當前AI-Agent市場正經歷爆發式增長,超千家企業紛紛涌入這一賽道,但隨之而來的是“偽智能體”泛濫的行業怪象。市場上既有九科Agent智能體這樣的優質產品,也有簡單的API調用被包裝成智能體,客服機器人套個大模型也標稱智能體,甚至連寫作工具接上大模型都敢自稱為智能體。這種魚龍混雜的局面讓企業選型周期被迫拉長,試錯成本顯著增加。

    面對這樣的市場亂象,IDC最新發布的《中國AI Agent應用市場概覽》給出了鑒別“真假智能體”的明確標準。根據報告定義,偽智能體存在四個明顯的技術短板。在交互層面,這類產品局限于固定模板的問答模式,面對用戶提問要么機械復述預設流程,要么陷入答非所問的循環。在工具調用方面,它們就像胡亂拼接的積木,比如一些宣稱能實現“機票預訂”功能的產品,既無法整合實時票價波動和座位剩余數據,也不能根據用戶偏好進行優先級排序,工具之間缺乏協同,更談不上智能化的任務規劃與資源調度。當遇到預設之外的復雜場景時,偽智能體往往直接報錯或提示 “請聯系人工”。而在數據處理層面,它們只能充當“搬運工”的角色,分析財報時僅羅列數字,處理文檔時僅提取文本,無法識別“營收增速放緩”之類的趨勢,也不能歸納文檔中的邏輯沖突,缺乏深度分析與推理能力。

    IDC通過對比明確指出,真正的智能體與偽智能體存在本質區別。non-Agentic AI的工作流本質上就是大模型的工作流,從提示詞輸入到結果輸出之間缺乏可靠的專業邏輯鏈條,用戶需要輸入具體復雜的提示詞并通過多輪對話才能獲得相對滿意的結果。而Agentic AI的工作流是“動態決策的閉環系統”,用戶通過簡單對話,系統就能完成“感知-規劃-執行-自檢”的循環迭代。

    九科Agent智能體正是符合這一標準的典型代表。作為國內首個實現商業化落地的企業級GUI智能體,bit-Agent形成了完整的動態決策閉環。當用戶通過自然語言發送任務后,bit-Agent能基于大模型對任務進行深度理解并推理出執行流程;隨后根據生成的任務流程,對用戶界面進行識別并自主執行操作;在任務執行過程中若識別出異常,bit-Agent會嘗試自主處理,對于無法解決的問題則暫停任務并請示用戶,確保任務準確性;首次完成某類任務后,它還能將流程固化為“能力”,大幅減少后續類似任務的執行時間和模型調用成本。

    目前,九科Agent智能體已在上汽集團等多家大型企業成功落地應用,其商業價值在實際場景中得到了充分驗證,展現了真正企業級智能體應有的核心能力。