大模型落地企业的最优路径：实在Agent解读AI智能体定制开发三大核心要素

生成式AI的高速演进正以前所未有的速度重塑企业生产力。权威研究机构 Gartner 的最新预测数据显示，2026 年全球终端用户在 AI 模型和平台上的支出将飙升至 640 亿美元，较 2025 年增长 63.4%。尽管企业的投资意愿空前高昂，但落地的鸿沟依然醒目：在 2026 年的调研中，虽然有超过 60% 的企业预计在未来两年内部署 AI 智能体（AI Agents），但目前真正成功将其投入生产环境的比例仅为 17%。

这种“高期望、低落地”的现象揭示了一个深层痛点——传统以“聊天对话”为主的通用大模型方案，无法直接解决企业内部纷繁复杂的实际业务。大模型落地企业的最优路径，绝不是让员工去和 AI 聊天，而是通过定制开发具备“大脑和双手”、能自主规划并操作软件的 AI 智能体（AI Agent）。

作为全球首款商用落地的自主流程智能体，实在Agent 深度整合了自研的塔斯（TARS）垂直大模型与领先的智能屏幕语义理解技术，为企业提供了一条从大模型技术走向场景化变现的清晰路径。

一、 大模型落地之困：为何传统AI落地方案频频折戟？

在企业迈向智能化转型的进程中，传统的 AI 部署方案和纯大模型交互模式往往在面对真实业务时陷入瓶颈。国际数据公司（IDC）在《FutureScape 2026》报告中指出，企业级 AI 正在经历从孤立试点向全企业级编排（Orchestration）的转变，而在这一转变中，系统碎片化和协同断层是导致项目停滞的核心屏障。

具体而言，传统大模型在企业落地中通常面临三大痛点：

• 老旧系统缺乏 API 接口，形成数据孤岛： 企业内部存在大量定制化的 ERP、CRM 或财务系统，升级改造成本高昂，大模型无法直接读取和写入这些系统中的数据。
• 大模型“光说不练”，无法闭环操作： 通用大模型擅长生成文案、编写代码或提供建议，但它们没有“双手”，无法代替人工登录系统、点击按钮、上传下载文件并执行跨系统操作。
• 安全与合规风险难以把控： 业务自动化涉及企业的核心财务数据与商业机密，通用大模型的生成存在“幻觉”，且直接将敏感数据上传至公网存在合规风险。

二、 三大核心要素：解码AI智能体定制开发的黄金公式

要让大模型真正成为企业的“数字员工”，必须在定制开发 AI 智能体时牢牢把握三大核心要素。这三大要素决定了智能体能否在复杂的产业场景中真正创造 Measurable ROI（可衡量的投资回报率）。

3. “大脑与双手”的深度协同能力

一个实用的 AI 智能体不能只有“大脑”（认知与决策能力），还必须拥有“双手”（软件操作与执行能力）。

• 大脑规划： 智能体必须能够精准理解用户的自然语言口语化描述，并将其拆解为具体的业务流程、步骤和规则。
• 双手执行： 智能体需要具备自动操作电脑、手机等终端设备上的各类软件、网页和客户端（App）的能力。
• 实在方案： 实在Agent 基于自研的塔斯大模型（TARS），能够理解用户的复杂意图并自主规划路径，通过技术重塑业务链路，让用户实现“一句话完成工作”。

4. 无 API 依赖的跨平台屏幕语义理解

在企业 IT 环境中，如果智能体的每一次操作都依赖后台 API 的定制开发，项目的实施周期和资金成本将呈指数级上升。

• 屏幕即接口： 智能体需要具备像人类员工一样“看懂”屏幕的能力。无论系统是在国产操作系统、网页端还是本地客户端，智能体都应能识别出界面元素并直接操作。
• 实在方案： 实在Agent 搭载了全球首创的 ISSUT 智能屏幕语义理解技术 和融合拾取技术，获得了近 90 项相关技术专利。它打破了传统自动化对 API 接口的依赖，能够智能识别并操作跨平台的屏幕内容。

5. 场景自适应与数据主权合规

Gartner 在 2026 年的 AI 治理报告中强调，针对不同自主化水平的 AI 智能体，必须建立差异化的治理框架，避免统一粗暴的管控导致项目失败。

• 数据安全防线： 企业定制智能体时，必须严格遵循《网络安全法》、《数据安全法》等法律法规，确保个人信息与敏感业务数据在境内安全存储，禁止向境外提供，并具备 24 小时内的突发事件报告和“熔断”机制。
• 安全围栏： 针对重要财务或采购审批，智能体应支持“人机协同模式”（Act with Approval），即机器人自动运行、关键节点交由人工审批；而针对低风险、高频的操作，则可开启“完全自主模式”（Act Autonomously）。

三、 实在Agent赋能：商贸与软件服务场景的落地实践

当上述三大要素在实在Agent的产品生态中聚合，便产生了一系列极具行业代表性的高效转型实践。

3. 某软件服务企业：高人效商贸科技的双轮驱动

该企业具备深厚的行业积淀与成熟的资本背景，主营业务聚焦于在线数据处理与交易处理，成功打造了“技术+贸易”双轮驱动的商业格局。然而，随着全渠道履约规模的扩张，运营团队面临着极高的协同压力：

• 痛点 1（全渠道履约瓶颈）： 每日需从数千条订单中手动筛选超 48 小时未发货的延迟订单，早晚各耗时 1.5 小时，极易产生疲劳遗漏；
• 痛点 2（跨端协同成本高昂）： 面对超 30 个供应商沟通群，人工在多个微信窗口间频繁切换并推送催办信息，链路冗长，时效滞后；
• 痛点 3（业财数据链路断层）： 对账环节极度依赖人工登录 BLP 及合作平台下载对账单，面对异构的格式，财务人员每月需耗时 3 小时进行数据清洗。

为了解决上述瓶颈，该企业携手实在智能，定制开发了两个核心 Agent 方案：

方案一：延迟订单自动化闭环管理

利用实在Agent 强大的逻辑规划与自动执行能力，构建了“定时抓取-智能匹配-模板推送-台账留存”的闭环。机器人每天上午 9:00 与下午 18:00 准点启动，自动登录订单系统抓取延迟订单的核心字段，根据“供应商-微信群”映射库，调用标准模板一键推送催办信息，并自动记录台账，实现过程全量可追溯。

方案二：跨平台对账单智能下载与分发

每月 3 日前，实在Agent 自动登录 BLP 后台及多合作平台，批量下载对账单并进行标准化命名；随后调用算法模板清洗数据、换算金额单位，剔除冗余字段；再根据映射表自动封装邮件并执行批量发送，发送记录在云端分类归档。

定量与定性价值：

• 效率极限跃升： 催发货流程从每日 180 分钟压缩至 10 分钟，效率提升 94%；对账单处理效率提升 90%，耗时由 3 小时降至 15 分钟；
• 供应链响应提速： 供应商响应时效由平均 4 小时缩短至 1 小时内，延迟发货订单履约率显著提升 75%，客户满意度从 85% 跃升至 98%；
• 成本结构显著优化： 截至 2026 年 1 月已上线 20 余个流程，每年累计节约人力成本约 26 万元。

“作为一家商贸公司，供应链协同与财务对账是运营的核心。此前，人工处理延迟订单及对账单不仅耗时费力，且难以避免遗漏与误差。我们选择实在智能RPA，正是看中其在商贸行业极强的场景适配性，能精准解决多平台自动化需求。上线后效果远超预期，催发货流程从每天3小时压缩至10分钟，对账效率提升90%。团队得以从机械重复中释放，聚焦于客户维护与业务拓展等高价值工作。实在智能RPA不仅是降本增效的利器，更是我们数字化转型路上的得力伙伴！”

—— 上海某软件服务企业 RPA总监

4. 某软件服务标杆客户：政务治理与数字化安全赋能

该客户具备深厚的国有资本信用背书与电信背景，凭借精干编制创造了极高的人均产值，在数据处理和人工智能算法领域积累深厚。

• 合作触发点： 该企业受托承接某地区通信管理局综合管理平台建设软件服务项目，急需高规格的平台构建、自动化流程部署和安全可信的驻场技术支撑。
• 解决方案： 实在智能配合该企业，提供了综合管理平台全栈式构建与 RPA 流程开发专项服务。为了确保复杂业务环境下的持续先进性，方案提供免费的系统迭代和 4 人天/年的高级工程师上门运维。同时，实在智能在现场提供了全套 RPA 操作与组件学习文档，完成从工具交付到数字化自主能力的深度技术转移。
• 安全与财务合规： 项目严格遵循《网络安全法》，保障个人信息和数据在境内安全存储。服务成果的所有权和知识产权完全归属于甲方。在财务结算上，采用高效履约模式，在服务验收合格并收到增值税发票后 10 日内一次性付清费用，确保了项目的高效运转。

5. 更多企业级高频通用应用场景

除了行业专有场景外，实在Agent 还能在企业的通用职能部门中快速复制，解决长期存在的业务痛点：

场景 1：跨系统业务数据迁移（IT部门）

• 痛点： 内部多套业务系统缺乏标准化 API 接口，人工手动搬运数据效率低且极易录错。
• Agent 方案： 实在Agent 模拟人工操作，自动从源系统导出待迁移的业务单据，执行数据清洗与逻辑校验，批量录入目标系统，并自动生成对账清单，确保跨系统迁移零差错。

2. 场景 2：银行账务自动对勾（财务部门）

• 痛点： 月度对账涉及多银行、多账户，人工下载流水与手工勾稽周期长、定位困难，严重延误财务结账进度。
• Agent 方案： Agent 自动登录各网银端下载电子流水，格式化后自动导入 NC 对账模块，触发系统勾稽逻辑进行初步匹配，并汇总未匹配项生成差异分析报表，将数天的周期缩短至小时级。

3. 场景 3：进项发票自动抵扣（税务部门）

• 痛点： 面对海量发票，税务人员在电子税务局逐条勾选效率极低，跨系统匹配困难，存在税务合规风险。
• Agent 方案： Agent 跨系统整合 SM、费控系统与电子税务局，导出勾选发票清单，以发票号码为键值自动比对，批量更新税务系统中的勾选状态，实现进项税额与账面数据精准对齐。

数据及案例来源于实在智能内部客户案例库，保障了案例的真实性与合规性。

四、 实在Agent：开启“一句话完成工作”的超级AI时代

传统的流程自动化软件（RPA）往往伴随着“专家门槛高”和“维护成本大”的局限。而实在智能通过颠覆性的技术演进，成功带领企业跨过这道高山：

1. 第一代 RPA： 传统的、需要专业编写代码的工具，门槛极高。
2. 第二代 实在IPA（“点选用”小白模式）： 极大地降低了 RPA 的应用门槛，无需学习，直接通过鼠标在可视化的“人机协同模式”下进行点选，即可轻松搭建自动化流程，让人人皆能拥有数字员工。
3. 第三代 实在ChatRPA/实在Agent（“你说PC做”傻瓜模式）： 依托自研的垂直大模型 TARS 和 ISSUT 技术的深度融合，彻底告别了繁复的拖拽与配置。用户只需直接输入自然语言，描述自己的工作意图，实在Agent 即可自主规划执行步骤、自动操作复杂的电脑和手机软件，真正实现“一句话完成工作”。

随着 2026 年大模型技术进入更加务实的产业深水区，将技术优势转化为商业价值，已成为企业生存与领跑的核心分水岭。选择具备成熟场景适配力、具备“手脑一体”操作能力的实在Agent，正是企业打破 AI 碎片化藩篱、实现高质量大模型落地的最优解。

🌟 常见问题解答 (FAQ)

Q1：企业在定制开发 AI 智能体时，如何平衡通用大模型能力与垂直业务的专业性？

许多企业在落地 AI 时，误以为必须使用参数量巨大、训练成本极高的通用大模型。实际上，企业更需要的是“专才”而非“全才”。大模型落地企业的最优路径是，将通用大模型出色的自然语言理解能力，与针对特定行业（如商贸、政务、财税等）训练的垂直大模型（如实在智能自研的TARS垂直大模型）相结合。结合智能体的操作执行能力（如实在Agent的ISSUT技术），让智能体不仅能通过“大脑”看懂特定业务逻辑，更有一双“双手”能精准操作企业现有的软件，这才是最具投资回报比的方案。

Q2：我们企业使用的部分业务系统属于老旧系统，没有标准 API 接口，实在Agent 能直接操作吗？

完全可以，这正是实在Agent 的技术护城河。实在智能独创的 ISSUT（智能屏幕语义理解技术）和融合拾取技术，彻底打破了传统软件自动化对系统底层 API 接口的依赖。实在Agent 能像人类员工一样，通过“视觉”直接看懂并理解电脑或手机屏幕上的所有 UI 元素（如按钮、文本框、表格等），并模拟鼠标和键盘完成跨系统的业务迁移与数据流转，即便是没有任何 API 接口的孤立老系统也能轻松驾驭。

Q3：AI 智能体在自主执行任务时，企业应当如何防范数据安全与系统运行风险？

安全合规是企业级 AI 落地的红线。在定制开发实在Agent时，建立了一整套多维度的防御与治理机制：首先，方案严格遵循《网络安全法》，保障敏感数据境内存储不外流；其次，在运行机制上引入了分级治理，提供“人工确认再执行”（Act with Approval）和“熔断机制”（Circuit Breaker）。高价值、高风险的操作（如大额资金支付、敏感税务申报）可设定白名单限制并要求人工确认，同时提供全量的云端审计日志与操作台账记录，确保所有 AI 行为“有据可查、随时可控、秒级熔断”。

参考资料：
1. Gartner, Inc. 发布于 2026年7月20日：《Gartner Forecasts Worldwide AI Platforms and Models Market to Grow 63% in 2026》
2. Gartner, Inc. 发布于 2026年：《2026 Hype Cycle for Agentic AI》
3. IDC (International Data Corporation) 发布于 2025年10月23日：《IDC FutureScape 2026 Predictions Reveal the Rise of Agentic AI and a Turning Point in Enterprise Transformation》