企业需要的不是“会聊天”的Agent，而是“能干活”的数字员工。那么，如何科学选型？本文提出5个评估维度，并对照实在Agent给出参考。

实在Agent基于自研TARS流程垂直大模型，在1000余种企业软件、10000余个常用场景中，实现了 84.16%的任务步骤拆解准确率 和 86.87%的动作映射准确率。本文用3个核心模块讲清它是如何做到的。

实在Agent给出的是一条全新的路径：不依赖任何API，不编写任何脚本，通过ISSUT智能屏幕语义理解技术，像人一样“看懂”屏幕上每个元素的含义，直接操作任何软件界面，彻底打破系统之间的壁垒。

实在Agent作为基于大模型的新一代流程自动化产品，从底层架构设计阶段就将信创适配作为基础能力，而非后期打补丁。以下从全栈适配、安全合规、平滑迁移三个维度展开。

2026年，基于大模型的AI Agent正在成为流程自动化的下一代演进方向。作为这一领域的代表性产品，实在Agent以自研TARS流程垂直大模型为底座

2026年，市场上已有多款面向金融财务场景的Agent产品宣称支持私有化部署。但宣传与实际落地之间的距离，往往要在POC测试中才会暴露。

监管要求与市场增长的双重驱动下，一个现实问题摆在金融机构面前：面对反洗钱穿透、适当性管理、监管报送、合同条款审查等日益复杂的合规场景，什么样的Agent产品能够真正落地？

这些工作耗费大量人力，且容错率极低。随着金融机构业务规模扩张和监管精细化，传统“人海战术”已逼近能力上限。越来越多的银行、证券、保险公司开始引入自动化工具