AI-Agent市場亂象，九科Agent智能體重塑企業(yè)智能體標(biāo)桿

    當(dāng)前AI-Agent市場正經(jīng)歷爆發(fā)式增長,超千家企業(yè)紛紛涌入這一賽道,但隨之而來的是“偽智能體”泛濫的行業(yè)怪象。市場上既有九科Agent智能體這樣的優(yōu)質(zhì)產(chǎn)品,也有簡單的API調(diào)用被包裝成智能體,客服機(jī)器人套個大模型也標(biāo)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(yè)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(fā)布的《中國AI Agent應(yīng)用市場概覽》給出了鑒別“真假智能體”的明確標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)報告定義,偽智能體存在四個明顯的技術(shù)短板。在交互層面,這類產(chǎn)品局限于固定模板的問答模式,面對用戶提問要么機(jī)械復(fù)述預(yù)設(shè)流程,要么陷入答非所問的循環(huán)。在工具調(diào)用方面,它們就像胡亂拼接的積木,比如一些宣稱能實(shí)現(xiàn)“機(jī)票預(yù)訂”功能的產(chǎn)品,既無法整合實(shí)時票價波動和座位剩余數(shù)據(jù),也不能根據(jù)用戶偏好進(jìn)行優(yōu)先級排序,工具之間缺乏協(xié)同,更談不上智能化的任務(wù)規(guī)劃與資源調(diào)度。當(dāng)遇到預(yù)設(shè)之外的復(fù)雜場景時,偽智能體往往直接報錯或提示 “請聯(lián)系人工”。而在數(shù)據(jù)處理層面,它們只能充當(dāng)“搬運(yùn)工”的角色,分析財(cái)報時僅羅列數(shù)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(zhì)區(qū)別。non-Agentic AI的工作流本質(zhì)上就是大模型的工作流,從提示詞輸入到結(jié)果輸出之間缺乏可靠的專業(yè)邏輯鏈條,用戶需要輸入具體復(fù)雜的提示詞并通過多輪對話才能獲得相對滿意的結(jié)果。而Agentic AI的工作流是“動態(tài)決策的閉環(huán)系統(tǒng)”,用戶通過簡單對話,系統(tǒng)就能完成“感知-規(guī)劃-執(zhí)行-自檢”的循環(huán)迭代。

    九科Agent智能體正是符合這一標(biāo)準(zhǔn)的典型代表。作為國內(nèi)首個實(shí)現(xiàn)商業(yè)化落地的企業(yè)級GUI智能體,bit-Agent形成了完整的動態(tài)決策閉環(huán)。當(dāng)用戶通過自然語言發(fā)送任務(wù)后,bit-Agent能基于大模型對任務(wù)進(jìn)行深度理解并推理出執(zhí)行流程;隨后根據(jù)生成的任務(wù)流程,對用戶界面進(jìn)行識別并自主執(zhí)行操作;在任務(wù)執(zhí)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(wù)并請示用戶,確保任務(wù)準(zhǔn)確性;首次完成某類任務(wù)后,它還能將流程固化為“能力”,大幅減少后續(xù)類似任務(wù)的執(zhí)行時間和模型調(diào)用成本。

    目前,九科Agent智能體已在上汽集團(tuán)等多家大型企業(yè)成功落地應(yīng)用,其商業(yè)價值在實(shí)際場景中得到了充分驗(yàn)證,展現(xiàn)了真正企業(yè)級智能體應(yīng)有的核心能力。