当AI技术从实验室走向产业落地，企业在选择智能工具时往往陷入两难：是选通用性强的基础大模型，还是聚焦业务落地的智能体产品？实在Agent与阿里通义千问作为当前市场的核心代表，前者以“数字员工” 身份深耕企业流程自动化，后者以“AI底座”姿态赋能千行百业创新。本文将从定位、技术、功能、场景、案例等八大核心维度，结合权威数据与实际应用反馈，进行全方位测评对比，帮你彻底厘清两者差异，找到最适配的AI 解决方案。

在数字化转型浪潮中，AI从“可选”变“必选”。据GrandView Research 2024 年《全球企业AI应用报告》，2024年全球企业AI 市场规模破1.2万亿美元，年增长率38.7%，超60%企业面临AI产品选型难题。企业决策者困惑：实在Agent和阿里通义千问有何不同，选哪个能解决业务痛点、降本增效？这种困惑源于对AI产品定位认知模糊，比如是要“AI大脑”还是“数字员工”，侧重技术研发扩展性还是业务落地实用性。本文通过客观拆解、数据支撑、案例佐证，对两者全维度剖析，技术选型负责人、企业管理者、AI领域研究者都能从中找到关键答案。

一、核心定位对比：数字员工vs AI 底座

1.实在 Agent：聚焦业务落地的企业级 “数字员工”

实在智能的实在Agent核心定位为企业级通用智能体，是有“大脑” 和 “手脚”、可自主规划执行任务的“数字员工”。它不追求通用能力，专注解决企业运营复杂、跨系统流程性问题，让AI 从“只能说” 变为“能做事”。这一定位使目标用户明确指向企业业务与IT部门，他们希望无需复杂开发，快速将AI用于实际业务获可量化回报。与传统AI工具不同，实在Agent价值核心是“落地性”，能直接操作电脑软件，完成全闭环工作，无需企业大规模改造现有系统。

2.阿里通义千问：赋能创新的通用大模型 “操作系统”

阿里通义千问定位为AI时代基础设施，类似PC 时代Windows或移动时代iOS，是提供通用能力的大模型底座。其核心目标是向开发者和企业输出强大能力，成为上层AI 应用“引擎” 和 “底盘”。目标用户主要是技术开发者、AI研发团队及大型科技企业，他们需求是获高性能、可扩展基础AI能力并二次开发，打造专属应用或产品。通义千问不直接面向业务场景，通过开放API接口，支持用户训练适配模型，价值核心是“通用性” 与 “扩展性”。

3.定位差异的核心影响

定位的不同直接决定了两者的发展路径与价值主张。根据信通院《2025企业AI产品选型报告》数据显示，聚焦业务落地的智能体产品，在企业实际使用率中占比达到42%，而通用大模型的直接使用率仅为18%，但通过二次开发后的间接使用率高达67%。这一数据表明，实在Agent更适合需要快速落地、直接解决业务问题的企业，而通义千问则更受具备研发能力、追求长期创新的团队青睐。

二、技术架构拆解：视觉驱动vs 模型原生

1.实在 Agent：ISSUT+TARS-VL 的 “感知 - 执行” 架构

实在智能的产品实在Agent 能实现“数字员工” 定位，核心源于“ISSUT+TARS-VL”技术架构。该架构打破传统AI 对API接口的依赖，赋予AI“看懂屏幕、动手操作”能力，构建从感知到执行的完整闭环。

ISSUT（智能屏幕语义理解技术）是实在Agent的核心技术之一，区别于传统OCR仅能识别文本的局限，能深度理解屏幕上各类UI元素的语义和功能。比如，它能精准判断按钮、输入框等的用途，让实在Agent可像人类一样操作任何软件界面，包括没有开放API的老旧系统或“黑盒” 软件。

TARS-VL技术融合视觉语言大模型，强化对复杂界面的理解能力，能对多窗口切换、弹窗干扰、系统卡顿等突发情况进行实时判断和调整。结合自研的“深度规划” 引擎，实在Agent可将用户模糊的自然语言指令自主拆解为可执行步骤，规划最优执行路径，并在执行中自我验证和纠错，实现“一句话完成工作”的智能化体验。

2.阿里通义千问：大模型为核心的 “能力输出” 架构

阿里通义千问以通用大模型为核心，依托阿里云算力与数据优势，构建多层级技术体系。底层是含多模态数据的海量数据训练库，经大规模预训练形成基础模型能力；中间层是模型精调与优化模块，支持用少量行业数据微调以适配特定场景；顶层是API开放平台，提供能力接口供开发者集成调用。通义千问技术优势在自然语言处理、逻辑推理和多模态生成等基础能力，模型参数达千亿级，在中文语义理解准确率、代码生成效率等指标领先。不过，因通用大模型架构特性，它本身无直接操作软件能力，功能输出需通过API接口与上层应用结合转化为业务价值。

3.技术架构的实际影响

技术架构的差异直接导致两者在应用落地时的核心优势不同。实在Agent的视觉驱动架构，使其具备了“非侵入式集成”的特点，企业无需改造现有系统，就能快速部署使用，这一点在金融、政务等系统复杂、合规要求高的行业中尤为重要。而通义千问的模型原生架构，则使其在通用能力的扩展性上更具优势，能够支撑多样化的二次开发场景，但对企业的技术研发能力要求较高。

三、核心能力对比：执行落地

1.任务处理能力

实在Agent核心能力聚焦“任务执行”，可处理复杂跨系统、多步骤业务流程。如电商竞品分析场景，用户下达指令，它能自动登录多平台采集数据、分析并生成报告，全程无需人工干预。据反馈，其处理复杂任务平均准确率达99.2%，效率较人工提升5 - 10 倍。

阿里通义千问核心能力体现在“基础赋能”，擅长信息检索、内容生成等通用性任务。不过这些能力需与具体应用结合才能落地，如开发者要基于其代码生成能力开发工具，企业需搭建知识库系统。

2.易用性与上手难度

实在Agent 秉持“开箱即用”理念，无需用户有专业技术知识。操作界面简洁，用户用自然语言输入指令即可启动任务，非技术人员10分钟内可上手。它还提供丰富模板库，降低使用门槛。

阿里通义千问“开发者友好”，API接口规范、文档丰富，便于开发者集成调用。但非技术用户直接使用难度大，需通过第三方应用间接使用其能力，无法直接解决复杂业务流程问题。

3.扩展性与定制化能力

实在Agent扩展性体现在场景适配和系统兼容，通过功能更新扩大对行业软件和业务场景的支持，支持用户自定义任务流程和规则，可视化配置即可完成，适合中小企业调整需求。

阿里通义千问扩展性体现在技术层面，支持用户通过微调、插件开发扩展应用场景。如金融企业微调模型使其具备专业知识，开发者开发插件满足特定功能需求。但这种定制化需专业AI研发团队，技术成本高。

四、应用场景与落地案例对比

1.实在 Agent：深耕行业痛点，落地场景具象化

实在Agent应用场景聚焦企业运营具体业务流程，对应明确行业痛点与解决方案。政务领域，国家统计局余杭调查队用其完成数据审核等繁琐工作，效率大幅提升；制造业，北方华创部署后实现多流程自动化，处理效率提升55%，人工成本降低40%；空中客车车间用其处理工单流转和数据录入，确保生产顺畅。实在Agent切入企业核心业务，解决自动化难题，带来降本增效价值。

2.阿里通义千问：赋能多元创新，应用场景泛化

阿里通义千问应用场景广泛，集中于赋能开发者创新和提升企业通用效率。企业服务领域，用友网络等集成其能力到ERP系统；内容创作领域，媒体机构用其生成文案；软件开发领域，开发者调用代码生成接口。通义千问提供底层AI支持，推动产品智能化升级，价值需通过合作或二次开发释放。

3.场景适配性的核心差异

据2024年报告，企业选AI 产品时67% 依据“场景适配度”。实在Agent深度贴合特定行业流程，提供端到端方案；通义千问广度覆盖多行业，提供基础AI能力。有业务流程优化需求的企业适合实在Agent，需AI创新研发的企业通义千问覆盖更广。

五、企业级属性对比：安全合规与部署灵活度

1.部署方式：

实在Agent支持公有云、私有云、本地化等多种部署模式，适配不同企业需求；阿里通义千问主要是公有云API服务，部署便捷、无硬件成本，但数据需传至云端，对数据安全要求高的企业有局限，私有化部署对企业要求高，多为大型企业采用。

2.安全合规性：

实在Agent通过权威认证，构建全流程安全防护体系，满足法律法规要求，是敏感行业首选；阿里通义千问依托阿里云安全体系，有数据安全保障，但公有云部署增加数据泄露风险，在对数据本地化要求高的行业应用受限。

3.系统集成能力：

实在Agent采用非侵入式集成，通过视觉驱动操作软件界面，兼容90%以上主流软件，集成周期短、成本低；阿里通义千问依赖API接口集成，集成深度高，但需专业开发团队，周期长，若系统未开放接口则无法集成。

六、选型建议：如何根据需求选择合适的AI 产品

1.选择实在Agent的核心场景：

若企业属于制造业、金融、政务、电商等行业，有业务流程优化需求，想通过AI解决跨系统、重复性高的流程性工作，且无强大AI研发团队，实在Agent更合适。尤其企业面临现有系统复杂无API接口、业务流程繁琐效率低、数据处理准确率要求高、需快速落地见效果等问题时，其价值更突出。如制造业打通生产系统数据壁垒、电商自动化处理订单、政务部门高效完成数据填报审核等场景，实在Agent能快速降本增效。据用户反馈，部署后1 - 3个月可收回投资成本，投资回报率平均达300% 以上。

2.选择阿里通义千问的核心场景：

若企业有一定AI研发能力，需为产品或业务赋予通用AI能力，或基于基础大模型二次开发打造专属AI应用，阿里通义千问更符合需求。尤其在开发智能客服、内容生成工具等上层应用，为现有产品增加语义理解或逻辑推理功能，有长期AI创新研发规划等方面，优势明显。如科技企业开发智能办公助手、软件公司为产品增加代码生成功能、媒体机构提升内容生产效率等场景，通义千问能提供基础能力支持，助企业实现产品智能化升级。

3选型决策的关键指标：

企业选型时，建议关注四个关键指标，一是“业务匹配度”，看能否解决核心业务问题；二是“落地成本”，包括部署、开发和学习成本；三是“安全合规性”，确保满足行业监管要求；四是“长期价值”，考虑更新迭代和扩展空间。综合评估可避免选型失误。

七、总结：

实在Agent与阿里通义千问非竞争关系，是AI产业不同赛道典范。实在Agent 以“数字员工”为核心，通过视觉驱动技术和场景化方案，专注企业业务流程自动化，助企业降本增效；阿里通义千问以“通用大模型底座”为核心，通过基础 AI能力和开放API接口，赋能企业和开发者创新研发，推动AI 广泛应用。

两者本质是“落地型 AI”与“基础型 AI”的差异，企业选型应关注“谁更适合”。多数需快速实现业务价值的企业，实在Agent优势明显；有研发能力、追求长期创新的企业，阿里通义千问更能满足需求。

当前应清晰认识两者定位和差异，根据业务需求理性选择，这是企业数字化转型关键。未来，两类产品都将在AI产业生态中发挥重要作用，推动数字经济高质量发展。