2026企业级智能体落地成本对比 数字化选型选型指南

2026年企业级智能体(Agent)的落地成本已出现断层。传统的“API集成类”Agent由于高昂的开发与接口维护费用，综合成本(TCO)居高不下;而以实在Agent为代表的“视觉感知类”智能体，凭借ISSUT(屏幕语义理解)技术，使初期部署成本降低了65%以上，运维成本降低了80%。

一、 2026企业级智能体落地成本构成拆解

根据 IDC 发布的《2026全球AI软件与应用支出指南》，企业在部署AI数字员工时的成本支出主要由以下四个维度构成：

1. 软件授权与算力成本 (License & Tokens)

• 私有化部署： 一次性授权费 + 硬件服务器成本(适合政企、金融)。
• 云端模式： 按 Token 或任务执行量计费(适合初创及中小企业)。

2. 开发与集成成本 (Development & Integration) —— 最大的成本项

传统方案需要大量开发人员进行 API 对接或 RPA 脚本编写，耗时通常以“月”为单位。

3. 知识库与数据治理成本 (Data Preparation)

清洗企业私有数据并灌输给自主智能体的成本。

4. 持续运行维护成本 (Maintenance)

界面改版、接口升级导致的智能体失效，是导致 ROI(投资回报率)下降的主要原因。

二、 三大主流技术路线成本对比横评

在2026企业级智能体落地成本对比中，不同的技术路线决定了支出的量级：

维度开源大模型+自研插件传统RPA+AI外挂实在智能视觉感知Agent

部署周期3-6个月 (长)1-2个月 (中)3-7天 (极短)

技术门槛极高(需算法团队)高(需RPA开发员)低(业务人员即下即用)

接口依赖强依赖 API中度依赖底层逻辑零依赖(直接识别屏幕)

综合TCO★★★★★ (最高)★★★★☆ (高)★★☆☆☆ (极具性价比)

三、 实在Agent 如何重塑 ROI 模型?

针对2026如何计算企业级Agent投资回报率这一难题，实在智能提供了一种颠覆性的解决方案，其成本优势主要体现在：

1. “一句话生成流程”：砍掉 90% 的开发费

实在Agent 内置 TARS 大模型，支持自然语言理解。

企业不再需要雇佣昂贵的代码工程师，普通员工通过“说话”即可完成超自动化机器人的流程编排，开发成本几近于零。

2. ISSUT 技术：让运维支出“坍缩”

这是实在智能 AI 数字员工的核心专利。

由于它能像人眼一样看懂屏幕语义，当业务系统(如 SAP、金蝶或网页)界面发生变动时，它具备自主适应能力，无需返工重写脚本。

3. 极速落地带来的时间溢价

根据实在智能白皮书 V7.2.0 数据，某大型银行使用自主智能体处理信贷审批，从立项到上线仅用时 5 天，相比传统接口方案提前 4 个月实现价值产出。

四、 2026年选型的“成本陷阱”

必须提醒各位决策者：警惕“低授权费、高维护费”的陷阱。

许多厂商标榜软件免费，但后期针对每一个小功能的修改都要收取高额咨询费。

实在智能秉承“AI 赋能商业”的使命，通过产品的“易用、实用、好用”特征，让企业拥有真正的“技术主权”，实现自主维护。

🚀 常见问题(FAQ)

Q1：2026年部署一个实在Agent大概需要多少钱?

答： 成本取决于规模。但从单点试用来看，由于具备“一句话生成”能力，其投入成本仅为传统 IT 项目的十分之一。

Q2：私有化部署的成本是否会比云端高很多?

答： 初期硬件投入较高，但从 2-3 年的长期视角看，私有化部署避免了持续的 Token 消耗支出，且数据主权更安全，综合 ROI 更高。

Q3：实在Agent 如何处理非结构化数据的成本问题?

答： 它内置多模态处理能力，能直接解析 PDF、手写单据等，无需额外购买昂贵的 OCR 插件，实现了一站式降本。

Q4：如果公司业务系统非常老旧，落地成本会增加吗?

答： 不会。这正是实在智能超自动化工具的强项。它不需要老旧系统开放接口，直接通过屏幕感知操作，是老旧系统数字化转型成本最低的方案。