近日，九科消息技术副总裁傅恺走进清华大学深圳国际探讨生院，为学生们带来《公司AI智能自动化的将来：打造数字员工机构》的主题讲座。

分享围绕智能体技术进展、产业应用现状及公司级办理方案展开，结合深耕人工智能与公司数字化十余年的实践经验，拆解智能体怎样突破常规自动化局限，变成促进公司效率变革的核心力量。

以下为本次讲座内涵的精华梳理，带您深刻领会公司智能自动化的技术逻辑与落地价值。

九科消息产品副总裁傅恺受邀在清华大学深圳国际探讨院授课

01 进展与应用：Agent四大应用场景重构公司工作流

过去的自动化技术需人工界定每一步操作流程，预设全体意外分支的处置方法。而智能体的核心价值，在于经过大语言模型的领会实力，打破常规自动化的局限。它只需接收“目的指令”，就能自主领会业务逻辑、规划实施路径，甚至应对流程中的突发变动。

从2023年大语言模型技术突发至今，公司在智能体应用上已构成四大核心方向。

AI Agent的四大应用场景示例

综合内涵领会与审核是目前最成熟的场景之一。比如在舆情监控领域，字节跳动、腾讯等公司已广泛应用智能体，它经过Prompt即可迅速适配新需求，无需修改模型底层，响应速率大幅提升。

数字人工作助理的进化则进一步贴近公司日常办公场景，它不再局限于“记录待办”，而是能主动收集沟通消息、自动邀约会议、追踪任务进度。

综合内涵生成场景则协助员工摆脱重复文案工作，财报、周报、招聘JD等标准化内涵，都可经过智能体迅速生成。

业务流程端到端自动化是智能体价值的集中体现。它打通了“数字-决策-实施”的完整闭环。

以商业数字解析场景为例，智能体已达成“提问-解析-查询-反馈”的端到端全自动化：顾客只需提出需求，智能体便会将天然语言难题拆解为系统可识别的查询参数，并调用软件接口获取数字，再经过大模型生成可视化结论。整个流程无需人工干预，大幅提升工程落地速率。

02 现状与难题：“头重脚轻”的Agent生态

当前智能体行当看似产品充足。从《我国AI Agent生态图谱》可见，算力层、系统层、垂直应用层均有大量玩家布局，涵盖金融、营销、教育、医疗等多个垂直领域。

但深刻公司实践会发觉，产业广泛现存“头重脚轻”的难题。智能体产品严重同质化，多数聚焦“知识问答”功能，确实能动手实施事务的产品极少。

某大型车企的实践案例极具代表性：该公司已搭建2000多个智能体，覆盖采购标准、合同审核、公文撰写、数字解析等几乎全体业务领域，员工经过智能体可迅速查询全体流程标准或业务知识。

公司智能自动化建设现状——知行难以合一

但实际操作中，提交采购申请、筛选供应商、核对报销金额、录入系统数字等核心实施环节，仍需人工完成。这种“知”与“行”的割裂，反而加剧了员工工作负荷。

深究难题根源，现有智能体大多聚焦“消息传递”，而非“系统操作”。例如采购智能体能够回答员工“采购流程分三步”，却不能帮员工在采购系统中提交申请。

这种“只说不做”的现状，让公司数字化转型卡在“最终一公里”——投入大量资产搭建的智能体，没能确实减轻员工的实际工作量，也未达成业务流程的本质性提效。

03 九科消息bit-Agent：真能干活的数字员工

为办理公司智能自动化“知行割裂”的核心痛点，九科消息研发了新一代公司级GUI Agent（图形顾客界面智能体）——bit-Agent。

与市面上大多数智能体相比，它的核心差异在于操作实力。它可模拟人类点击、输入、拖拽、读取界面消息等动作，径直在电脑桌面或Web应用中完成具体任务。不论是SAP系统的复杂表单、公司私有云控制台的操作按钮，依然网页端的动态内涵，都能精准识别并实施操作。

九科消息bit-Agent能精准识别并实施操作

相较于行当同类产品，bit-Agent的公司级属性更突出。它不绑定特定大模型，可灵活适配GPT-4o、DeepSeek、通义千问等多种模型，公司可依据数字保证需求挑选国产模型开展私有化部署；对比侧重个人简单任务的其他热门智能体，bit-Agent能处置复杂文件校对、多系统协同操作等公司级任务。

“流程固化”更是bit-Agent的独门秘籍。bit-Agent可将实施过的任务保存为模板，后续重复调用时无需重新规划，大幅减少token消耗的与此同时，更关键的是有效减少了大模型随机性所带来的错误危机，充分吻合了大型公司对智能体稳定性的刚性需求。

九科消息bit-Agent的“实力固化”功能

在实际落地场景中，bit-Agent的提效价值已获取充分验证。

在车企保证运维场景中，常规RPA技术研发整体场景的巡检模板需30人天，且系统升级或界面变动后模板即失效；而bit-Agent仅经过一套模板，便可全面覆盖保证巡检场景，研发成本获取大幅减少，且Agent能够像人类一样感知界面变动，自动调节操作逻辑，达成零成本维护。

从实施层而言，不但将单个产品的巡检耗时从5分钟压缩至30秒，还让巡检错误率减少超93%。

目前，bit-Agent已稳定业务该千亿级车企数月，变成国内目前唯一经过行当严格考验的GUI Agent（图形顾客界面智能体）。

九科消息bit-Agent助力大型车企智能巡检工程

公司智能自动化的核心目的，并非用AI替代人类，而是构成全新的人机协作形式。bit-Agent的技术探索，正是这一目的的实践落地——从“问答助手”到“数字员工”，智能体正在重构公司工作方法，促进业务流程走向确实的智能自动化。

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