早在DeepSeek发布前，九科信息便已投入了大量的人力和资金，积极探索RPA+AI的融合■★★，提前布局Agent智能体的战略目标，积累了众多宝贵的实战经验与理论基础。

　　而在九科信息尚未发布的产品中◆■■◆★，还有更多充满想象力和颠覆性的技术及产品功能，以为企业客户带来真正的智能体办公体验★■★★。

　　bit-Agent可以自动发现异常并自主设计应对方案。智能识别异常情况并提供解决方案遇到特殊情况★◆★◆★■。

　　如图所示，在★■★◆★“审批流程”的任务中，bit-Agent进入了下属的加班申请页面★■◆，但无法找到预想中的【同意】按钮进行审批时，它主动思考并寻求其他解决方案■★★，最终点击【通过】按钮完成了任务。该过程中，无需任何人工介入。

　　从以上四个核心特点◆◆■★■，我们不难看出bit-Agent不仅保留了传统RPA高准确性◆◆■、高效率、高合规性的特点，还具备了人工智能的对话能力、学习能力、决策能力以及处理复杂数据的能力，能够为企业带来前所未有的智能体办公体验。

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　　如今，得益于DeepSeek模型足够小，成本足够低◆■★，众多企业快速完成了本地部署★◆★◆★，Agent不再遥不可及◆★■■★。

　　全世界都在为DeepSeek的开源鼓掌★■，欢呼AI从◆◆“神坛■◆◆”走下了“人间◆■★★”■◆★★。部分技术领域的工作者也兴奋地呐喊：人类的智能体时代■■◆★★，可能真的要来了。RPA技术，也在这座由人工智能搭建的舞台上，走到了正中央。

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　　bit-Agent通过对话了解用户意图，选择为其执行已固化的自动化工作任务或探索建立新的自动化工作任务。

　　bit-Agent在复杂信息的处理、图像及元素识别、图表制作等方面都有突破性的提升。通过前面的场景也可以看到★◆◆★■，bit-Agent能够完成众多日常办公场景的覆盖■★■◆★，包括企业OA系统操作、文件处理、数据查询等场景★■◆★★◆。

　　bit-Agent具备了智能体的逻辑推理能力。在自动探索过程中，如果出现了流程异常的情况，bit-Agent能够自主灵活地分析并处理异常。

　　bit-Agent的第二个核心特点为探索生成■■，即用户可为智能体添加自定义能力★★◆，实现功能灵活扩展★■◆■。

　　在全流程执行完毕以后★★■，bit-Agent主动询问是否“将探索结果生成自定义能力”◆★★★。

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　　bit-Agent在操作过程中提供清晰的执行状态反馈■■◆◆■◆，操作决策向用户透明◆◆★★。

　　如图所示◆★★■■◆，在“周报审阅”的任务中，bit-Agent一边对任务进行拆解执行，一边与用户同步操作进展★◆■◆◆★，形成清晰的文字记录。

　　在这种交互模式下，它具备了对话式AI在文本理解、机器学习等方面的优势。让我们以实际场景为例。

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　　且每个步骤，以及所有任务设计生成、任务变更与任务执行的记录均保留可查，全程留痕■◆。

　　在大语言模型的帮助下，bit-Agent成功将能力边界，拓宽到传统RPA从未抵达之处。

　　九科信息已与部分央企客户启动Agent共创项目，现在诚邀您与九科信息一同探索智能体的更多应用场景。

　　以■★★◆◆“提交加班申请■◆”的场景为例，在bit-Agent充分理解完用户意图后，我们可以看到它弹出了名为◆◆“探索”的对话框，并自动拆解任务流程■■■■，依次执行。

　　接下来为大家详细介绍，九科信息专为中国企业打造的智能体bit-Agent，及其四大颠覆性特点★◆。

　　随着DeepSeek的发布，九科信息终于等来了最后一块拼图——bit-Agent深度融合了DeepSeek★◆，且全面支持私有化部署，保障国央企客户的数据和信息安全◆★■◆★◆。

　　同时■■◆★◆■，当bit-Agent无法自主解决当前问题，便会在对话框中主动与用户协商沟通，再自我调整方案并推进执行，并将应对方案添加至该项工作的固定执行流程中■◆★◆。

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　　在已经完成的落地场景应用下，bit-Agent无论是交互体验还是智能自动化流程，皆明显大幅超越过去传统RPA的线性工作模式◆◆★■■★。

　　在DeepSeek问世一个多月后◆★◆◆■★，九科信息全新主力产品bit-Agent正式发布，助力中国企业将AI真正落地到使用场景中。

　　DeepSeek横空出世。它以远低于Chat-GPT的开发成本，获得了完全不弱于GPT的推理能力。尤其在中文环境的应用下，DeepSeek表现更胜一筹。

　　确定生成后■■★■★★，bit-Agent便会自动保存该次流程的记忆■★◆■★，并生成一种新“能力◆■”，即该场景的标准流程，以便该类场景的流程快速复用★◆，完成任务的“归纳总结”。

　　bit-Agent还可以主动采集用户操作，自动总结出常用自动化任务，让流程沉淀为知识资产，便于日后的快速复用。

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　　在过去两年，智能体Agent的概念屡屡被炒热，却更多的是作为一种理想而存在■◆★■。究其原因◆■★★，在于大语言模型训练费用高昂、信息安全未能得到有效保障等一系列问题。

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　　如图所示，在bit-Agent执行完上个步骤后，我们发现还有一处信息遗漏。我们可以用大白话的方式再次命令它执行■◆■◆，它便能继续完成操作。在这个过程中，我们无需明确告诉它要填写的信息凯发k8游戏官网入口，它便能通过上下文自行分析，得出准确无误的答案◆◆■★■。

　　bit-Agent的对话还具备◆★★★“上下文记忆”能力，支持多轮对话◆★■■，保持交互连贯性。用户随时进行介入★★◆■，它都能结合前文的对话★◆，结合语境判断用户意图★■■■◆★。

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　　用户可以通过对话与观看智能体探索演示的方式■◆■◆★，敲定自动化工作执行方案■■，并同时支持固化工作流与灵活处理动作。

　　bit-Agent以对话作为基础交互★■◆，用户通过自然语言对话即可指挥助手完成任务■◆★。

　　如图所示◆★，在“提交采购申请”的流程中，我们直接将聊天截图以及网址“扔”给bit-Agent，我们便能看到它像人类一样★■◆★■，去阅读理解截图中的信息和对话，进行“意图判别★■”，判断用户想要执行的任务。