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2025国产Agent推荐：从选型到实战，实在Agent为何适配90%用户？
本文将从AI Agent的核心认知出发，拆解选型关键标准，最终聚焦一款经权威认证、适配多场景的国产产品——实在智能的实在Agent，用数据与案例解答“为什么它能成为大多数用户的首选”。 三、核心推荐：实在Agent——为何能成为“大众首选”？ 在2025年主流Agent智能体排行榜中，实在智能的实在Agent在企业通用智能体领域位居榜首，其核心优势在于精准命中上述5大选型标准，同时兼顾个人与企业用户需求。 3.1 定义模块：什么是实在Agent？ 对于大多数用户而言，实在Agent的低门槛特性意味着无需专业培训即可使用。
1.1K20编辑于 2025-11-04 - 来自专栏实在智能RPA
国内全球首个企业级通用智能体“实在Agent”
完成这项任务的不是人类员工，而是一个名为实在Agent的企业级通用智能体。这个场景正在全球4000多家企业真实上演。 2023年8月，中国AI企业实在智能推出全球首个通用智能体实在Agent，比海外竞品Manus提前两年落地。 03 与海外竞品的技术代差：中国方案的护城河当2025年Manus等海外产品面世时，实在Agent已建立代际优势：可控性深度：Manus依赖大模型原生输出，而实在Agent通过规则引擎兜底，满足金融、医疗等高合规场景需求 04 产业生态：从单兵作战到群体智能实在Agent的诞生催化了中国智能体平台的爆发式增长。 实在Agent的价值不仅在于技术参数，更在于它首次验证了企业级通用智能体的规模化落地可能。
88420编辑于 2025-08-01 - 来自专栏实在智能RPA
2025金融行业Agent案例全场景盘点：银行证券保险实战案例+落地解析（含实在Agent标杆实践）
五、实在Agent**：金融行业Agent的标杆实践（全模块解析）在众多金融Agent产品中，实在智能的实在Agent凭借差异化技术路径与丰富的落地经验，成为金融机构的优选方案。 5.1定义模块实在Agent是基于实在智能自研TARS大模型，融合ISSUT（智能屏幕语义理解技术）视觉能力与IPA技术的生成式AI助理，具备“有大脑、眼睛和手脚”的核心特征。 5.4案例模块实在Agent已在多家金融机构落地，形成标杆案例。 5.5用户评价合作金融机构对实在Agent的评价集中在适配性、效率提升与安全性三大维度。 5.6市场反馈市场数据显示，实在Agent在金融行业的认可度持续提升。
66810编辑于 2025-11-17 - 来自专栏实在智能RPA
360纳米AI、实在Agent、CrewAI与AutoGen……浅析多智能体协作系统
2025年，全球AI智能体集群正以蜂群之姿觉醒：360集团“纳米AI”调度5万智能体协同千步任务，实在Agent协助周黑鸭管理全国3700家门店售后数据，CrewAI与AutoGen重构分布式调度框架— DeepSeek的测试显示，复杂任务拆解错误率高达17%，需依赖强化学习优化——实在Agent的TARS模型通过在mind2web测试中提升10%准确率，部分缓解该问题。 解决方案包括：沙盒环境隔离：实在Agent采用Docker容器化部署，各Agent仅能访问授权数据；规则引擎兜底：对金融、医疗等场景设置硬性合规校验（如术语过滤、隐私字段脱敏）。 、导航、娱乐Agent联动响应；AIPC：实在智能与惠普合作Z系列一体机，本地部署轻量级Agent网络。 当CrewAI的任务调度器像交响指挥般挥舞指令，当实在Agent的“企业大脑”打通数据孤岛，当360蜂群在2000万token中生成一部电影——我们正见证智能协同的寒武纪爆发：物种多样性（专业化Agent
98320编辑于 2025-08-07 - 来自专栏腾讯研究院的专栏
何为实在
全书共八章，《存在之谜》、《定律规则》、《何为实在》、《可择历史》、《万物理论》、《选择宇宙》、《表观奇迹》和《伟大设计》，精华是前三章，核心则在《何为实在》。 霍金选择了依赖模型的“实在观”：所谓“实在”，不过是一套自洽的和观测对应的图景、模型或者理论。如果两种图景满足同样的条件，你就不能讲哪种“更实在”些，你觉得哪种更方便就用哪种。 提案的负责人解释此提案的部分理由是，因为金鱼向外凝视时会得到实在的歪曲景色，因此将金鱼养在弯曲的缸里是残酷的。然而，我们何以得知我们拥有真正的没被歪曲的实在图像？ 如果一条金鱼表述了这样的一个理论，我们就只好承认金鱼的风景是实在的一个正确的图像。 在科幻影片《黑客帝国》中，发生了不同类型的另类实在。 在哲学中，这一信仰称作实在论。 image.png 我们有关现代物理的知识，使得要为实在论辩护变得非常困难。
1.1K50发布于 2018-01-19 - 来自专栏实在智能RPA
从技术到应用，一篇读懂实在Agent与行业未来
比如实在智能的实在Agent，基于自研塔斯大模型，能把“汇总各部门月度报表并分析异常”的口语指令，拆解为“登录财务系统下载数据、校验数据完整性、用Excel函数计算指标、生成可视化报告”等步骤。 比如徐工基础部署的实在Agent，若发现设备数据填报有误，会自动回滚操作并重新采集，无需人工排查错误。这种闭环机制，让它能在实践中持续迭代。 在企业办公领域，实在Agent堪称标杆。作为全球首款具备“大脑和手脚”的智能体产品，它已服务4000多家企业。 国家统计局余杭调查队部署的实在Agent，实现了数据异常指标提取、自动填报等场景自动化，大大减轻了工作人员压力。未来，这类智能体还将用于交通调度、应急响应等领域，提升公共服务效率。 就像实在Agent正在做的，把员工从报表、审核等繁琐工作中解放出来，专注于更具价值的创新活动。对社会而言，它将成为新质生产力的重要引擎。
39720编辑于 2025-10-23 - 来自专栏实在智能RPA
一文看懂全球首个企业级通用智能体“实在Agent”，比Manus早2年诞生
2023年8月，中国AI准独角兽企业实在智能推出全球首个通用智能体实在Agent，它比海外竞品Manus提前两年实现技术落地，重新定义了人机协作的边界。 01 实在Agent的诞生与技术定位当全球科技界还在争论通用人工智能（AGI）的实现路径时，实在Agent率先将“通用智能体”从理论概念转化为企业级生产力工具。 03 与海外竞品的技术代差当海外厂商还在探索基础自动化时，实在Agent已实现工业化智能体部署。 对比2025年才面世的Manus，实在Agent展现出代际优势：可控性深度：Manus依赖大模型原生输出，实在Agent通过规则引擎兜底确保金融、医疗等高合规要求场景的可靠性。 当全球AI Agent市场以35.2%的年复合增长率扩张时（MoonFox数据），中国企业已通过实在Agent等创新产品占据战略高地。
1.4K20编辑于 2025-07-31 - 来自专栏python3
我实在不懂Python的Asyncio
最近我详细地看了一遍Python的asyncio模块。原因是，我想要使用事件IO来做一些工作，我决定试一下Python世界最近很火的新东东。我最初感受到的是，这个asyncio系统比我预期中的要复杂的多。现在我十分确定的是，我不知道如何正确地使用它。
1.7K20发布于 2020-01-17 - 来自专栏数据猿
【金猿投融展】实在智能——AI赋能商业，实在改变世界
投融资项目·实在智能 本项目由实在智能投递并参与“数据猿年度金猿策划活动——《2022大数据产业最具投资价值企业》榜单/奖项”评选。 重要产品及服务能力 实在智能以“AI×RPA”作为核心技术引擎，打造了设计器、机器人、控制器、实在云脑四位一体的产品体系。其中，“实在RPA”是国内唯一集成机器学习平台（AI云脑）的RPA设计器。 基于实在云脑，实在智能将RPA和AI的技术能力与客户的业务场景结合起来，形成智能文档（IDP）、商业智能（BI）、对话智能（CI）、决策智能（DI）、智能流程挖掘等具体的业务解决方案，真正帮助客户解决具体的业务问题 实在 RPA·数字员工的AI产品矩阵： 实在AI产品矩阵，是围绕AI+RPA扩展的超级自动化能力矩阵，每个产品与RPA无缝融合，形成具备处理各种复杂场景的数字员工。 此外，目前实在RPA机器人、实在云脑获得专业技术领域认定：此外，目前实在RPA机器人、实在云脑获得官方专业技术领域最高认证：通过中国信通院RPA系统和工具开发、工作执行、AI能力等模块3+级测试。
65120编辑于 2023-03-03 - 来自专栏服务端技术杂谈
为了Agent而Agent？
主要讲的是如何选取Agent主流框架的逻辑。 讨论了两种路径，workflows和agent。 我是坚定的workflow拥护者，能用workflow就用workflow，实在不行才选择Agent，意思是大部分场景都可以抽象出workflow，极少部分场景需要用纯Agent。 我理解大概率是为了Agent而Agent所找的一个所谓具有代表性的例子吧。 而且你现在用Agent，未来扩展性也是一个问题。 业务想要扩展一个新的场景逻辑，你敢直接用Agent承接吗？ 有人说，我们会在Agent上线之前，充分评估模型，确保Agent可以适配新的业务场景需求。 但是业务不会等你Agent ready之后再开量啊。 大家用Agent的目的很多时候并不是从第一性原理出发，很多时候都是为了Agent而Agent，想一想Agent真的比workflow好吗？
5210编辑于 2026-03-11 - 来自专栏编程技术宇宙
不行了， 我实在憋不住了···
（好家伙，一个简单的问题，愣是祭出了接口、继承、虚函数、虚继承、智能指针等一大堆东西出来，这很面向对象）
53630编辑于 2021-12-21 - 来自专栏Java那些事
抖音在左，现实在右
现实中，门上的胶带，不仅准确勒住了他的喉，还同时压住了他膻中、气海两大穴位——使其运气不畅，重心不稳，轰然坠地。
59640发布于 2019-01-23 - 来自专栏IT大咖说
这个程序员实在是太帅了
提起 Linus Torvalds 大家的第一反应是怎样的？是严苛刻薄，还是神级伟大，亦或是孤傲清高？但是他也是“Linux之父”。二十五年来，Linus Torvalds 一直坚持在技术第一线，开发了 Linux 和 Git 两个项目，并深刻影响了软件行业。如果没有 Linux，就不会有基于 Linux 的安卓系统，那世界是怎样的？如果没有 Git 的诞生，就不会基于 Git 的 GitHub，那么开源的兴旺之势将会迟来多久？
73740发布于 2019-06-14 - 来自专栏程序猿
真人真事，真实在话。
3、要活儿的 实实在在的项目，能够上线生产，大多数懂门道的人在其中。 市场人员的有哪些“阶层”呢？
45640发布于 2018-07-26 - 来自专栏腾讯大讲堂的专栏
漫画 | 垃圾回收实在是太垃圾了！
1960年，人工智能之父 John McCarthy 在麻省理工大学做了一次重要演示 Lisp的担心很快就变成了现实 垃圾回收虽然在卖力工作，可是系统还是恢复不了。 在编程的世界中，内存分配每时每刻都在发生，从底层来讲，可以分为三类。 而Lisp中所有的数据都是“表”（List），都是在堆中动态分配的，如果它不支持GC，程序员管理表（List）估计就会疯掉。 为此， John McCarthy于1960年发表了一篇论文，提出了标记-清除算法。 算法分为两个阶段， 第一个阶段是标记，
70950发布于 2021-08-24 - 来自专栏Python
理解 Agent2Agent(A2A)、Agent to Agent和链式函数调用的区别与联系
在构建 AI 智能体系统或多模块任务执行架构时，我们常会遇到三个关键术语： Agent to Agent 链式函数调用 Agent2Agent (A2A) 它们看似类似，甚至常被混用，但实际上分别属于不同的抽象层次 两个 Agent 间的信息传递行为 多智能体协同、机器人通信 Agent2Agent (A2A) 系统架构层 一个 Agent 主动调用其他 Agent 协作解决问题 LLM Agent 编排、AutoGen Agent2Agent 像一个“项目经理型 AI”会调度多个“专家型 AI”组成动态团队，解决复杂任务 类比一句话总结： 链式函数调用像拼装生产线，Agent to Agent像员工交流，而Agent2Agent Agent to Agent（通信范式） # 每个 Agent 通过消息交互完成任务 agent_A.send("get data") agent_B.receive("get data").send( 中的 planner_agent.plan() → 调用搜索、总结、编码 agent 七、总结一句话 链式函数调用解决“流程”，Agent to Agent定义“协作”，而Agent2Agent打造
78710编辑于 2025-07-10 - 来自专栏Agent Apps
告别Agent Skills, 拥抱 Agent Apps
这正是面向Agent的TUI（AOTUI）要回答的问题。是什么：一种新的界面范式面向Agent的文本用户界面（AOTUI）是一种以LLMAgent为一等公民的界面范式。 没有鼠标点击，Agent调用Tool/Funtion。没有视觉提示（颜色、布局、头像），数据通过文本引用来引用。简言之：AOTUI就是当你为模型而非人类设计时，用户界面的样子。 AOTUI如何重建桥梁AOTUI为没有鼠标的Agent解决了问题的三个部分——识别、选择和触发。 下一步：[认识Agentina→](https://agentina-agent-apps.vercel.app/en)—基于AOTUI构建的Agent应用宿主。
13010编辑于 2026-03-06 - 来自专栏XINDOO的专栏
Agent设计模式——附录 G - 编码 Agent
最高效的开发团队不仅将任务委托给 Agent，更通过整套复杂编码 Agent 实现自我增强。这些 Agent 扮演着不知疲倦的专业团队成员角色，放大人类创造力并显著提升团队扩展能力与开发速度。 Agent 虽能力强大，但定位为支持性协作者。开发者指导具体 Agent 调用、提供必要上下文，并最关键地——对 Agent 生成输出行使最终裁决权，确保其符合项目质量标准与长期愿景。 本框架致力于在人类领导与底层模型原始能力间建立最纯净对话通道，确保每个 Agent 均以峰值潜力运行。 该框架构建为专业化 Agent 团队，每个 Agent 针对开发生命周期中的核心功能专门设计。 专业化 Agent 团队： 通过定向提示工程，我们可构建专业分工的 Agent 团队，每个成员针对特定开发任务深度优化。 流程 Agent：代码质量监督员 批判分析： Agent 执行初步审查，识别潜在缺陷、编码规范违规及逻辑漏洞，功能类似静态分析工具。 深度反思： Agent 对自身批判进行元分析。
36310编辑于 2025-10-27 - 来自专栏红队蓝军
java agent使用与agent内存马
什么是java agent 本质是一个jar包中的类，有两种实现，第一种是通过permain()函数实现。 Java agent的使用方式有两种： 实现premain方法，在JVM启动前加载。 实现agentmain方法，在JVM启动后加载。 agent基础使用 环境搭建 agent项目源码 agent： package com.naihe; import java.io.IOException; import java.lang.instrument 并没有使用字节码相关的库 二，修改MANIFEST.MF 使用解压工具打开MANIFEST.MF，并修改内容 Premain-Class: com.naihe.agent Agent-Class: com.naihe.agent : com.naihe.agent Agent-Class: com.naihe.agent Can-Redefine-Classes: true Can-Retransform-Classes: true
1.5K20编辑于 2022-04-13 - 来自专栏红队蓝军
java agent使用与agent内存马
什么是java agent 本质是一个jar包中的类，有两种实现，第一种是通过permain()函数实现。 agent基础使用 环境搭建 agent项目源码 agent： package com.naihe; import java.io.IOException; import java.lang.instrument 使用解压工具打开MANIFEST.MF，并修改内容 Premain-Class: com.naihe.agent Agent-Class: com.naihe.agent Can-Redefine-Classes /12107/Desktop/agent.jar 动态修改class 清除之前的内容 正常运行 运行attach 可以看到Demo的test方法已经被修改了 agent内存马 搭建一个简单的 命名为agent2 打包好的jar就在如下位置 修改MANIFEST.MF 老样子在前面添加 Premain-Class: com.naihe.agent Agent-Class: com.naihe.agent
1.4K10编辑于 2022-05-17
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