智能体通过什么获取外部信息？

最近，AI智能体正从实验室概念快速走进真实业务场景，成为许多企业提升效率的得力工具。但在落地过程中，一个绕不开的难题渐渐浮出水面：就算模型本身再强大，如果无法持续、准确、及时地获取外界信息，它在动态变化的商业环境里也很难做出靠谱的决策。

IDC最新发布的自动化报告里提到一个关键发现：超过六成的智能体应用之所以没能成功，问题往往出在信息获取这个环节——要么信息断了，要么信息不准。这其实说明了一个很根本的道理：智能体的“聪明”，不只取决于它内部有多能推理，更在于它和外界“打交道”的能力有多全面、多深入、多可靠。

从只会一问一答的聊天机器人，进化成能主动规划、执行复杂任务的“数字员工”，智能体必须建立起一套甚至超越人类的感知系统——它得能看、能读、能听、能接入数据，并且能并行处理多种信息流。这已经不单是技术问题，更直接决定了智能体在实际场景中能创造多大价值。

一、根本转变：从封闭知识库，走向开放环境交互

传统的AI模型，更像一个“封闭系统”——它的知识全部来自训练数据，一旦训练完成就被固定在参数里，就像一个饱读诗书却从不走出书房的学者。而智能体不同，它被设计成一个“开放系统”，核心思路就是持续与环境互动、不断获取新信息。

它的工作模式基本遵循“感知–规划–行动–观察”这样一个循环。其中，“感知”和“观察”正是它从外部汲取信息的两大入口。

这种设计，恰好弥补了大模型自身的几个短板：知识静态、容易“臆想”、信息过时。比如像“实在Agent”这样的企业级智能体，之所以能在财务对账、供应链跟踪这些场景里真正跑通无人值守的流程，正是因为它能实时“感知”到ERP系统里的数据变动，也能“观察”物流跟踪页面的状态更新，然后把这些鲜活的信息融入自己的决策流里。这标志着一个根本的转变：从“依靠记忆来生成内容”，走向了 “基于实时感知来做决策”。

二、四大通路：企业级智能体如何伸手触摸世界?

为了应对复杂的商业环境，成熟的智能体平台往往会构建多层次、相互补充的信息获取通道。概括起来，主要有以下四大触角。

(一)结构化接口：直连数据源的“高速公路”

这是最直接、最稳定的一种方式。智能体通过调用API、查询数据库，或者接入企业服务总线，直接从业务系统里获取结构清晰、价值密度高的数据。

举个例子，当实在Agent处理员工报销时，它可能会同时调用好几个接口：从HR系统读取员工的职级和报销标准，从财务系统拉取历史票据数据进行合规比对，最后再通过邮件API把审核结果发出去。

这种方式最大的优点是数据精准，且能保障事务安全。但挑战也很明显：它非常依赖企业现有IT架构的开放性和标准化程度。如果面对的是那些没有开放接口的老旧系统，这条路就走不通了。

(二)非侵入式感知：让智能体“看懂”屏幕

现实中，大量企业软件并没有现成的API，或者界面较为老旧。这时候，视觉语义理解技术就成了一把“万能钥匙”。它让智能体能像人一样，通过“看”屏幕来获取信息。

以实在智能的ISSUT(智能屏幕语义理解)技术为例，它不只是简单地把图像上的文字识别出来。它更能理解图形界面的元素构成、背后的业务逻辑以及状态变化——不管是Windows桌面软件里的复杂表格，还是Java客户端弹出的提示框，它都能把像素信息转换成智能体可以处理的结构化数据和事件。

这意味着，智能体几乎能操作任何“看得见”的软件界面，并从中获取信息，从而打破了必须依赖API的局限，真正覆盖了企业里各种各样的数字工作环境。

(三)处理非结构化信息：从文档和网络里淘金

智能体需要的信息远不止企业内部数据。市场动向、竞争对手情况、最新法规、行业报告……这些大量以非结构化文本、PDF或网页形式存在的信息，同样是它进行分析和判断的重要输入。

这时候，检索增强生成(RAG) 就成了核心技术架构。简单来说，智能体会先根据任务目标，从海量文档库或互联网中检索出相关的资料片段，然后把它们和用户问题一起提交给大模型，让它生成有据可依、且能追溯来源的回答。

这样一来，智能体就能基于企业最新的产品手册、项目文档或政策文件来回答问题，知识的准确性和时效性都大大提升。如果再结合联网搜索能力，它就相当于拥有一个随时更新、近乎无限的 “外部知识库”。

(四)多模态感知：超越文字，听见与看见更多

前沿的智能体正逐步突破纯文字的交互，走向更丰富的感知维度：

语音交互：通过语音识别和合成，直接与人对话，从声音中获取信息和指令。

文档解析：深度理解扫描的合同、发票、简历等复杂文档，提取关键信息和关联关系。

环境感知：在工业物联网场景中，直接读取设备传感器传回的实时数据(比如温度、压力、振动)，实现预测性维护。就像实在Agent能够运用在制造业厂房里，当设备出现异常，就直接将这些信号发送给管理者。

三、融合与挑战：打造可信的信息中枢

获取信息仅仅是开头，怎么把这些信息融合、验证并可信化处理，是其中的核心所在。

(一)信息融合处理

通常，智能体会通过不同渠道来挖掘某个事情的不同信息，比如说通过API接口了解订单状态已经发货，但是在物流网站显示包裹滞留。这种情况就要让智能体必须由稳妥的处理策略，面对由冲突的数据设置优先级，或者采用人工介入复核。

(二)时效性和缓存

有些信息每时每刻都是在变动的，比如说股价、公司财报、行业基础知识等。智能体需要自动缓存和刷新，在保证查询效率以及信息时效性上做好平衡，避免因为信息过时导致决策出错。

(三)安全管控

作为企业的生命线，智能体必须在严格的权限控制管理下运行，确保它只能访问被授权的系统和数据，每一次调用信息都有日志记录可以回溯。比如实在Agent就能和企业系统深度集成，实现信息安全获取，每一个步骤都可追溯，保证在政务、金融等安全要求高的领域正常落地。

结语：感知世界，是为了更好地服务世界

智能体如何获取信息，直接决定了它能解决什么层次的问题。一个只能调用API的智能体，或许只能优化那些已有数字接口的流程;而一个融合了视觉理解、RAG和多模态感知的智能体，则能把它的认知和操作边界，扩展到企业物理与数字世界的每一个角落。这不仅仅是技术的叠加，更是自动化范围从“数字世界”迈向“整个业务世界”的一次质变。

通过实在Agent等平台将多元信息获取能力产品化、工程化，企业得以构建起能够自主感知业务环境、实时获取关键信息、并精准执行的数字员工。它们不知疲倦地处理着确定性任务，从海量且异构的信息源中提炼价值，把人们从繁琐的信息搜集、核对和录入工作中解放出来。

最终，我们走向的是一个更高效的人机协同生态：人类发挥创造力、战略洞察和情感连接的优势，专注于定义目标、处理意外和创新突破;而智能体则作为人类感官与双手的延伸，在由多元信息构成的复杂环境里，稳健、精准地执行计划，将战略蓝图一步步变为现实的业务成果。智能体正通过它不断精进的“感官”去了解世界，而世界，也在这个过程中被智能体悄然重塑。