智能体深度测评一文通6：实在Agent vs Dify

Gartner在其最新的《2025年中国数据、分析和人工智能技术成熟度曲线》中指出，代理型AI正处在期望膨胀期，但其规模化应用仍面临技术、安全和成本等多重挑战。许多企业发现市面上流行的Agent构建平台，要么像一个需要高深编程技巧的“开发套件”，要么像一个只能在封闭生态内“自娱自乐”的玩具。它们很难真正深入企业复杂的IT环境，尤其是那些遍布老旧系统、缺乏标准API的业务场景。

在当前企业智能化转型实践中，我们需要的是一个能干活、能解决实际问题的“数字员工”。在此背景下，本文将聚焦两款不同定位和路径的代表性产品——实在Agent和Dify，从企业用户和技术人员的视角，深度剖析它们的技术架构、适用场景和核心价值，探讨在企业级市场，到底哪种路径更接近“能用”的答案。

一、实在Agent vs Dify：核心差异速览

在深入技术细节之前，我们先通过一个简明的对比，快速把握实在Agent和Dify的核心区别。如果用一句话概括，实在Agent致力于成为一个可自主执行跨系统任务的“数字员工”，而Dify则是一个帮助开发者快速构建AI原生应用的“工厂”。

这张表清晰地揭示了两者根本性的差异：实在Agent的出发点是“执行”，它关心的是如何让AI在企业现有的、不完美的IT环境中动起来；而Dify的出发点是“开发”，它关心的是如何为开发者提供一套完整、高效的工具链来创造新的AI应用。

二、技术路线深度拆解

技术路线的差异，决定了产品能力的边界。实在Agent和Dify代表了当前Agent落地的两条主流但迥异的路径。

1、实在Agent：“AI大脑+RPA手脚”，为执行而生

实在Agent的技术架构可以形象地理解为“大脑+眼睛+手脚”的拟人化组合，其设计初衷就是为了解决企业自动化中最棘手的执行问题。

这里的“大脑”是自研的TARS垂直大模型，它经过海量行业数据的深度训练，专注于理解复杂的业务指令。与追求通用对话能力的模型不同，TARS更擅长将一句模糊的业务目标，如“帮我把上个月的销售数据做成PPT”，精准拆解为：

“登录ERP系统→导出销售报表→清洗数据→生成图表→制作PPT”等一系列结构化步骤”

“手脚”则是其深耕多年的RPA技术能力。这赋予了Agent模拟人类在电脑上进行点击、输入、文件操作等一切行为的能力，保证了执行的稳定性和精准度

而将“大脑”和“手脚”完美连接，并使其能在任何环境下工作的，是其“眼睛”——获得国家专利的ISSUT（智能屏幕语义理解）技术。这是实在Agent区别于其他方案的一大核心优势。当前，绝大多数自动化工具都依赖于软件系统提供的API接口。但在企业现实中，大量核心系统（如老旧的ERP、自研的OA）根本没有API。ISSUT技术通过计算机视觉（CV）直接“看懂”屏幕上的图形界面（GUI），像人一样识别按钮、输入框和表格，从而驱动“手脚”去操作。这意味着只要是人能操作的软件，实在Agent就能操作，彻底摆脱了对API的依赖。

在最新的720版本中，实在Agent的“大脑”进一步进化，引入了“深度规划”能力。这让Agent从一个被动执行脚本的“执行者”，升级为能够“边想边做”、自主纠错能思考的“执行者”。当面对“收集京东销量前20的手机信息存入Excel并用钉钉发给老板”这类复杂任务时，它不仅能自主规划步骤，还能在执行中进行自我验证，比如遇到网页加载失败或数据格式错误时，能动态调整路径，而不是直接报错中断。这种鲁棒性对于要求业务连续性的企业级应用至关重要。

2、Dify：“BaaS+LLMOps”，为开发而生

Dify将自己定位为“一个开源的LLM应用开发平台”，其核心理念是Backend-as-a-Service（后端即服务）+ LLMOps。简单来说，Dify把构建AI应用所需的复杂后端能力，如模型管理、RAG、向量数据库、日志监控等，全部打包成标准化的服务和可视化的界面，让开发者可以像搭积木一样快速构建应用。

Dify的架构核心是其可视化工作流（Workflow）引擎。开发者可以在一个画布上，通过拖拽不同的节点（如LLM、知识库、代码执行、条件判断）来编排复杂的业务逻辑。例如，构建一个“竞品分析Agent”，可以设计如下流程：

“触发器接收竞品名称→调用网页内容获取工具→将内容输入LLM进行分析总结→将结果格式化输出”

Dify的强大之处在于其开放性和灵活性。它支持接入市面上几乎所有的主流大模型（无论是OpenAI的GPT系列还是开源的Llama系列），并提供了丰富的内置工具（如Google搜索）和插件生态。开发者可以非常方便地扩展自定义工具，与企业内部的API进行对接。这种“模型中立”和“工具可扩展”的特性，使其成为开发者社区的热门选择，在GitHub上获得了超过5万个Star。

然而，Dify的能力边界也十分清晰。它的所有操作都构建在API调用之上，因此无论是调用大模型、使用工具还是与其他系统交互，都必须依赖稳定、可用的API接口。这使得它在面对没有API的桌面软件、老旧系统或需要复杂UI交互的场景时容易出现一些问题。

3、路线对比：非侵入式执行 vs API驱动编排

实在Agent的优势在于其“执行的深度和稳定性”，它通过模拟人的行为，以非侵入的方式解决了企业存量系统的自动化难题。Dify的优势则在于“开发的广度和灵活性”，它通过标准化的编排和开放的生态，极大地降低了AI原生应用的开发门槛。

两者的技术路线差异，本质上是对“Agent如何与世界交互”这个问题的不同回答。实在Agent认为，最可靠的交互是模拟人类最原始的“看”和“做”，这样才能适应最广泛、最复杂的现实环境。而Dify则认为，最高效的交互是基于标准化的“协议”（API），通过代码和逻辑的编排来实现。这两种路径没有绝对的优劣，而是分别适用于不同的场景和目标。

三、应用场景与定位

技术路线的差异最终体现在市场定位和应用场景上。企业在做技术选型时，关键是要明确自己到底要解决什么问题。

1、实在Agent：攻坚企业自动化的“最后一公里”

实在Agent的目标客户主要是那些希望通过AI实现端到端业务流程自动化，但又受困于内部IT系统复杂、异构、老旧的企业。这些场景通常是传统自动化方案的“硬骨头”。

以金融行业为例，一个常见的痛点是跨银行对账。财务人员每天需要登录多家不同银行的网银客户端（这些客户端通常没有API），下载对账单，再与企业内部的ERP数据进行核对。这个过程繁琐、重复且容易出错。对于Dify这类依赖API的平台来说，这个任务几乎无法完成。而实在Agent则可以完美胜任，用户下达指令：“核对今天所有银行的流水”，实在Agent的“大脑”将任务拆解为：

其“眼睛”和“手脚”（ISSUT+RPA）负责执行每一步UI操作，无论网银客户端长什么样，都能精准定位并点击。

在这个案例中，实在Agent扮演的是一个不折不扣的“数字员工”，它无缝融入了企业现有的工作流，而无需对任何原有系统进行改造。根据市场公开信息，实在Agent已在金融、电商、制造等领域积累了超过5000家头部企业客户，正是因为它解决了这类“最后一公里”的执行难题。

2、Dify：加速AI原生应用“从0到1”

Dify的典型用户则是开发者、技术团队或企业的创新部门。他们的目标通常不是改造旧流程，而是创造新应用。Dify提供了一个快速验证想法（PoC）、开发原型的理想环境。例如，一个内容运营团队希望开发一个智能选题助手。使用Dify，他们可以快速搭建一个工作流：

整个过程可能只需要几个小时，且大部分操作都是通过可视化界面完成的。这极大地降低了试错成本。根据Dify官方分享，其开源版本在全球已有数百万的安装量，承载了大量由开发者创造的AI应用，从智能客服到股票分析工具，覆盖面极广。这充分证明了其作为“敏捷工厂”的价值。

结语

综上，如果你的目标是优化和自动化现有的、跨多个（尤其是老旧）系统的业务流程，希望引入一个能直接“上手干活”的数字员工来降本增增效，那么实在Agent凭借其非侵入式的、强大的UI操作能力，无疑是更合适的选择，总的来说它解决的是存量业务的智能化改造问题；而如果你的目标是快速开发和部署全新的、基于大模型能力的AI原生应用，希望为开发者提供一个灵活、开放的平台来探索和创新，那么Dify凭借其优秀的可视化编排能力和活跃的开源生态会是一个不错的选择。

在更复杂的场景中，可以想象一种协同模式：由Dify构建的应用负责前端的智能交互和逻辑编排，当需要操作某个没有API的桌面软件时，通过调用一个封装好的实在Agent来完成执行。这或许也代表了未来企业级Agent应用的一个融合方向。