智能体搭建案例有哪些？2026智能体搭建案例全景展示

智能体概念已经从技术上面进入各行各业，成为真实生产力。跟传统自动化工具有区别的是，智能体还具有自主规划、执行能力，能够在人类的模糊语言中处理指令、应对环境变化，实现端到端复杂任务的处理。

另外，IDC报告，全球超过30%企业在2027年都会部署AI智能体在关键流程上实现自动化。而中国市场中，以实在Agent为代表的智能体平台已经累计服务制造、金融、电商等行业平台4000+家，这也说明了智能体如何从可以使用到好用，然后再到不可或缺的路径。

一、智能体实践行业

（一）电商零售

在跨境电商、国内电商以及零售行业的运营与客服这两个职位上，搭载了智能体后，可以实现多个平台的数据自动下载、销售数据整合以及广告数据同步，运营报表的生成也只需要须臾之内，替代人工，且不容易出错。

每天员工只需要发号指令，通过个平台积累销售数据，然受生成核心指标，智能体就会从登录、抓取、清洗整合、分析生成等方面，将 原来一个人需要半天的工作，压缩到15分钟以内，且保持99%准确率。

而从重复劳动中解放出来的员工，则是可以转向更有价值的市场策略分析之中。

（二）金融保险

金融行业对于数据的准确性、安全性、合规性等要求极高，全国性商业银行在消费贷款领域引入智能体后，就能实现贷款材料申请的预审以及风险筛查。

当客户线上提交贷款申请后，智能体会自动开始征信和身份校验、文档智能审核、规则化出筛、生成预审报告等，将审核人员从繁复的工作中解放，让他们能够专注于复杂的案件处理。

（三）政务公共

智能体在提升行政效率、减轻负担等方面有不错的效果。比如统计局开展企业统计报表填报工作时，面临企业数量众多、填报系统复杂、数据准确要求高等问题。

当引入RPA智能体后，开启自动填报和登录、精准抓取数据、智能提交、过程留痕等，实现数据多跑，企业少动手等问题，减轻企业和统计人员双方的负担，保障数据准确及时。

二、实在Agent通用智能体如何搭建

（一）首先TARS作为实在Agent的大脑，负责用户输入自然语言时的理解，对任务规划和逻辑推理。

（二）ISSUT语义理解是眼睛，让智能体能够像真人一样理解界面上的按钮、表格等元素，广泛兼容。

（三）RPA手脚，接入RPA工具后，智能体能够开启自动化点击、输入和拖拽等操作，来完成具体任务。

（四）低门槛开发方式，可视化画布直接呈现给业务人员，不需要精通算法或者编程就能将其运转。

（五）确保安全性，企业级的安全和管控能力，让智能体的调度和分配变得分析容易，能满足运营需求。

三、主流搭建方式

（一）零代码平台

如实在Agent等商业成熟的平台，由业务专家和IT协同，通过可视化构建智能体，由快速度、低风险和可复用等优势，在高ROI业务场景能解决明确需求。

（二）高代码开发

利用AutoGen开源框架跟大模型API从零开始编写智能体的记忆、规划以及工具调用，由高度灵活性和深度定制，对团队技术要求高，还需要自主部署解决。

（三）定制方案

在特定场景，如财务对账、HR初筛、智能客服等环节，提供标准化SaaS智能体产品，此类方式部署快，但是对于全部的业务流程可能无法延展，定制空间有限制。

四、如何选择

（一）根据场景，优先找到业务最痛点的地方，通过清洗的流程和小场景切入，快速验证是否有效。

（二）评估路径，客观评估内部是否有IT能力，如果没有强大的AI研发团队，那么低代码平台是务实之选。

（三）考察平台，在选择平台时，优先看平台对复杂业务的理解力、现有系统的连接力以及大规模落地案例。

（四）持续迭代，从一个试点小范围验证Agent的能力，组件一个专门的团队，在应用过程中不断优化流程。

结语

从电商领域到金融风控行业，再到政务服务，智能体案例以及覆盖各个行业和场景，这些案例都展示了一个共同的趋势：未来的工作模式从人类定义问题到智能体解决问题的协同。以实在Agent为代表的平台，正在通过AI技术将该业务平民化、工程化，每个人都能感受到数字员工的能力。