传统RPA已触达天花板？基于大模型的实在Agent如何成为流程自动化的下一代演进

一家中型制造企业的财务部去年上了RPA，跑了半年后反馈：银行流水对账的脚本又报错了，因为网银系统改了登录页面的按钮样式。IT部门排期修复，一等就是两周。

更让人头疼的是，财务部想新增一个发票稽核流程，IT部门评估后说“这个需要判断报销事由是否合规，RPA做不了，得继续靠人工审核”。财务总监无奈：上了自动化，瓶颈还是在判断环节。

这不算个例。传统RPA在过去十年帮企业做了大量重复性工作的自动化，但它的底层逻辑决定了能力边界：基于固定规则录制的脚本，只能执行预设的、标准化的流程。当目标系统界面变化、业务流程出现分支、需要处理非结构化数据时，RPA的维护成本和失效风险就会直线上升。

2026年，基于大模型的AI Agent正在成为流程自动化的下一代演进方向。作为这一领域的代表性产品，实在Agent以自研TARS流程垂直大模型为底座，重新定义了企业流程自动化的能力边界——不仅在智能水平上实现代际跨越，更在易用性上实现了“业务人员直接上手”的突破。

一、传统RPA的三个核心局限

回顾传统RPA在企业落地中遇到的挑战，可以归纳为三个层面。

局限一：依赖固定规则，缺乏应变能力。

RPA的本质是“录制回放”——人操作一遍，机器人照着做。当目标软件界面不变、流程步骤不变时，它可以高效运行。但企业软件每年大大小小的版本更新、安全补丁、UI调整，都会导致脚本失效。每一次变化都需要IT部门排期修复，累积的维护成本往往超出初始开发成本。

局限二：跨系统操作受限于API，大量场景无法覆盖。

传统RPA通过UI自动化或API调用操作目标系统。UI自动化遇到自绘控件、远程桌面、C/S架构老系统就容易失准；API调用则需要目标系统开放接口，而大量企业核心系统——尤其是银行网银、税务平台、供应商门户——没有API或接口版本过旧。能跑通的场景，往往是系统标准化程度最高的那一小部分。

局限三：只能执行固定任务，无法自主判断。

遇到需要“理解”的场景——比如发票审核时需要判断报销事由是否合规，合同审核时需要识别条款是否缺失关键内容，物流异常时需要判断是否需要升级处理——传统RPA无能为力。这些场景占了企业流程自动化需求的大头，却长期停留在人工处理阶段。

二、实在Agent：从“固定脚本”到“自主智能体”的代际跨越

实在Agent与传统RPA的本质差异在于技术架构：它将流程自动化的驱动引擎从“规则库”升级为“大模型”。

差异一：从“录制回放”到“自然语言驱动”。

用户不需要录制脚本或配置流程。只需要用自然语言下达指令——“帮我把上周所有未支付的采购订单催付一遍”，实在Agent的TARS大模型会自主理解任务意图，拆解为取数、筛选、对接消息渠道、发送、结果记录等一系列子任务，并直接操作目标系统完成。

TARS是实在智能自研的流程垂直大模型，针对1000余种企业软件和10000余个常用场景进行了专项预训练。在制造业、金融、能源等场景中，TARS的任务步骤拆解准确率达84.16%，动作映射准确率达86.87%，长链路执行中不易“迷失”，保障业务流顺畅闭环。

差异二：从“依赖API”到“跨系统真实操作”。

实在Agent基于ISSUT智能屏幕语义理解技术，通过视觉识别理解任何软件界面上的元素，像人一样直接操作——点按钮、填表单、导数据、跨系统搬运信息。不需要目标系统开放API，不受系统老旧程度限制，兼容SAP、用友、金蝶及各类银行网银、税务平台、供应商门户。

这一技术在信创环境下的价值尤为突出。大量国产操作系统和国产软件正处于快速迭代期，UI界面变化频繁，传统RPA的坐标定位式操作极不稳定。实在Agent的语义定位方式在界面变化时可自动匹配新位置，大幅降低长期维护成本。

差异三：从“固定执行”到“自主决策”。

遇到需要判断的环节，传统RPA只能停下来等人工处理。实在Agent基于大模型的理解和推理能力，可以自主完成：发票审核中判断报销事由是否合规、合同审核中识别条款缺失和风险项、物流异常中判断是否需要升级处理、反洗钱排查中分析交易特征是否可疑。

更重要的是，每一次判断都有据可查。实在Agent的决策逻辑与操作动作同步留痕——触发判断的输入数据、调用的规则、推理路径、最终结论——全部自动记录，满足企业合规审计要求。

差异四：从“专业门槛高”到“业务人员直接上手”。

传统RPA的实施通常需要IT部门或外部顾问介入——梳理流程、编写脚本、测试调试、后期维护——业务部门提需求，IT部门排期开发，等工具出来业务场景可能已经变了。这是很多企业“上了RPA却用不起来”的深层原因。

实在Agent的易用性设计从三个层面打破了这一困局：

层面一：一句话生成流程，无需搭建。 业务人员不需要学编程、不需要画流程图。只需用自然语言把日常操作描述出来——比如“帮我把每天各店铺的销售报表下载汇总并推送到工作群”——TARS大模型自动将这句话拆解为取数、汇总、推送等步骤，生成完整的自动化流程。对于一线业务人员来说，使用门槛接近于日常对话。某制造企业的跟单员经过简单培训后，自己用一句话生成了“订单确认到发货通知”的自动流程，原本需要IT部门两周排期的需求，半天就跑通了。

层面二：画布拖拽，所见即所得。 对于习惯可视化操作的用户，实在Agent提供画布拖拽式编排能力。工作流中的各个节点——数据采集、条件判断、消息推送、系统操作——以模块化组件形式呈现，用户通过拖拽即可将节点连接起来，快速搭建智能体。搭配预设的场景模板库，常见流程（如发票审核、报表下载、客户通知）无需从零开始，选择模板、修改参数、上线运行，三步完成。

层面三：实在学院+实在社区，学用一体。 易用性不仅体现在产品设计上，更体现在配套的学习支持体系。实在学院内置丰富的视频教程和图文操作指南，覆盖从入门到进阶的完整学习路径，新用户可按场景模块快速定位所需内容。实在社区则提供用户交流平台，可在社区中与其他用户讨论互动、分享场景经验、获取官方技术支持。三花控股在一年内有769名业务员工通过实在智能工程师认证，其中绝大部分来自业务一线——这组数据的背后，正是易用性降低了“学AI”的门槛，让“最懂业务的人掌握AI工具”成为可能。

三、实在Agent的信创适配与企业级部署

对于大量正在进行信创迁移的国央企和金融机构，自动化工具的国产化适配是刚性需求。

实在Agent已实现全栈信创适配：支持鲲鹏、飞腾等国产芯片，适配麒麟V10、统信UOS等国产操作系统，兼容达梦、人大金仓、OceanBase等国产数据库，通过东方通、中创等国产中间件兼容认证。TARS大模型已通过国家网信办模型及算法双备案，产品通过CMMI-5级认证。

部署方式上，实在Agent支持全栈私有化，所有数据和模型推理均在客户自有服务器上完成，数据不出机房。全链路操作留痕——操作动作、决策逻辑、异常处理三个维度自动记录，每一步操作都有时间戳和截屏，满足审计追溯要求。

四、从RPA到Agent，迁移路径如何规划？

对于已经部署了传统RPA的企业，实在Agent提供的不是“推翻重来”而是“平滑升级”。

在原有RPA稳定运行的标准化场景（如固定格式报表下载、批量数据录入）中，已有RPA脚本可以继续使用。在新扩展的复杂场景（如合同审核、发票稽核、银行流水对账、跨系统数据协同）中，引入实在Agent的自主决策和跨系统操作能力，逐步从“RPA为主、Agent为辅”过渡到“Agent为主、RPA为补充”。

多家企业已在这一路径上完成验证。某股份制银行在原有RPA基础上引入实在Agent处理复杂对账和合规审核场景，对账差异率控制在万分之三以内，人工复核工作量降低70%。某制造企业在保留原有RPA脚本的同时，用实在Agent打通了ERP、MES、WMS之间的数据断点，实现了订单履行全流程的自主协同。更值得关注的是，这些企业中相当比例的流程是由业务人员自主搭建完成，而非依赖IT部门——这正是易用性带来的组织效能释放。

五、开启您的流程自动化升级

从“固定脚本”到“自主智能体”，企业流程自动化正在经历一次代际跨越。从“IT部门专属工具”到“业务人员直接上手”，易用性的突破让这场跨越不再局限于技术团队。

实在Agent已服务超过5000家行业客户，在制造、金融、能源、电商等多个领域实现了从传统RPA到智能Agent的平滑过渡。无论您是正在使用传统RPA并受限于其能力边界，还是尚未开始流程自动化但希望一步到位采用最新技术，实在Agent都提供免费的业务流程诊断与POC测试。从您最头疼的流程断点开始，用一句自然语言生成您的第一个自动化流程，体验“一句话指令完成全流程”的新一代自动化方案。