智能体深度测评一文通7：实在Agent vs 扣子

中国信通院发布的《智能体技术和应用研究报告（2025年）》显示，智能体以大模型为智能底座，具备自主感知、规划、决策和行动的能力，正加速渗透至金融、制造、政务等多个行业。市场规模的预测也印证了这一趋势，Markets and Markets 预测全球智能体市场将从2024年的51亿美元增长到2030年的471亿美元，复合年增长率惊人。

（数据来源: Markets and Markets 智能体市场预测报告）

那么对于企业决策者和技术负责人而言，市面上琳琅满目的“智能体”产品中，哪种Agent才能真正解决我们的业务痛点？今天我们就选取两款在国内极具代表性的产品进行深度剖析：一款是深耕企业自动化领域的实在Agent，另一款是字节跳动推出的低代码AI构建平台扣子（Coze）。它们虽然都是智能体，但在定位、技术路径和应用场景上却不同。

先说结论，实在Agent更像一个“企业级数字员工”，其核心价值在于执行，即深入企业复杂的业务流程，完成跨系统、需要复杂操作的自动化任务。而扣子则是一个“AI应用开发工坊”，其核心价值在于创造，即让非技术人员也能快速构建各种形态的AI Bot，用于对话、问答和内容生成。两者代表了智能体落地的两种主流范式，即流程自动化与应用生成。为了更直观地理解，我们还是先通过一个表格大致了解一些二者的核心差异：

一、 定位与核心价值分析

产品的定位决定了它的核心价值主张。实在Agent从诞生之初就瞄准了企业运营中的“沉疴顽疾”，即那些因系统老旧、流程繁琐、数据孤岛而导致的高度依赖人工操作的场景。它的定位是一个“数字员工”，旨在将人力从高重复、低创造性的工作中解放出来。正如实在智能官方所强调的，它要解决的是企业智能化转型中“最后一公里”的执行问题，其价值直接体现在降本增效和流程优化上。

（来源: 综合产品定位分析）

相比之下，扣子（Coze）的定位更像一个“AI工坊”或“AI应用孵化器”。它由字节跳动推出，旨在降低AI应用的开发门槛。用户无需编写代码，通过拖拽、配置和简单的自然语言指令，就能“搭建”出一个属于自己的AI机器人。这些机器人可以用于知识库问答、电商导购、甚至MBTI性格测试等。扣子的核心价值在于赋能与创新，为个人和企业提供了一个快速验证AI想法、创造新型交互体验的平台。

二、技术架构与核心能力分析

技术架构是决定产品能力边界的根本。实在Agent的独特之处在于其“大脑+手脚”的复合式架构。其“大脑”是自研的TARS垂直流程大模型，负责理解复杂的自然语言指令并进行任务规划。而其强大的“手脚”，则是基于一项名为ISSUT（Intelligent Screen Semantic Understanding Technology，智能屏幕语义理解技术）的核心技术。

这项技术让实在Agent能够像人一样“看懂”并“操作”电脑屏幕上的任何软件界面，无论是网页、桌面应用还是老旧的ERP系统。这意味着它不依赖于目标软件是否提供API接口。这在企业现实环境中至关重要，因为大量核心业务系统（尤其是金融、制造业的“祖传”系统）根本没有API。实在Agent通过“视觉”来执行任务，解决了纯大模型“有脑无手”和传统RPA“有手无脑”的困境。在最新的7.2.0版本中，其“深度规划”能力进一步增强，面对“去京东收集销量前20的手机信息，存入Excel并发给老板”这类复杂指令，它能自主规划步骤、调用工具，甚至处理弹窗等意外情况，展现出高度的鲁棒性。

扣子的架构则是典型的“大脑+工具箱”模式。它的“大脑”可以是字节自家的云雀大模型，也支持切换使用其他主流大模型（如GPT、Claude等）。其核心在于提供了一个丰富的“工具箱”，包括插件（Plugins）、知识库（Knowledge）和工作流（Workflows）。用户通过组合这些工具，来扩展大模型的能力。例如，通过配置天气插件，机器人就能查询实时天气；通过上传公司文档到知识库，机器人就能回答内部问题。其近期开源的举动更是降低了技术门槛，让开发者可以在本地环境中部署和定制，这极大地促进了其生态的繁荣。

三、典型应用场景分析

1、实在Agent应用场景与案例

不同的技术能力，决定了它们在真实世界中的用武之地。实在Agent的应用场景高度聚焦于企业核心业务流程。以金融行业为例，信贷审核员需要登录征信、工商、内部风控等多个独立系统，手动核对申请人信息。这个过程耗时且易出错。实在Agent可以模拟审核员的全部操作，自动登录各个系统、获取数据、交叉验证并生成报告，实现7x24小时无人值守的风控。另一个典型案例是实在智能与河北电信的合作，通过部署数字员工，在采购管理、资费核算等20多个场景实现了自动化，单一场景处理时间从2小时压缩至10分钟，极大地提升了运营效率。这些都是深入企业业务流程的“无人区”，是传统自动化工具难以触及的领域。

l 具体案例：电商运营自动化

某大型亚马逊卖家面临每日数千订单的处理压力，同时需要监控竞品价格、优化广告投放和管理库存。使用实在Agent后，他们构建了一个全自动的运营流程：Agent每日定时登录亚马逊后台，自动获取订单信息并同步到ERP系统；同时，它会模拟人类访问竞品页面，收集价格和库存数据，根据预设规则调整自家商品价格；最后，它还能登录广告平台，根据销售数据自动调整关键词出价。据AMZ123报道，有头部卖家通过类似方案，实现了人力节省90%，Listing生成效率提升8倍的显著效果。

2、扣子应用场景与案例

扣子的应用场景则偏向于信息服务和人机交互。例如，一个企业可以上传所有产品手册和FAQ文档，快速创建一个智能客服机器人，部署到网站或App上，解答用户的常见问题。一个教育博主可以利用扣子创建一个“AI历史老师”，让用户可以随时提问关于某个历史时期的知识。在扣子社区的案例分享中，我们能看到各种创意应用，从“小红书爆款文案生成器”到“MBTI性格分析师”，五花八门。

l 具体案例：竞品分析报告生成器

一位市场分析师需要定期撰写竞品分析报告。她使用扣子，结合工作流和知识库功能，创建了一个自动化报告工具。她的指令是：“分析A公司和B公司最近一个季度的市场动态。” 扣子Agent首先通过联网插件，搜索并收集两家公司近期的公开新闻、财报摘要和社交媒体讨论。然后，它将这些信息与分析师预先上传到知识库中的行业背景资料进行比对，最后按照预设的报告模板（SWOT分析、关键动态、舆情总结），自动生成一份图文并茂的初步报告。整个过程从数小时的人工劳动缩短到几分钟。

四、用户体验与成本结构分析

对于企业用户来说，成本是最终决策的关键一环。两者的成本模型也反映了其定位差异。

实在Agent作为企业级解决方案，其收费模式更倾向于价值驱动。企业购买的不仅是一个工具，更是一套解决特定业务问题的方案，通常包含前期的业务流程梳理、Agent的配置部署和后期的维护支持。因此，其定价模式多为项目制、年费订阅或根据实现的降本增效成果进行价值分成的模式。这种模式下，企业的目标很明确：投入X成本，解决Y问题，节省Z人力。正如一些行业分析所指出的，成熟的Agent定价正从按用量转向按结果付费，这与实在Agent的模式不谋而合。

扣子的成本结构则采用典型的资源消耗模型。用户在平台上创建和运行Bot，会消耗“资源点数”。这些点数根据调用的模型类型、插件使用次数、知识库检索量等因素计算。平台通常会提供一定的免费额度，让用户可以无门槛体验和开发。对于需要大规模、高频使用的企业客户，则需要购买更多的资源点。这种模式对个人开发者和小型团队非常友好，可以“按需付费”，但在大规模商业应用时，需要仔细核算长期成本。

结语

经过以上详细的对比，我们可以清晰地看到，实在Agent和扣子虽然共享“智能体”之名，却服务于完全不同的目标，最后我们再做一个总结：

1、以下情况推荐选择实在Agent：

• 你的核心痛点是企业内部流程效率低下，存在大量跨系统、重复性的人工操作。
• 你的业务场景涉及许多没有API接口的老旧系统或桌面客户端软件。
• 你追求的是可量化的投资回报率（ROI），希望通过AI直接降低人力成本、提升业务处理速度和准确率。
• 你需要一个能够进行私有化部署、保障数据绝对安全的解决方案。

2、以下情况推荐选择扣子：

• 你的目标是快速创建和部署面向用户或员工的对话式AI应用，如智能客服、知识助手、营销工具等。
• 你希望赋能非技术背景的员工，让他们也能参与到AI应用的创新和构建中。
• 你的需求是快速验证一个AI创意，或者为现有产品增加一个智能交互的入口。
• 你对成本敏感，希望从免费或低成本开始，并根据用量逐步扩展。