大模型技术在自然语言处理和复杂数据分析领域表现卓越，但在企业应用时面临融入核心业务流程的挑战。

企业业务精准且连续，而大模型应用多浮于表面，难以满足深入需求。

此外，企业数据积累和知识库建设不足也成为应用障碍。

在此背景下，实在智能推出的实在Agent，融合RPA和数字员工技术，实现大模型与企业运营决策的无缝对接，为企业创造更多价值。

自主智能体，引领大模型深入企业业务流程 大模型技术虽在人机交互领域出类拔萃，但融入企业核心业务流程却困难重重。

其擅长生成流畅对话，却难应对复杂决策和多步骤操作，关键在于缺乏对实际业务逻辑的深入理解与执行能力。

业务流程复杂多变，涉及决策和专业操作，大模型难以深度集成IT系统、数据库，导致高价值业务自动化受限。

而企业环境多变，要求技术快速适应，大模型在此方面显得捉襟见肘。

智能体应时而生，不仅理解语言，还具备规划、记忆、工具使用和行动执行能力。

它能根据情境制定策略，存储经验，操作软件工具，将规划转化为行动。

从单一对话到多智能体协同，智能体不断进化。

当前，自主智能体结合RPA、数字员工技术，成为深入企业业务流程的关键。

RPA技术自动化重复任务，结合大模型决策能力，提升自动化水平。

这种自主智能体快速响应变化，直接操作业务系统，释放AI业务价值，未来将在企业市场发挥更大作用，为企业带来前所未有的便利和价值。

构建自主智能体，需要哪些核心能力？ 自主智能体作为企业数字化转型的利器，其构建离不开三大核心能力。

首先，垂直大模型的构建与微调是基石。

利用高质量数据和领域知识库，对通用大模型进行微调，以适应特定业务流程，使其不仅理解业务逻辑，还能执行相关操作。

其次，智能屏幕语义理解与流程拆解是关键。

智能体需精准理解用户意图，将自然语言转化为具体操作步骤，并识别屏幕元素，确保流程准确执行。

最后，跨平台应用调用与交互能力是执行保障。

无论应用是否开放API，智能体都能有效调用和操作，实现流程自动化。

实在Agent：智能自动化的先锋 在自主智能体的研发浪潮中，实在智能的实在Agent交出了一份令人瞩目的答卷。

这款智能自动化工具不仅展示了构建自主智能体所需的核心能力，更在实际应用中取得了显著成效。

实在Agent的六大特色功能，彰显了其作为智能自动化先锋的实力： 自然语言交互：通过自然语言处理技术，实现与用户的流畅对话，轻松理解用户意图，转化为自动化任务。

智能任务生成：用户只需简单描述业务流程，实在Agent便能自动生成并执行RPA任务，大大降低了自动化门槛。

屏幕语义理解：准确识别用户界面的操作元素，如输入框、按钮等，确保自动化操作精准无误。

优化交互设计：简洁直观的用户界面和快捷操作，让实在Agent成为用户得心应手的自动化助手。

异常处理机制：智能识别异常并允许手动干预，确保自动化流程的稳定性和准确性。

持续学习与进化：随着用户使用数据的积累，实在Agent能够不断优化自身性能，提供更加个性化的服务。

实在Agent在财务、客服、电商等多个领域展现了其强大的应用能力。

无论是自动开具发票、导出报表，还是识别客户诉求、提供全天候服务，实在Agent都能轻松应对，为企业带来高效、准确的自动化解决方案。

实在Agent不仅是一个工具，更是一个能够不断学习和成长的智能伙伴。

随着技术的不断进步和应用的不断拓展，实在Agent将在企业自动化领域发挥更大的作用，为企业带来更大的价值。

以招商银行客户的一个应用场景为例，通过与实在Agent对话，即可完成“招商客户端下载交易数据”这个业务流程。

用户只需要说出需求，实在Agent即可将这个需求分解为一系列业务流程，并生成对应的流程组件。

接下来，实在Agent会一步步的执行相应的流程，并逐步反馈运行状态。

最终，完成所有流程组件的运行，得到用户最开始给出的“招商客户端下载交易数据”这个指令的结果。

自主智能体的长征：刚刚启航 自主智能体如实在Agent已展露巨大潜力，但其发展之路仍长。

未来，多模态能力的集成将使其更全面感知环境；多智能体协同将形成人机协同的数字员工集群，显著提升复杂任务处理能力；与业务系统无缝集成将增强其核心业务渗透力；开放平台的构建将繁荣智能体生态，加速技术创新与应用。

自主智能体的发展将释放巨大业务价值，降低数字员工使用门槛，扩大适用范围，释放人力资源，推动业务创新。

随着技术进步和应用深入，自主智能体将在更多领域和场景中发挥作用，引领社会智能化进程。

这场长征，刚刚启航。