作为全球企业级通用智能体的领跑者，实在Agent的技术优势是什么？

当大模型从技术演示涌向产业应用，如何将AI真正转化为生产力？一份2025年的行业分析报告指出，近八成企业已在尝试使用生成式AI，但同样多的企业表示尚未看到对业务利润的显著影响。这种“雷声大、雨点小”的悖论正驱动着行业从“实验性AI”转向能够交付可衡量价值的“自主智能体”。

在这里，AI Agent作为一种能自主理解目标、规划任务、调用工具并与数字世界交互的“数字员工”，正是填补这道鸿沟的一座关键桥梁。全球AI Agent市场规模预计将从2024年的54亿美元增长至2030年的503.1亿美元，年复合增长率高达45.8%，这预示着一个全新赛道的开启。

（数据来源: Grand View Research, 2025）

现实中企业落地Agent面临的挑战远比想象中复杂，像老旧系统无法连接、AI“幻觉”导致结果不可靠、任务执行过程像个“黑箱”无法控制……这些问题使得许多Agent产品停留在“玩具”阶段，难以胜任严肃的商业任务。在这样的背景下，一些真正从企业实际痛点出发、具备扎实工程能力的产品开始脱颖而出。其中，实在智能推出的实在Agent，尤其是在其最新的7.2.0版本中，凭借其独特的“深度规划”能力和全栈技术架构，为企业级通用智能体的规模化落地提供了一条清晰可行的路径。本文将深入剖析，作为赛道领跑者的实在Agent究竟凭借哪些核心技术优势，解决了企业在智能化转型中的哪些难题。在开始之前，我们先通过一个表格概览其核心优势：

一、全栈式技术架构：打造“会思考、能执行”的数字员工

一个优秀的智能体不仅要有一个聪明的大脑，还需要有灵巧的手眼和清晰的思维逻辑。实在Agent的技术架构正是围绕这三点构建的闭环体系。

1、大脑：TARS大模型——优化企业场景的推理核心

智能体的“大脑”是大型语言模型（LLM）。但通用LLM在处理专业、垂直的企业任务时，往往会因缺乏行业知识而表现不佳。实在Agent的核心驱动力来自于其自研的TARS（塔斯）系列垂直大模型。与追求“大而全”的通用模型不同，TARS从一开始就聚焦于企业服务领域，通过在金融、电商、制造等行业的千亿级高质量Token训练，其在语义理解、逻辑推理，尤其是对中文复杂指令和模糊指令的拆解能力上表现出显著优势。

比如在金融领域，实在智能与湘财证券共建的TARS-Finance-7B模型，在保留通用能力的同时，深度融合了金融财经知识，使其在处理研报分析、合规审查等任务时更为精准。这种“通用+垂直”的模式，确保了Agent在不同行业都能快速适应，能够理解业务“行话”。

2、手眼：ISSUT技术——打破软件孤岛

如果说大模型是“大脑”，那么如何与众多不同的企业软件交互，就是“手眼”要解决的问题。这是传统自动化一个最大的痛点，即“阿喀琉斯之踵”，严重依赖软件系统提供的API接口。一旦遇到没有API的老旧系统（如银行的绿屏终端）、封闭的工业软件或频繁迭代的网页应用，自动化便无法正常运行。

实在Agent通过其获得国家专利的ISSUT（智能屏幕语义理解）技术，彻底改变了这一局面。ISSUT不依赖任何API，而是像人一样，通过计算机视觉（CV）和UI结构分析，直接“看懂”屏幕上的图形界面元素。无论是按钮、输入框还是下拉菜单，它都能精准识别并进行交互操作。这项技术使其能够兼容从上世纪70年代的终端到最新的云原生应用，真正实现了“所见即可操作”，图形界面元素操作准确率领先主流开源模型10%。这种“万能操作手”的能力，是实在Agent能够深入企业“毛细血管”、盘活沉睡数字资产的关键。

3、思维：深度规划——从单纯“执行者”到会思考的“执行者”

有了聪明的大脑和灵巧的手眼，还需要一个清晰的“思维”过程来串联。传统的Agent在执行任务时，像一个严格遵循预设脚本的机器人，一旦遇到界面改版、网络延迟等意外情况，任务就容易失败。而具备“深度规划”能力的实在Agent，在接收到一个模糊目标后（例如，“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”），会进行“边想边做”的动态规划。在执行任务的过程中它首先会将AI的“规划思路”与“执行逻辑”完整地展示给用户，让整个过程透明可见；而后自主将复杂目标拆解为一系列可执行的子任务，并动态调用浏览器、Excel、钉钉等工具。

此外更重要的一点，是它具备自我验证和纠错能力。即如果在执行中发现数据源错误或操作失败，它能自动定位问题并重新规划路径，而不是简单地中断。这种能力极大地提升了复杂任务的执行成功率，解决了企业应用中最担心的“幻觉”和不确定性问题。

二、跨平台多模态交互：重塑人机协作新范式

技术最终要服务于人。实在Agent在人机交互上的创新，旨在将强大的AI能力以最自然、最便捷的方式提供给每一位员工。

（数据来源: businessengineer.ai, 2025）

1、多终端协同，打破设备边界

企业的工作流并不仅限于PC。实在Agent支持跨平台、多终端协同，用户可以在通勤途中通过手机语音下达指令，Agent则在云端或本地PC上执行任务，并将结果报告回传至手机。这种能力的背后，是其支持Web、API等多渠道调用的开放架构，打破了物理设备的边界，让自动化无处不在，这彻底摆脱了虚拟机依赖问题。

2、自然语言交互，让自动化人人可用

过去，自动化流程的创建是RPA工程师的专利，门槛极高。实在Agent将交互方式回归到最自然的语言。业务人员无需学习任何编程或流程设计，只需像与同事对话一样，用一句话描述需求，Agent就能自动生成稳定可执行的自动化流程。这极大地降低了自动化的使用门槛，让最懂业务的一线员工也能成为自动化的创造者和受益者。根据预测，到2025年，50%的企业将实施AI Agent，远高于目前的10%，而低门槛的交互方式是推动这一普及的关键。

3、实时透明执行与动态干预

信任是企业应用AI的基础。实在Agent在执行任务时，并非一个“黑箱”。用户可以实时看到它的每一步操作、每一次决策，甚至它的“思考过程”。这种透明度赋予了用户完全的控制权。在关键节点，用户可以随时暂停、介入、修正，或者让Agent在遇到不确定性时主动请求人工决策。这种“人机协同”的模式，既发挥了AI的效率，又保证了人类的监督和最终决策权，特别适用于金融、法务等高风险场景。

三、企业级落地能力：支撑规模化智能自动化的基石

从一个有趣的工具到一个可靠的生产力平台，需要强大的企业级特性作为支撑。实在Agent在设计之初就充分考虑了规模化部署、可靠性和安全性。

（数据来源: GAIA Benchmark, 2025 (via woshipm.com)）

1、“企业大脑”与多智能体协同

面对复杂的业务场景，单一Agent的能力是有限的。未来的趋势是多智能体系统，不同的Agent扮演不同角色，协同完成一个大目标。实在Agent的架构支持多智能体协同，可以构建一个“企业大脑”。例如，在招聘场景中，“招聘助理Agent”负责在招聘网站上发布职位，“简历分析Agent”负责筛选和打分，“面试安排Agent”负责协调时间，它们共同完成整个招聘流程，效率远超单个Agent。

2、快速部署与高复用性

企业对效率的追求是极致的。实在Agent将构建复杂自动化系统的周期从传统的数月缩短至3-5天，效率提升幅度高达300%。这得益于其低代码开发平台和流程的模块化设计。一次创建的自动化流程可以被轻松复用和分享，快速推广到不同部门和场景，实现投资回报率的最大化。

3、高可靠性与安全合规

对于企业而言，稳定性和安全性是不可逾越的红线。实在Agent通过创新的“AI+规则引擎”双模决策机制来确保可靠性。AI层负责任务拆解和路径规划等创造性工作，而规则引擎层则负责校验操作的合规性，为AI的“自由发挥”设定安全边界。在医疗场景的测试中，该架构将AI生成报告的准确率从70%提升至98%。此外，平台支持私有化部署和全栈国产化信创体系，满足了金融、政务等高安全要求行业的数据隐私和合规需求。

四、行业深度适配：驱动垂直领域效率革命

通用智能体的最终价值，体现在其改造垂直行业的能力上。实在Agent已在金融、制造、电商零售等多个领域展现出巨大的应用价值。

（数据来源: woshipm.com, 2025）

1、金融风控：精准与效率的双重提升

金融是数据密集型行业，也是AI应用的绝佳场景。截至2024年，金融领域的大模型渗透率已突破50%，位居各行业之首。实在Agent在金融领域的应用覆盖了信贷审批、风险评估、反欺诈等多个核心环节。例如，在某大型银行，部署实在Agent后，通过自动化的多源数据核验和智能化的风险识别，贷款审核流程从平均2天缩短至数小时，且坏账率显著降低。

2、制造业：打通“智”造的“神经末梢”

在工业4.0时代，制造业面临着从“自动化”到“智能化”的转型压力。实在Agent通过其强大的系统兼容能力，能够连接ERP、MES、SCM等多个孤立系统，打通产、供、销全链条数据。例如，为中国日化领军企业纳爱斯集团，实在Agent被应用于物料清单（BOM）自动生成、物流数据跟踪、采购订单创建等多个场景，实现了7x24小时不间断运行，极大提升了供应链的响应速度和运营效率。

3、持续进化的技术生态：面向未来的布局

实在Agent的技术优势不仅体现在当前，更在于其面向未来的清晰演进路线。目前它正在积极扩展多模态能力，未来将能理解和处理图像、音视频等更复杂的信息。在硬件兼容性方面，实在Agent正将其能力从软件拓展至人形机器人、智能家居等实体设备，布局具身智能。更重要的是，它坚定地走国产化适配路线，全面支持华为昇腾、麒麟OS等信创生态，这在当前国际竞争格局下，为其赢得了重要的战略主动权。

结语

可以说，实在Agent的技术优势并非某一项单一的、颠覆性的技术，而是一种系统性的、务实主义的工程胜利。它致力于实实在在解决企业在真实世界中遇到的核心痛点，像如何让AI与现有流程无缝对接？如何确保AI的输出可靠可控？如何让普通员工也能轻松使用AI等等现实问题。

根据国务院的规划，到2027年中国智能体应用普及率需超过70%。在这场从“人工智能+”到“+人工智能”的时代变革中，像实在Agent这样真正懂业务、重落地、敢啃硬骨头的技术方案，无疑将成为推动千行百业智能化转型的核心引擎。