自九科信息bit-Agent发布以来，受到了众多企业客户的密切关注。在与一众客户交流后，我们总结出十个企业最关注、最典型的问题，并通过此篇问答文章，向各位新老企业朋友介绍，关于bit-Agent的方方面面。

一、bit-Agent和其他智能体的区别？

bit-Agent属于图形用户界面智能体（Graphical User Interface Agent），简称GUI Agent。

这是一种基于多模态视觉模型驱动的人工智能系统，它能够识别界面、自行推理并执行用户界面的UI交互，模拟人类操作，如读取信息、点击、输入行为，以完成任务。

bit-Agent不仅仅是一个对话式AI，因此除了聊天对话和文本生成，你还可以让它完成数据录入、表单填写、流程审批、系统巡检等自动化任务。

 

九科信息bit-Agent的智能交互能力

二、同样是智能体，bit-Agent和Manus有什么不同？

bit-Agent与Manus在智能体应用中处于不同的细分领域。

Manus更侧重于做深度研究（Deep Research），可以帮助用户做信息搜索、信息收集和内容生成，如对某行业深度搜索分析后输出一份调研报告。但其图形界面操作能力较弱，难以代替用户完成执行桌面操作类任务。

而bit- Agent作为GUI Agent，它处理图形用户界面的任务时，在图形识别、处理时间、费用上大幅优于目前市场上的其他智能体。

我们在企业常见的OA系统中进行了测试，以Manus为代表的研究类智能体，并不能完成bit-Agent所能完成的界面操作任务。

三、RPA也能实现用户界面操作，那bit-Agent和RPA产品相比有什么优势？

与RPA相比，bit-Agent在智能化、开发成本、运维成本上有明显优势。

1、智能化优势

首先，bit-Agent拥有RPA所不具备的智能化能力，如自然语言对话、流程推理、风险提示、自主学习等，交互体验大幅优于RPA。

2、开发成本优势

RPA 依赖工程师通过流程图或脚本编写流程，每一项任务都需要单独模板，灵活性较差，开发成本较高、周期较长。

GUI Agent无需编排即可自主搭建自动化流程，让复杂任务一键完成，具有更强的灵活性和泛化能力，能够适应不同任务场景，不具备编程知识的业务人员也能轻松上手。

3、运维成本优势

RPA面对界面变更或异常场景时，往往需要频繁调试，维护成本高。

GUI Agent通过计算机视觉技术和大语言模型，能精准识别界面元素并理解自然语言指令，可将复杂需求自动拆解为完整流程。遇到界面变更、异常场景或数据格式错误等情况时，能实时调整操作路径，无需人工介入即可完成任务。

 

九科信息X上汽集团｜智能体落地案例

四、bit-Agent的工作流程是什么？

1、任务理解和规划

在用户通过自然语言发送任务后，bit-Agent基于大模型对任务进行理解并推理出任务执行流程；

2、探索生成

根据生成的任务流程，对用户界面进行识别并开始执行任务，完成界面操作；

3、自我纠错及异常提醒

若任务过程中识别出异常，bit-Agent将尝试自主处理，若出现bit-Agent无法处理的异常情况，将暂停任务并请示用户，确保任务的准确性；

4、能力生成及流程复用

在首次完成某类型任务后，bit-Agent能够将本次流程固化为“能力”，大幅减少后续类似任务重复执行的时间和模型调用成本。

五、企业内部有研发团队，能不能自己开发GUI Agent？

拥有足够研发能力的企业，也可以让自有研发团队，基于开源项目研发GUI Agent。但由于企业研发团队在该领域的经验积累有限及技术侧重点不同，其GUI Agent往往难以实现企业级应用。

如某头部互联网公司开发的智能体应用，无法实现bit-Agent的大部分功能。而且在实际测试中，这类智能体的Token消耗巨大，完成单个基础任务的成本甚至高达10美金。除此之外，系统兼容性弱、稳定性差、识别效果弱等问题也难以避免。

这也是企业自主开发GUI Agent的一个缩影——功能缺失、使用成本高昂，以至于无法落地。

 

六、国内GUI Agent产品丰富吗？bit-Agent在业内是什么水平？

由于优秀的GUI Agent开发需要较高技术难度，因此目前国内市场上的GUI Agent产品较少，只有少数头部RPA厂商推出了能够商用的产品。而在这些产品中，bit-Agent属于第一梯队，是唯一一家真正全面基于AI打造的GUI Agent，并非只是简单地给RPA套了个“AI”的外壳。

同样是在企业OA系统场景的实际测试中，bit-Agent在多个维度显著优于竞品，如人机协作能力、生态对接能力、GUI任务执行能力、内容生成能力、任务执行开销、任务完成时间等。若要进一步了解测试详情，可通过文末的联系方式向九科信息获取。

七、bit-Agent的壁垒是什么？

bit-Agent的核心竞争壁垒，源自九科信息技术团队在图形界面操作领域的深厚积累。

GUI Agent的核心技术在于图形界面操作，这一领域涉及多学科知识的交叉融合，对于大模型厂商及企业内部研发团队而言，仅依靠“多模态大模型+图形识别技术”的简单叠加，难以实现技术突破。在图形界面操作的垂直领域，九科信息凭借长期实践积累了丰富经验，尤其在业务场景设计、界面操作流程构建以及企业业务流程优化等方面形成了独特优势。

作为国内企业级RPA厂商的代表，九科信息在该领域的历史沉淀具有不可复制性。其他企业若想研发GUI Agent，需经历从技术探索到成熟应用的完整周期，面临较高的时间与资源成本。

值得一提的是，在推出bit-Agent之前，九科信息已稳居国内RPA行业头部阵营，在国央企客户中更是占据市场份额第一的领先地位。依托多年深耕积累的技术与实践经验，bit-Agent一经问世，便成为业内成熟度最高的GUI Agent产品之一，展现出极强的市场竞争力。

 

八、bit-Agent适配什么大模型？

bit-Agent支持市面上所有主流大模型，可以融合多种模型能力，也是目前唯一拥有非多模态大模型支持方案的智能体产品。因此，bit-Agent可以适配企业已有的任何大模型，不强制绑定，避免企业额外付费采购。

而市面上其他智能体产品，几乎都与单一大模型捆绑，只依赖多模态大模型进行操作。这也就意味着，企业客户若采购这类智能体，必须同步采购对应大模型，导致成本大幅增加。

以目前国内最火爆、已被众多国央企客户应用的DeepSeek为例，在目前国内的GUI Agent中，仅九科信息的bit-Agent与DeepSeek适配；若企业使用其他GUI Agent，则需要使用其他大模型，导致成本和时间双倍增加。

九、bit-Agent会不会因为大模型的“幻觉”导致信息填写错误？

目前几乎所有智能体都难以摆脱大模型的“幻觉”，但bit-Agent可以通过固化可复用“能力”来降低智能体的幻觉，来保障重复执行时的稳定性。

在初次探索某个流程时，由于依赖大模型本身的能力，是有可能出现幻觉的。因此这种情况下，bit-Agent允许人工进行干涉和纠错，直到bit-Agent完成任务并生成新的“能力”。

而当“能力”生成后，再次执行类似的流程时，bit-Agent就会固化大部分逻辑，交由大模型判断的范围变小，因此极大降低了“幻觉”出现的概率。

十、bit-Agent适合什么企业？

GUI Agent适用于业务流程依赖多系统界面交互、重复性操作占比高、数字化转型需求迫切的企业。如：

1、大型集团企业（尤其是国央企）

特点：组织架构复杂、业务系统繁多（可能有数百个甚至上千个独立系统）、注重信息安全、注重信创合规要求；

2、金融行业企业

特点：合规要求高、业务流程严谨、涉及大量客户数据处理和跨系统操作；

3、制造行业企业

特点：生产流程依赖工业软件、设备运维数据需人工录入、供应链协同复杂；

4、政务与公共服务机构

特点：服务流程标准化程度高、重复性操作占比高、需对接多个政务系统。

以上是关于九科信息bit-Agent的“十问十答”。

若您有更多想交流的话题，或想进一步了解产品功能细节或对比测试详情，欢迎随时联系九科信息。

我们期待与您共创中国智能自动化的未来。