蚂蚁Agentar vs 实在Agent平台：企业ai落地选哪个

蚂蚁数科Agentar与实在Agent都是国内企业级AI智能体的头部玩家，但两者底层逻辑截然不同：Agentar更像一个“数字专家”，擅长深度推理、跨岗位协同和复杂决策，尤其适合金融等高严谨行业；实在Agent则更像一个“数字员工”，擅长像人一样操作电脑、跨系统执行繁琐流程，以90.2%的成功率登顶全球OSWorld评测榜。选谁不选谁，核心在于你的业务是需要“动脑”还是“动手”。

一、智能体从“聊天”走向“干活”，但方向开始分化

2025年后，大模型不再满足于对话，智能体（Agent）成为企业真正把AI用起来的核心载体。市场高速增长的同时，产品也分化出两条路径：一条是决策型智能体，聚焦业务分析和岗位替代；另一条是操作型智能体，聚焦界面操控和流程自动化。蚂蚁Agentar和实在Agent恰好分别代表了这两条路线。

二、蚂蚁Agentar：把智能体当“专家”用

蚂蚁数科Agentar于2025年4月发布，定位为一站式企业级智能体开发平台，2026年7月升级到2.0版本。它的核心思路是：让智能体承担完整的岗位职责，像一位专家那样独立完成复杂业务。

• 预置200个岗位级数字专家模板，覆盖财富管理、信贷风控、营销增长、承保核赔等金融核心场景，每个模板都内置了对应的专业知识、业务流程和工具调用能力。

• 全栈可信架构，通过中国信通院最高5级评级，搭载CARLI五维防护模型，确保推理过程、数据使用、知识调用全程可追溯，这对金融、能源等监管严格的行业至关重要。

• 双引擎机制——快思考引擎保证确定性任务精准执行，慢思考引擎驱动复杂任务自适应演进。在宁波银行的实际落地中，复杂问答准确率从68%提升到91%。

目前Agentar已服务100%的国有股份制银行、超60%的地方商业银行，并正向能源、出行、零售拓展。它的强项是“决策”和“协同”——比如一个信贷审批智能体，能自主调取多源数据、分析风险、生成报告，并协调其他助手完成复核。

三、实在Agent：让智能体像“员工”一样动手干活

实在Agent是实在智能推出的通用智能体，融合自研千亿级多模态塔斯大模型。它的核心差异化在于ISSUT屏幕理解专利技术 —— 在实际执行中，优先调用系统API完成操作；对于不开放接口或无法通过API实现的场景，则通过GUI自动化直接操控软件界面，像人一样操作鼠标键盘完成跨系统任务。

• 2026年7月，实在Agent在OSWorld全球权威评测中以90.2%的执行成功率登顶双榜，成为首个突破90%的桌面操作智能体。该评测包含文件编辑、表格处理、图像修改、邮件收发及跨应用协同等361项复杂任务。

• 在实际工作中，它可以从Chrome下载文件→用LibreOffice编辑数据→截图存档→通过Thunderbird发送邮件，连续穿梭四五个软件完成完整链路，API可用时走API，API不通时自动降级为GUI操作，无需人工干预。

• 操作门槛极低，用户只需一句自然语言指令（如“把上个月销售数据整理成报表发给领导”），智能体就能自动分解步骤并执行。

目前实在Agent已服务6000余家行业头部客户、200余家中国500强企业，覆盖高端制造、能源、运营商、金融、跨境、零售等多个行业，尤其适合那些系统老旧、不开放API或需要大量跨平台操作的场景。

四、两者对比：定位、技术、构建方式与行业落地的差异

定位对比：深度业务智能体 vs 跨系统执行智能体

• Agentar聚焦金融、能源等严谨行业，帮助机构打造“自主决策、可信可靠”的岗位级智能体，瞄准企业核心业务决策层。

• 实在Agent聚焦“像人一样操作电脑”，通过API优先+GUI自动化兜底的方式操控各类软件，瞄准从桌面端到企业后台的自动化执行层。

简单说，Agentar擅长“动脑”——深度推理、复杂决策、跨角色协同；实在Agent擅长“动手”——跨系统操作、界面操控、流程自动化。

技术路线：全栈可信基座 vs 屏幕理解+GUI自动化融合

• Agentar采用三层全栈架构（算力底座+智能体引擎+应用层），运行双引擎机制，搭载CARLI五维防护，知识工程KBase实现推理深度从1跳提升至3-5跳。

• 实在Agent以ISSUT屏幕理解专利为核心，融合多模态大模型与GUI自动化能力，优先通过API实现高效稳定的系统对接，对无法提供API的老旧或封闭系统，则通过GUI自动化进行界面级操作，兼顾效率与兼容性。

构建方式：岗位模板开箱即用 vs 一句话生成流程

• Agentar 2.0提供200个岗位级数字专家模板和数百个可订阅的Skills工具，支持高码/零码双轨模式，内置行业MCP服务广场，非技术人员也可快速搭建。

• 实在Agent强调极简门槛，用户只需一句指令即可生成自动化流程，社区版支持“一句话生成流程”功能，拖拽组件和MCP工具即可完成个性化搭建。

行业落地：金融深耕 vs 全行业覆盖

• Agentar在金融领域落地最深——已服务100%的国有股份制银行、超60%的地方商业银行及数百家金融机构，风控场景欺诈损失降低30%，营销成本降低超40%。

• 实在Agent行业覆盖更广——已服务6000余家行业头部客户（含200余家中国500强企业），在高端制造、能源、运营商、跨境等领域均有规模化落地，制造业工单处理效率提升100%，并入选工信部人工智能应用典型案例。

五、分别适合哪些领域

蚂蚁Agentar更适用：

• 金融、能源等对可信合规要求极高的严谨行业；

• 需要智能体承担完整岗位职责、进行复杂决策和跨角色协同的核心业务；

• 希望快速启用岗位级数字专家，无需从零构建的企业；

• 有一定技术团队，希望基于全栈可信架构进行深度定制。

实在Agent更适用：

• 需要智能体像人一样操作各类软件、跨系统执行复杂任务的场景；

• 制造业、电商、零售等流程自动化需求密集的行业；

• 企业系统不开放API或接口改造成本高，需要GUI自动化兜底；

• 希望一句话生成自动化流程、降低使用门槛的团队。

六、常见问题

Q：两个产品都通过信通院5级评估，能力差不多吗？

不完全是。5级是对综合能力的认可，但侧重点不同：Agentar在“可信”和“深度推理”上更突出，实在Agent在“操作执行”和“跨应用协同”上更优。好比同样考了满分，一个是数学满分，一个是体育满分。

Q：能不能同时使用？

完全可以。许多大型企业将两者结合——Agentar负责核心业务决策（如风控、投研），实在Agent负责前端操作执行（如数据采集、跨平台报表）。需明确分工，避免重叠。

Q：没有技术团队，哪个更容易上手？

实在Agent的“一句话指令”和社区版使初始门槛极低；Agentar虽然也提供200个模板和零代码能力，但深度定制仍需一定技术配合。根据任务复杂度选择。

总结

蚂蚁Agentar和实在Agent并非直接竞品，而是企业智能体落地中“决策”与“执行”两个层面的最优解。选型时先问自己：我的业务最缺的是一个能分析判断的“专家”，还是一个能动手操作的“员工”？答案清晰了，选择就简单了。