数据采集方式有哪些？从传统工具到智能体全景解析

在数字化时代，无论是电商运营还是财务报告，都需要在系统中采集获取数据，但是面对海量数据，如何做到高效和准确采集、录入，是很多企业头痛的难题。从手动录入到自动化脚本，再到如今能够理解、规划和执行的智能体（Ai Agent），让数据采集经过三次大的变迁。

企业在数据采集上平均投的时间超过30%，而超过60%的企业仍然在运用半自动化方式混合处理多方数据，传统采集已经成为了效率提升的瓶颈。

一、传统方式：依赖手工、效率缓慢

企业数据采集一般都是从人工手工操作的方式，最原始的就是人类在多个系统之间登录和切换、查询以及复制、粘贴等，虽然采集方式灵活，但是效率低，且错误率达到3%-5%。

后来随着技术进步，开始使用API接口，在系统之间进行标准化数据推送，企业可以通过编程方式从其他系统获取结构化数据，效率和准确性提升。但是并非所有系统都支持API，不同系统的API协议也不一致，开发成本高。

为了应对非结构化数据，网络爬虫应运而生。通过模拟浏览器爬取行为，爬虫可以通过网页提取商品信息、新闻内容以及价格数据。不过随着反扒机制提升以及网页结构变化和法律风险等，爬虫成本也在不断提高。

有的企业，则是采用了机器人流程自动化（RPA）技术，模拟人类操作和点击，自动登录系统进行点击和复制数据。不过传统RPA本质上仍然是机械执行预设好的流程，一旦界面更新，整个流程就需要重新设计。

二、智能采集：结合AI学会观察和思考

AI驱动的数据采集，不在局限于固定脚本，让机器具有眼睛、手脚和大脑，就如实在Agent，核心利用“TARS-VL+ISSUT”双引擎架构。塔斯大模型作为大脑负责拆解任务和思考，它会像一个资深分析师，将任务分解为可执行的步骤。

而ISSUT智能屏幕语义理解技术则是精准的手眼，通过计算机视觉技术看懂屏幕，不管是虚拟机、桌面还是浏览器，都能精准识别每一项元素。

这些能力，让智能体具备了强大的环境适应性，比如实在Agent可以自动登录金蝶云系统，完成查询、下载等完整操作，无需人工干预。

三、实践场景：智能体如何重塑行业数据

（一）电商运营

对电商从业者而言，每天需要从多个头部电商平台获取销售和广告数据，传统方式需要2-3个人每天消耗半天来手动操作。但实在Agent接收到指令后，就能自动登录平台、获取报表、清洗和整合数据分析半高，全程仅需要15分钟。

（二）跨境业务

在跨境运营中，痛点来自于多语言、不同时区环境，如知名品牌“倍思”引入实在Agent数字员工后，实现全天候多语种客服支持，实时响应来自全球不同地区的客户咨询。

（三）物流领域

东航物流引入实在Agent，在地面服务、航空速运等环节进行自动化采集和处理，在数字员工7x24小时不间断工作加持下，实现精准高效处理订单，减少不必要的能源消耗。

（四）制造业

通过连接传感器、质检系统，实在Agent可以自动采集生产数据和监控设备状态，检测异常时立即发出预警，形成从数据采集到决策执行全链路闭环。

四、矩阵对比：不同场景下如何选择

（一）人工采集

灵活，无需开发，但是效率低，错误率高，适合单次低频采集。

（二）API接口

效率高、数据规范，但是需要系统开放接口，且需要开发和维护。

（三）网络爬虫

通过解析HTML上的公开数据，灵活采集，但容易受反爬策略影响。

（四）传统RPA

定位界面元素，模拟人工操作，对老旧系统友好，但规则固定，容易受界面更新影响。

（五）AI智能体

兼具视觉感知和大模型理解功能，适应性强，可以理解模糊指令，面对复杂流程、跨系统依旧能动态应对。

五、应对策略：构建智能采集体系

如果是刚起步的企业，从自身痛点场景入手，可选择传统RPA或者标准化API方案，解决特定数据采集问题。

如果是业务复杂、系统多元的中大型企业，可采用如实在Agent的智能体混合架构，不仅能应对复杂多元数据采集，还能通过智能体画布，让业务人员轻松上手。

在实施的时候，企业可以从单点突破到横向扩展的方式，先选择一个ROI高的场景实验，效果良好后可以横向扩展到其他部门，最后纵向构建企业级智能体生态。

结语

未来企业的竞争力，很大程度上就取决于采集、整合和运用数据的能力。具备自主决策能力和数据采集能力的智能体，不仅能采集数据，还能基于数据实时分析结果，自动触发后续业务流程。

如实在Agent此类智能体，正是企业构建核心能力的关键，帮助企业在驱动数据的道路上稳定发展。

参考资料

1.实在智能：数字员工在国内外4000多家企业“上岗”