推荐一款国产AI Agent智能体：实在Agent，像人一样边想边做

根据国际数据公司（IDC）最新报告，全球企业级智能体市场正经历爆发式增长，2025年规模预计达3.3万亿美元，年复合增长率28%。中国市场表现尤为突出，2025年企业级AI Agent应用市场规模突破232亿元，2023-2027年复合增长率高达120%。

与此同时，政策端持续释放积极信号。国务院近期发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》，此前人工智能已两次被写入国家战略，明确要求人工智能从"炫技玩具"变成"生产力引擎"，从"少数企业的特权"变成"千行百业的标配"。在市场需求与政策引导的双轮驱动下，一批具备原创技术、深耕场景的国产AI Agent厂商正快速崛起，推动中国企业自动化进程从"单点工具提效"升级为"全流程智能协同"。

因此对于现实中的企业来说，AI Agent的价值不在于它能做什么，而在于它能在企业的真实环境中，安全、可靠、经济地做好什么。我们正从“技术演示”阶段，进入实战的“价值验证”阶段。这篇文章就来谈谈如何选择一款真正能带来降本增效的AI Agent。下面会结合最新的行业报告和技术实践，给出一个清晰的选型指南，并基于此，推荐一款我认为在国产企业级Agent赛道中，尤其值得关注的产品——实在Agent。

一、企业级智能体选型指南

面对市场上琳琅满目的Agent平台，从互联网大厂的通用入口，到各类垂直领域的专业工具，企业该如何选择？我们需要思考以下三个基本问题：

1、场景与需求的精准匹配

首先要明确，AI Agent不是买来“供着”的，而是要给具体的人，并且用在具体的场景里。根据腾讯与Gartner联合发布的《企业级智能体产业落地研究报告》，智能体应用场景的成熟度差异巨大。智能客服、内容生成等场景已相对成熟，而研发设计、财务管理等领域仍处于发展或探索阶段。因此，选择的第一步就是聚焦于那些“成熟好用”且业务痛点最明确的场景。

比如，在电商运营领域，运营人员每天都要花费大量时间监控竞品价格、处理订单、上架新品。这些任务重复、繁琐，但对时效性要求极高。在这个场景下，一个理想的Agent就应该能无缝接管这些工作。它需要能自动登录各大电商后台，获取非结构化的页面信息，处理Excel表格，甚至通过钉钉、企业微信发出预警。这个场景的用户是业务人员，其中很多并不具备代码知识，因此Agent平台必须提供“低代码”甚至“无代码”的交互方式，最好能用自然语言直接下达指令。

如果一个Agent平台宣称能做百行百业，却在任何一个具体场景都无法深入，那它对企业来说价值就非常有限。先选定一个能产生显著效益的切入点，再评估Agent在该场景下的“执行力”，是避免“大而全、全而空”陷阱的关键。

2、技术与安全考量

这是技术负责人最关心的问题，也是最多Agent产品“翻车”的地方。许多企业的核心业务系统，尤其是那些服役多年的ERP、MES或内部自研系统，其大多没有提供现代化的API接口。这成为了大多数依赖API调用的Agent无法逾越的“阿喀琉斯之踵”。

因此，在技术评估时，一个关键问题是：这个Agent的跨平台操作能力如何？它是否依赖API？一个更具普适性的解决方案，应该是具备像人一样“看懂”屏幕并进行操作的能力，即通过计算机视觉（CV）和UI语义理解来与各种软件交互。这种能力决定了Agent的适用范围和企业的集成成本。

安全性则是另一条生命线。Agent的自主性越高，潜在的风险就越大。KPMG在其关于AI风险的指南中反复强调治理和内部控制的重要性。企业需要一个具备完整治理框架的Agent平台，它必须提供：

①可观测性： 所有的决策和操作都必须有详细日志，可追溯、可审计。

②权限管控： 能够精细化地设定Agent的操作边界，比如在财务场景中，对“写入”、“删除”等高风险操作设置人工审批环节。

③数据安全： 必须有严格的数据隔离和加密机制，尤其是在处理客户信息、财务数据等敏感内容时，要确保符合GDPR、国内《个人信息保护法》等法规要求。

一个无法被有效管控的Agent，对企业而言不是资产，而是随时可能引爆的“定时炸弹”。

3、预算与回报评估

谈到预算，不能只看软件的许可费用。企业需要计算的是总拥有成本（TCO），这包括了实施部署、系统改造、人员培训以及后期的运维和算力消耗。根据浪潮信息的实测数据，尽管大模型推理成本在下降，但一个复杂的Agent任务仍可能消耗数百元的算力资源。如果一个Agent的运行成本甚至高于它所替代的人工成本，那降本增效就无从谈起。

此外，更重要的是投资回报率（ROI）的衡量。德勤在《2024年企业生成式AI状况》报告中提到，绝大多数（74%）的企业表示其最先进的GenAI项目达到了ROI预期。ROI的计算不应局限于节省了多少人力，还应包括：

①效率提升： 任务处理周期从几天缩短到几分钟。

②质量改善： 自动化带来的错误率降低，避免了因人为失误造成的损失。

③业务增收： 将员工从重复劳动中解放出来，让他们能更专注于客户关系、市场策略等高价值活动，从而带来的收入增长。

因此，一个好的Agent产品，应该能提供清晰的成本效益分析模型，帮助企业在采购前就看清这笔投资的价值所在。

二、企业级智能体首选推荐：实在Agent“数字员工”

基于以上选型因素，我们再来看“实在Agent”，就会发现它在设计理念和技术实现上精准地回应了企业落地的核心痛点。它不是一个停留在概念层的“万能助手”，而是一个深耕企业场景的“实干家”。

1、核心突破：“深度规划”下能自主思考的“执行者”

2025年10月实在智能最新发布了实在Agent720版本，其核心亮点是引入了“深度规划”（Deep Planning）能力。这不仅仅是一个功能升级，而是一次质的飞跃。传统的自动化工具或早期Agent更像是“流程执行者”，你需要提前为它编写好固定的脚本或工作流。而具备深度规划能力的实在Agent，则更像一个能自主思考、规划与反思的“执行者”。

用户只需给出一个模糊的目标，比如“帮我分析一下最近几款热门手机的市场舆情”，它就能像人一样自主思考：首先，解析目标，理解什么是“热门手机”和“市场舆情”；然后，将任务拆解为一系列子步骤，如“打开小红书和B站”、“搜索相关型号”、“采集高赞笔记和视频”、“汇总数据并生成报告”；最后，通过其多智能体协同架构，调度不同的专业Agent去执行这些子任务。

这种从“被动执行”到“主动规划”的转变，正是中国互联网协会定义的智能体从L3（有条件自动化）向L4（高度自动化）跃迁的关键标志。它让Agent真正具备了处理非结构化、开放性任务的能力，而这正是企业真实业务场景的常态。

2、独特优势：无需API的“万能操作手”与轻量化部署

前文提到，API依赖是企业引入自动化最大的拦路虎。实在Agent通过其全球首创的ISSUT（智能屏幕语义理解）技术，彻底绕开了这个问题。这项技术让Agent能像人眼一样“看懂”屏幕上的任何软件界面，无论是上世纪90年代的“绿屏”终端，还是没有开放接口的桌面软件，它都能通过识别UI元素（按钮、文本框、菜单）来进行操作。

这意味着企业几乎无需对现有IT系统进行任何改造，就能实现自动化。这不仅极大地降低了技术门槛和实施成本，也使得自动化的范围扩展到了过去无法触及的“信息孤岛”。例如，一位亚马逊卖家反馈，通过实在Agent，过去需要3-4小时手动监控竞品的工作，现在只需一句指令，10分钟内就能自动完成，准确率100%。

此外，实在Agent还摆脱了对虚拟机的依赖。它能直接在真实的操作系统环境中稳定运行，像一个普通的“数字员工”一样使用浏览器、Excel、钉钉等工具，极大地简化了部署和维护的复杂度，让企业可以更轻量、更灵活地应用Agent。

3、企业级保障：强大的自主能力的可控性

强大的能力必须匹配严格的管控。实在Agent从设计之初就内置了一套完整的企业级安全与治理框架。它不仅提供全面的行为日志追溯，确保每一次操作都有据可查，还支持精细化的权限管理和人工审批节点，防止Agent“越权”操作。

特别值得一提的是它的“抗幻觉”机制和自我纠错能力。在执行任务时，如果遇到预期之外的情况，比如网站登录状态失效或数据格式变更，传统的自动化脚本会直接报错停止。而实在Agent能够通过自我验证机制发现问题，并自动重新规划路径，比如增加“重新登录”的步骤，从而保证任务在多变的真实环境中稳定完成。这种鲁棒性也是衡量一个Agent能否在生产环境中“扛大梁”的重要标准。

结语

AI Agent的浪潮势不可挡，但对于身处其中的企业而言，企业级智能体的核心价值终究要回归到解决实际问题、创造商业回报上。从“大而全”的幻想回归到“小而美”的场景切入；从对API的执念转向对屏幕操作的兼容；再到从对自主性的无限崇拜转向对安全可控的严格要求……这或许才是企业在Agent时代实现降本增效的务实之路。

以实在Agent为代表的国产厂商正是在这条务实的道路上，通过像“深度规划”、ISSUT等创新技术，努力填平AI技术与企业应用之间的鸿沟。它们没有把Agent塑造成一个无所不能的“神”，而是致力于将其打造成一个可靠、高效、安全的“数字员工”。对于正在考虑智能化转型的企业来说，这或许就是那个最值得认真考虑的答案。