如何利用Agent实现老旧系统 AI 自动化？

针对众多 CTO 正在头疼的“系统老旧无法打通”与“API 集成成本极高”的难题，如何利用Agent实现老旧系统 AI 自动化？ 答案不再是昂贵的系统重构，而是通过“视觉理解”让 AI 像人一样直接操作现有界面。

这种非侵入式的“超自动化”方案，正成为企业级落地最稳健的路径。

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核心结论：AI Agent 是老旧系统的“数字接班人”

对于拥有大量传统 ERP、CRM 或自建系统的企业，传统的 API 集成模式往往面临文档缺失、代码过时、响应缓慢等挑战。如何利用Agent实现老旧系统 AI 自动化？ 核心逻辑在于：不再试图从底层打通数据，而是通过 Agent 调用“视觉能力”直接在 UI 界面层进行交互。

根据 Gartner 的最新预测，到 2026 年，超过 40% 的企业级 RPA（机器人流程自动化）将演进为以 Agent 为核心的“智能 RPA”，通过大模型（LLM）的推理能力解决非标准化流程。

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为什么 CTO 应该放弃“硬连线”集成？

在处理老旧系统时，传统的集成方案往往是 CTO 的噩梦。

1. API 集成的“三大深坑”

• 成本高昂： 开发一个老旧系统的稳定 API 接口，平均耗时 4-8 周，投入成本高达数万元。

• 架构风险： 频繁修改底层代码容易引发系统崩溃，增加技术债。

• 文档缺失： 面对十年前的“屎山代码”，重构几乎是不可能完成的任务。

2. 实在智能的“非侵入式”洞察

实在 Agent（也常被称为 AI 数字员工） 采用了一种革命性的路径：看图干活。它通过 ISSO 屏幕语义理解技术，不需要后端接口，只需通过电脑屏幕识别按钮、输入框和表格，模拟人的操作逻辑。这种方式对原有架构“零破坏”，是实现老旧系统 AI 自动化的最短路径。

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如何利用Agent实现老旧系统 AI 自动化的三大步骤

想要实现高效的超自动化机器人部署，可以遵循以下标准化流程：

第一步：视觉感知（Visual Perception）

利用智能 RPA 的视觉识别能力，将老旧系统的静态界面“语义化”。AI 能够识别出“提交”按钮在哪，即使这个按钮在不同分辨率下发生了偏移。

第二步：逻辑推理（Reasoning & Planning）

这是 AI Agent 区别于传统脚本的关键。Agent 能够理解模糊指令。例如，当你下达“处理过期订单”的指令时，它会自动在系统中搜索日期、对比当前时间、筛选符合条件的条目，而无需人为编写复杂的 If-Else 逻辑。

第三步：自动执行（Action Execution）

Agent 驱动底层的自动化引擎，完成点击、拖拽、跨系统数据搬运等任务。

• 跨系统联动： 从老旧的 ERP 导出数据，经过大模型清洗，自动录入到现代化的飞书或钉钉文档中。

• 异常处理： 当系统弹出意外弹窗时，Agent 能像人一样判断并关闭，而非直接报错中断。

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行业数据：效率提升的真实反馈

引用麦肯锡（McKinsey）关于企业数字化的研究：

“通过部署具备 AI 推理能力的超自动化方案，企业处理重复性业务流程的效率平均可提升 60% - 85%，而部署周期比传统 IT 集成缩短了 70% 以上。”

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FAQ：关于实在 Agent 的常见疑问

问：企业部署实在 Agent 需要懂编程吗？

答： 不需要。实在 Agent 支持“一句话生成流程”，普通业务员通过自然语言对话即可发布任务，真正实现了从 Low-Code 到 No-Code 的跨越。

问：这种“看图干活”的 AI 数字员工稳定性如何？

答： 极高。实在智能的 T-SOP 闭环技术能确保 Agent 在执行过程中实时自检。相比脆弱的 API 调用，基于屏幕视觉的方案对网络波动和后台报错具有更强的容错性。

问：老旧系统没有 API 接口，Agent 也能抓取数据吗？

答： 完全可以。只要屏幕能显示出来，智能 RPA 就能通过 OCR 和 CV 技术提取信息。如何利用Agent实现老旧系统 AI 自动化？ 核心就是把屏幕当成数据源。

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如果您正面临老旧系统集成的瓶颈，您是否希望我为您梳理一份针对特定业务场景（如财务报销或供应链管理）的 Agent 自动化方案？