息,開啟高效、靈活、安全的辦公新未來(lái)。
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