智能体深度测评一文通3：实在Agent vs 腾讯混元

当前，智能体正成为实实在在的生产力工具，融入各行各业，据 Grand View Research 预测，全球AI Agent市场规模将从2024年的54亿美元增长到2030年的503.1亿美元。国家层面同样高度重视，国务院在《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》中明确要求，到2027年智能体等应用普及率需超过70%。

市面上的“智能体”概念五花八门，有的长于对话和推理，有的精于操作和执行。对于期望通过AI提升运营效率的企业而言，这不仅是技术路线的选择，更是关乎投入产出比的战略决策。本文将聚焦市场上两款代表性智能体产品：一是实在Agent，一款深耕企业自动化领域的通用智能体；另一个则是腾讯混元，一个强大的通用大语言模型。先说结论，实在Agent和腾讯混元并非直接的竞争对手，而是智能体落地的两种不同范式。

一、实在Agent vs 腾讯混元对比总览

实在Agent就像一个装备了超级大脑（AI大模型）和万能双手（RPA+视觉识别）的“数字员工”，其核心价值在于自主完成跨系统、跨平台的业务流程，尤其擅长解决企业中大量存在的、缺乏API接口的“遗留系统”自动化难题。它的目标是替代重复性的人工电脑操作。

腾讯混元则是一个强大的“AI大脑”本身，即一个基础大语言模型。它提供强大的自然语言理解、逻辑推理和内容生成能力，以API或开源模型的形式赋能开发者和企业，用于构建各种上层应用，包括聊天机器人、内容创作工具。其目标是成为AI应用的“技术基座”。

为了更直观地理解二者差异，下表提供了一个快速概览：

二、实在Agent与腾讯混元深度拆解

理解了基本定位后，接下来我们就从技术架构、应用场景和性能认可三个维度这对二者进行更深入的剖析。

1、技术架构与核心能力分析

（1）实在Agent：“AI大脑 + RPA手脚”的双核驱动

实在Agent的架构可以形象地比喻为“大脑”和“手脚”的结合。其“大脑”是自研的TARS垂直大模型，负责理解用户意图、进行任务规划。但其一大核心优势在于其“手脚”，即RPA（机器人流程自动化）能力与一项名为ISSUT（智能屏幕语义理解技术）的核心技术相结合。ISSUT技术让Agent能够像人眼一样“看懂”电脑屏幕上的任何图形界面元素，无论是按钮、输入框还是复杂的报表，并直接进行模拟操作。这意味着它无需依赖目标软件是否提供API接口。对于拥有大量老旧系统（如金融、制造业常见的“绿屏”系统）的企业来说，这或许也是实现自动化的唯一可行路径。

在最新的7.2.0版本中，实在Agent推出了“深度规划”功能。这使其从一个简单的指令“执行者”进化为能够“边想边做”的“思考者”。据已知使用案例，当面对用户发出的，像“收集京东销量前20的手机名称、价格和链接，存入Excel并用钉钉发给老板”这类复杂任务时，它不再是机械地执行预设脚本，而是能自主规划步骤、调用不同工具（浏览器、Excel、钉钉）、并在遇到弹窗广告或页面改版等意外时进行自我纠错和调整。这种能力的背后，是“ISSUT+TARS-VL”技术架构的深度融合，使其在执行层面具备了前所未有的鲁棒性和智能性。

（2）腾讯混元：追求极致性能的“超级大脑”

腾讯混元的核心是打造一个性能卓越的“大脑”。它采用了当前业界前沿的MoE（混合专家）架构。简单来说，MoE就像一个由多位“专家”（子网络）组成的团队，在处理不同任务时，系统会智能地“激活”最相关的几位专家来协同工作。这种方式既能将模型总参数规模做得极大（如Hunyuan-Large拥有3890亿总参数），又能保证在实际推理时只动用一小部分计算资源（520亿激活参数），实现了性能与效率的平衡。

近期发布的混元-T1模型则将强化学习作为后训练的核心。根据其在GitHub上发布的技术细节，团队将96.7%的算力投入到强化学习训练中，专注于提升模型的推理能力和对齐人类偏好。这使得混元-T1在数学、逻辑和代码等强推理任务上表现突出。此外，腾讯混元也在积极布局多模态能力，其Hunyuan-Image 3.0模型在文生图领域也取得了业界领先的成绩，这也为未来构建能理解和生成更多样化内容的Agent奠定了基础。

三、应用场景与商业化：深入业务“无人区” vs 赋能千行百业

技术最终要服务于场景。在商业化落地方面，两者走了不同的道路。

1、实在Agent：攻坚企业自动化的“最后一公里”

实在Agent的应用场景高度聚焦于解决企业运营中的实际痛点。例如，在金融风控领域，大量审核工作需要人工登录多个独立系统（信贷、反欺诈、征信等）进行数据核对。这些系统往往陈旧且无API。实在Agent能够模拟风控专员的操作，自动登录、获取数据、整合分析，实现7x24小时的智能风控，极大提升了效率和准确性。

（数据来源: Sohu News Report）

在制造业，流程复杂性是常态。以汽车制造业为例，Agent智能体的应用已占到相当可观的份额。这背后是打通“信息孤岛”的迫切需求。例如，江森自控等制造巨头，其生产线上仍有大量服役多年的工控软件，这些“哑终端”成为智能制造的障碍。在这里，实在Agent通过其视觉识别能力，可以直接操作这些软件界面，将老旧设备无缝接入现代化的管理流程中。

截至2025年，实在智能已积累了超过5000家头部企业客户，覆盖金融、运营商、能源、电商等多个行业，其高客户续约率证明了其在解决企业实际问题上的价值。

2、腾讯混元：作为“水电煤”的AI基础设施

腾讯混元的商业化路径更像是提供AI时代的“电力”。它通过腾讯云向外输出能力，企业和开发者可以按需调用其API。例如，一家券商可以基于混元大模型开发内部的研报分析系统，利用其强大的长文本理解和摘要能力，将分析师处理研报的效率提升数倍。据报道，已有公共服务机构应用混元处理高达30万字的政策文件，实现快速的语义检索。

同时，腾讯混元也深度融入了腾讯自身的生态体系，如腾讯会议、腾讯文档、企业微信等，提升了这些国民级应用的智能化水平。其开源策略（如开源7B参数的Hunyuan-7B模型）进一步降低了中小企业和开发者使用大模型的门槛，使得在单张消费级显卡上运行高性能大模型成为可能，极大地促进了AI应用的创新和普及。

四、性能指标与行业认可：实战效果与理论高度的较量

衡量一个AI产品的优劣，既要看公开的基准测试（Benchmark），也要看在真实世界中的表现。

1、实在Agent：客户成功案例与行业权威认证

对于实在Agent这类直接面向业务流程的产品，单一的Benchmark分数难以完全衡量其价值。它的“考场”在客户的真实业务环境中。其性能更多地体现在任务执行成功率、处理效率提升、以及在复杂异常环境下的鲁棒性。

行业认可方面，实在Agent作为企业级智能体的开创者之一，获得了多方关注。例如，中国工程院院士陈纯曾对其进行专项调研，肯定了其在AI Agent领域的技术创新。此外，实在智能凭借其核心技术，已获得80余项相关技术专利。在弗若斯特沙利文等机构发布的《2024年中国大模型行业应用优秀案例白皮书》中，其所代表的，通过AI与自动化技术深度融合解决行业具体问题的模式，被认为是推动大模型落地应用的关键方向。

更直接的证明来自市场本身，实在Agent在2023年8月便推出了可大规模商用的产品，在时间上领先于众多国内外竞争对手。能在短时间内积累数千家企业客户并保持高续约率，这本身就是对其产品稳定性和商业价值最有力的背书。

2、腾讯混元：刷新各大权威Benchmark榜单

作为基础大模型，腾讯混元在学术界和行业公认的评测基准上表现极为亮眼。根据其官方发布的数据，混元-T1在多个高难度评测集上取得了SOTA（State-of-the-art）级别的成绩：

①在衡量综合知识能力的 MMLU-PRO 上获得 87.2 分，仅次于顶尖模型。

②在考察博士级别科学难题的 GPQA-diamond 上达到 69.3 分。

③在数学能力评测集 MATH-500 上更是取得了 96.2 分的高分。

这些数据客观地证明了腾讯混元在知识、推理和数学等核心认知能力上，已经达到了世界一流水平。这种强大的“智商”是其作为AI技术基座的核心竞争力。

（数据来源: Tencent Hunyuan-T1 Official GitHub, 2025.）

结语

综合来看，实在Agent和腾讯混元在AI落地的版图上扮演着不同但都至关重要的角色。对于企业决策者而言，选择哪一个，取决于你的核心痛点是什么。因此，如果你的企业面临大量重复性、跨系统的电脑操作任务，尤其是涉及大量没有API接口的旧系统、定制化软件或桌面应用，那么实在Agent几乎是当前最优解。它提供的是一个开箱即用、能够直接解决业务流程自动化问题的“数字员工”，能为企业带来立竿见影的效率提升和成本节约。

如果你的企业拥有强大的技术团队，希望构建自己的、深度定制化的智能应用（如智能客服、代码助手、营销文案生成工具等），或者希望将AI能力集成到现有产品中，那么腾讯混元这样的基础大模型是你的不二之选。它提供的是强大的“引擎”和丰富的“零件”，让你的团队可以自由地创造和探索。

最后，我们既需要像腾讯混元这样不断向上突破认知能力天花板的“大脑”，也需要像实在Agent这样向下扎根、解决企业实际运营“毛细血管”问题的“手脚”。二者并非替代关系，而是共生关系。