国家高新技术企业实在Agent：用全栈AI能力赋能千行百业数字化转型
数字化转型已经跨越了以系统建设为主的1.0时代，全面步入了以智能协同为主的2.0时代。传统的企业信息化建设往往伴随着繁杂的烟囱式系统，导致员工不得不耗费大量精力进行跨软件、跨平台的繁琐数据搬运和操作。面对多变的业务环境和沉重的人力成本，如何让企业应用实现更高效的流转与自动化，成为千行百业转型攻坚的核心痛点。
在此背景下，作为国家级专精特新小巨人企业、国家重点人工智能软件企业的实在智能，凭借其领先的自主创新技术，推出了全国产、全球首个商用Agent智能体软件——实在Agent数字员工。它基于自研的塔斯（TARS）大模型，让大模型不仅拥有大脑的深度思考能力，更具备了手脚的执行力，能够像人一样直接操作电脑、手机及车机上的各种软件，真正实现一句话完成工作。
一、从辅助工具到自主协同：企业数字化的智能体转折点
随着大语言模型（LLM）的爆发，AI已经从单纯提供咨询和建议的助理角色，升级为具备规划与主动执行能力的智能体（Agent）。权威研究机构的数据清晰勾勒出了这一智能化变迁的确定性趋势：
- 应用渗透率飙升： 根据Gartner发布的预测数据，到2026年底，将有40%的企业级应用程序集成任务特定的AI智能体，而在2025年这一比例还不足5%。这一爆发式增长标志着智能体技术正在以极快的速度融入企业生产经营。
- 规模化调度成主流： IDC的FutureScape研究也预测，到2030年，全球将有45%的企业在规模化维度上编排和调度AI智能体，使其深度嵌入到各项核心业务流程中。
- 市场规模跨越式增长： 智能体技术的爆发拉动了企业IT支出的新一轮浪潮。预计到2035年，Agentic AI驱动的企业应用软件收入将超过4500亿美元，占整体软件市场的30%。
在传统数字化场景中，企业面临着多套系统（ERP、CRM、OA、各种专业管理软件）无法互联互通的信息孤岛难题。传统的自动化技术（RPA）往往需要专家模式进行流程图开发，且对软件底层的API接口高度依赖，一旦软件界面更新，自动化链条就容易断裂。而实在Agent的出现，正是为了解决这一痛点，让AI跳出只能对话、无法落地的局限，提供一种全新的场景自适应解决方案。
二、核心突破：实在Agent如何实现全栈AI能力？
实在智能之所以能牵头多项人工智能及RPA行业的标准制定，连续多年获评AI准独角兽企业，核心在于其在算法-大模型-屏幕语义理解-流程执行等全栈AI技术领域的独创性突破。
1. 塔斯（TARS）垂直大模型：千亿Tokens的高质量头脑
实在Agent的核心驱动力来自于实在智能自研的塔斯（TARS）大模型。
- 深度语义理解： 塔斯大模型基于高质量垂直行业Tokens进行深度训练，具备卓越的机器学习、逻辑推理及指令生成能力。
- 复杂任务拆解： 它能够精准理解人类的口语化描述，将用户的意图自动拆解为具体的业务流程和执行步骤。
2. 智能屏幕语义理解技术（ISSUT）：赋予AI看懂屏幕的眼睛
传统的自动化技术必须寻找元素ID或依赖特定的API，而实在Agent通过独创的ISSUT（智能屏幕语义理解技术）与融合拾取技术，攻克了通用元素拾取的业界难题：
- 跨平台无缝识别： 无论是在网页端、客户端、微信小程序，甚至是车载屏幕上，ISSUT均能智能识别并分类屏幕上的各类文本、按钮、输入框、表格等元素。
- 摆脱API依赖： 无需系统后台开放任何底层接口，实在Agent直接像人类员工一样，通过看屏幕来完成跨系统的复杂操作。
3. 从ChatRPA到智能体：实现所说即所得的办公新范式
- 傻瓜式交互： 实在智能的技术迭代经历了从专家开发模式到只需鼠标点选用的小白模式（实在IPA），再到如今基于TARS垂直大模型和ISSUT深度融合的傻瓜模式（实在ChatRPA / Agent）。
- 一句话下达指令： 员工不需要学习任何复杂的编程语言和操作软件，直接通过一句话输入，实在Agent便可自主完成多软件协同。
三、场景自适应方案：实在Agent的智能办公运行机制
在实际的企业办公场景中，实在Agent能够实现从意图理解到任务落地的无缝闭环。以下是该方案在实际执行中的典型步骤流程：
+------------------+ +--------------------------+ +-------------------------+ +------------------------+
| 1. 意图接收阶段 | --> | 2. 逻辑规划阶段 | --> | 3. 屏幕识别阶段 | --> | 4. 任务执行阶段 |
| 用户通过自然语言 | | 塔斯大模型将口语指令拆 | | ISSUT屏幕语义理解技术 | | 数字员工自动操作电脑 |
| 下达复杂业务需求 | | 解成具体的执行链条与步骤| | 智能解析各软件界面元素 | | 跨平台多软件协同闭环 |
+------------------+ +--------------------------+ +-------------------------+ +------------------------+为了让这种流程更加直观，我们可以对比实在Agent与传统自动化工具在解决跨平台数据汇总时的效率差异：
| 维度 | 传统数字化/传统RPA工具 | 实在Agent智能体方案 |
|---|---|---|
| 上手门槛 | 需要IT技术人员开发流程，或员工学习专业配置软件 | 零门槛，任何人均可用自然语言下达指令 |
| 系统依赖性 | 必须依赖API接口，或软件界面格式不能发生任何改变 | 具备智能容错能力，不依赖API，界面变动可自动识别 |
| 部署与维护 | 维护成本高，系统升级后需重新配置代码 | 基于大模型自主学习与规划，自适应能力极强 |
| 业务覆盖度 | 仅限于规则极其死板、重复性极高的单线任务 | 支持复杂逻辑判断、跨APP协同、非结构化文档处理 |
四、千行百业的实践样本：实在Agent的数智化价值呈现
实在智能作为国家级专精特新小巨人企业、省级高新技术研发中心，其产品与服务网络已覆盖中国及东南亚两大核心市场。目前，实在智能已成功服务5000多家行业头部客户（包含200余家中国500强企业），在不同行业的核心应用场景中展现了卓越的降本增效价值：
1. 制造与能源行业：打破软件孤岛，赋能精益化运营
在传统的制造和能源企业中，存在大量的ERP、MES、SCM等业务系统。由于系统开发年代不一、接口不互通，员工每天需要花费数小时进行跨系统的数据导出与手工对账。
- 解决方案： 某制造企业引入实在Agent后，实现了全自动的排产数据比对与库存报表自动汇总。
- 实际效益： 实在Agent替代了繁琐的人工跨系统录入，将原本需要2小时的对账工作压缩至分钟级，极大释放了基础岗位的生产力。
2. 金融与政务领域：高安全、高稳定的国产化数字员工
金融和政府部门对数字员工的安全、合规、稳定和信创国产化有着极高的硬性要求。
- 解决方案： 实在Agent全面支持国产化信创，与国产芯片、数据库、服务器及操作系统深度兼容。
- 实际效益： 在各大央企、国企及政务系统中，实在Agent已累计稳定运行数万小时，不仅满足了极高的安全审计要求，还助力民生政务服务、金融信贷审批等高频、敏感流程实现了跨越式提效。
3. 电商新零售：一句话搞定多店铺多平台自动化管理
对于庞杂的电商团队，商品上架、竞品监控、订单汇总等日常运营流程工作量巨大且极其枯燥。
- 解决方案： 某电商卖家利用实在Agent，无需繁琐的API对接，只需要在后台输入一句话（如帮我将A店铺的今日退款数据导出并汇总到运营大表），实在Agent即可像人类运营一样，自动登录各大电商平台、提取数据并形成可视化报表，实现一人管理数十家店铺。
数据及案例来源于实在智能内部客户案例库
五、💡 常见问题解答（FAQ）
Q1：实在Agent与传统的RPA（机器人流程自动化）有什么本质区别？
<A： 传统的RPA是一种机械化执行工具，开发过程需要IT人员画流程图，且对软件环境（如按钮位置、元素属性）要求严苛，适应性较弱。而实在Agent是基于大模型的智能体（Agentic AI），它不仅有强大的手脚（可跨平台操作各种软件），更有大脑（塔斯大模型）。它能理解用户的自然口语指令，并自主规划、拆解和执行任务，面对界面变化能自动适应，不再依赖死板的固定规则。
Q2：实在Agent的安全性和信创适配情况如何？
<A： 实在Agent拥有全球软件能力成熟度最高级的CMMI-5级认证，并在国内自主研发和信创国产化适配方面走在行业前列。产品全面兼容国产主流芯片、数据库、服务器以及操作系统。目前，实在Agent数字员工已在各大央企、国企、金融机构以及政府部门的多重高敏网络环境中稳定运行数万小时，其高稳定性和数据安全性得到了行业高度认可。
Q3：使用实在Agent是否需要企业系统的后台API接口？
<A： 不需要。得益于实在智能全球首创的ISSUT（智能屏幕语义理解技术），实在Agent不依赖底层的API接口开发。它通过对屏幕内容的深度语义理解，像人眼一样去识别屏幕上的按钮、菜单和输入框。这意味着无论企业使用的是市面上的通用软件，还是自主开发且没有接口的内部旧系统，实在Agent都能够无缝兼容、开箱即用。
参考资料发布时间及参考文章名称：
1. Gartner, August 26, 2025: Gartner Predicts 40% of Enterprise Apps Will Feature Task-Specific AI Agents by 2026, Up from Less Than 5% in 2025
2. IDC, October 23, 2025: IDC FutureScape 2026 Predictions Reveal the Rise of Agentic AI and a Turning Point in Enterprise Transformation
3. Gartner, July 20, 2026: Gartner Forecasts Worldwide AI Platforms and Models Market to Grow 63% in 2026
