AI的爆发式发展，让行业陷入对技术参数的疯狂追逐，但同时也忽视了落地后的核心矛盾。尤其是在AI Agent智能体领域，大多AI Agent智能体以技术能力为起点适配场景，而非以场景需求为起点构建技术。多数AI Agent智能体虽具备基础智能能力，却无法与业务场景深度融合。
权威机构Gartner更是泼下冷水，预言至2027年底，40%的Agentic AI项目将被取消。
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要打破这一困局，AI Agent智能体必须转向“场景原生”：将场景需求作为核心根基，让技术逻辑与业务规律深度绑定，实现“场景原生”的转变。
一、场景原生：从共生关系到逻辑内化的本质跃迁
场景原生的核心，是让AI Agent智能体成为场景的“有机组成部分”而非“外部附加工具”，而当前AI Agent智能体难以实现这一目标的关键障碍，在于开发主体与场景认知的错位。
图源“Thoughtworks中国”
多数AI Agent智能体由技术人员主导开发，其核心关注点集中在模型性能优化、功能模块实现等技术层面，却缺乏对场景的深度认知与业务逻辑的精准理解。
技术人员擅长将显性流程转化为代码逻辑，却难以捕捉业务场景中的行业逻辑，更无法理解资深从业者在长期实践中形成的操作习惯、风险判断标准与协作默契，这种认知偏差直接导致AI Agent智能体从开发源头就与场景核心脱节。
进入逻辑内化阶段，开发主体的错位问题会进一步放大AI Agent智能体与场景的割裂。
技术人员对业务流程的解构，往往停留在节点拆分与代码实现层面，难以触及场景的“基因级逻辑”。而业务人员能从“业务目标实现”的角度，拆解流程背后的核心逻辑，明确哪些节点需要智能决策、哪些环节需保留人工干预、哪些数据需重点整合。
图源“Thoughtworks中国”
只有在业务人员的深度参与下，智能体才能将场景的底层逻辑真正内化为自身决策框架，避免陷入空泛推理；也才能建立与场景要素的动态交互闭环，实现系统、数据、流程的无缝联动，同时精准掌握场景的专属语言体系。
这种“技术+业务”协同驱动的内化过程，或许能让AI Agent智能体彻底摆脱工具属性，成为场景的数字延伸。
二、场景原生的价值验证：从可用到可靠
场景原生的终极价值，在于推动AI Agent智能体从“可用”到“可靠”的进程，这种可靠性体现在对场景需求的精准响应与对业务目标的持续支撑上。“可用”仅意味着AI Agent智能体具备基础功能，而“可靠”要求其在复杂场景中保持决策的准确性、执行的稳定性与风险的可控性。
从决策层面看，可靠的场景原生智能体需综合考量场景内的多维度因素，不仅关注显性数据，更能整合隐性变量，形成全面且贴合实际的判断；从执行层面看，需确保操作流程的规范性与连贯性，避免因流程断裂或操作偏差影响业务推进。
这种可靠性的实现，依赖于场景闭环机制的构建。
智能体的每一次决策与执行都会作用于场景，场景反馈的结果又会反向优化智能体的模型与策略，形成“决策－执行－反馈－迭代”的持续循环。通过这一闭环，AI Agent智能体可不断修正偏差，提升对场景的适配度。
“决策－执行－反馈－迭代”持续循环
同时，场景原生还需解决AI Agent智能体的“边界认知”问题：明确自身在场景中的能力范围，对超出边界的复杂问题或高风险任务，能主动识别局限性并移交人工处理，而非盲目决策。这种对边界的清晰认知，源于对场景风险点的深度理解。只有明确常规处理范围与需人工介入的异常情形，才能平衡智能效率与业务安全。
更重要的是，通过与场景内业务数据、流程节点、目标指标的深度绑定，AI Agent智能体的每一项功能都能对应到具体的业务改善维度，如流程效率提升、错误率降低、资源消耗优化等。这种可量化的价值，不仅能验证智能体的落地效果，更能为后续迭代提供明确方向，推动智能体与场景的协同进化。
三、九科信息bit-Agent：场景原生的办公智能实践
作为场景原生理念在办公领域的实践者，九科信息用bit-Agent重新定义了企业级智能体的核心标准。
作为国内首个实现商业化落地的GUI Agent（图形界面操作智能体），bit-Agent摒弃了功能叠加式的“套路”，通过“对话交互－流程执行－自主决策－持续学习”的闭环设计，成为办公场景不可分割的数字员工。
九科信息bit-Agent丰富的应用场景
在技术架构上，bit-Agent创新性地实现了RPA与大模型的深度融合：既保留了RPA在图形界面操作中的精准性与稳定性，又通过大模型赋予其对自然语言的理解能力与对复杂流程的推理能力。
这种架构让智能体可直接解读用户指令，并自动拆解为符合办公流程的执行步骤，无需人工介入即可完成全流程操作，同时实时同步操作进展，确保用户对任务状态的清晰掌控。
核心能力层面，bit-Agent的关键优势在于对办公场景隐性规则的深度解码。通过对办公流程的长期沉淀与分析，其将企业内部的审批权限体系、决策依据、历史处理经验内化为自身的决策逻辑，实现“懂规则、会判断、能决策”的智能表现。
针对办公场景的动态变化，bit-Agent还内置“能力固化”机制：首次完成某类任务后，系统会自动生成标准化执行流程并固化为“能力模板”，后续同类任务可直接调用模板，既避免重复依赖大模型导致的效率损耗与风险，又确保操作的一致性与规范性。
九科信息bit-Agent的“流程固化”能力
在安全与合规维度，bit-Agent通过多重机制构建可信办公环境：全流程操作实时留痕，确保每一步决策与执行都可追溯、可干预；针对界面变更或流程异常，具备动态修复能力，自动调整操作路径并记录解决方案；同时支持私有化部署，深度适配企业数据安全标准，在保障智能效率的同时，确保办公数据的安全性与合规性。
当商业化落地成为AI的首要议题，智能体行业的竞争终将回归场景本质。随着新一代大模型技术的不断融合，bit-Agent在办公场景的智能深度与操作精度还将持续突破，推动办公智能从辅助工具向决策伙伴升级。
