AI-Agent市场乱象，九科Agent智能体重塑企业智能体标杆

    当前AI-Agent市场正经历爆发式增长,超千家企业纷纷涌入这一赛道,但随之而来的是“伪智能体”泛滥的行业怪象。市场上既有九科Agent智能体这样的优质产品,也有简单的API调用被包装成智能体,客服机器人套个大模型也标称智能体,甚至连写作工具接上大模型都敢自称为智能体。这种鱼龙混杂的局面让企业选型周期被迫拉长,试错成本显著增加。

    面对这样的市场乱象,IDC最新发布的《中国AI Agent应用市场概览》给出了鉴别“真假智能体”的明确标准。根据报告定义,伪智能体存在四个明显的技术短板。在交互层面,这类产品局限于固定模板的问答模式,面对用户提问要么机械复述预设流程,要么陷入答非所问的循环。在工具调用方面,它们就像胡乱拼接的积木,比如一些宣称能实现“机票预订”功能的产品,既无法整合实时票价波动和座位剩余数据,也不能根据用户偏好进行优先级排序,工具之间缺乏协同,更谈不上智能化的任务规划与资源调度。当遇到预设之外的复杂场景时,伪智能体往往直接报错或提示 “请联系人工”。而在数据处理层面,它们只能充当“搬运工”的角色,分析财报时仅罗列数字,处理文档时仅提取文本,无法识别“营收增速放缓”之类的趋势,也不能归纳文档中的逻辑冲突,缺乏深度分析与推理能力。

    IDC通过对比明确指出,真正的智能体与伪智能体存在本质区别。non-Agentic AI的工作流本质上就是大模型的工作流,从提示词输入到结果输出之间缺乏可靠的专业逻辑链条,用户需要输入具体复杂的提示词并通过多轮对话才能获得相对满意的结果。而Agentic AI的工作流是“动态决策的闭环系统”,用户通过简单对话,系统就能完成“感知-规划-执行-自检”的循环迭代。

    九科Agent智能体正是符合这一标准的典型代表。作为国内首个实现商业化落地的企业级GUI智能体,bit-Agent形成了完整的动态决策闭环。当用户通过自然语言发送任务后,bit-Agent能基于大模型对任务进行深度理解并推理出执行流程;随后根据生成的任务流程,对用户界面进行识别并自主执行操作;在任务执行过程中若识别出异常,bit-Agent会尝试自主处理,对于无法解决的问题则暂停任务并请示用户,确保任务准确性;首次完成某类任务后,它还能将流程固化为“能力”,大幅减少后续类似任务的执行时间和模型调用成本。

    目前,九科Agent智能体已在上汽集团等多家大型企业成功落地应用,其商业价值在实际场景中得到了充分验证,展现了真正企业级智能体应有的核心能力。