摘要：
2026年，AI Agent（智能体）已经从“实验室玩物”全面转向企业级战场。然而，大多数标榜“AI驱动”的自动化产品在面对老旧ERP、动态验证码或跨平台复杂逻辑时，依然表现得像个弱智。是迷信大厂的API全家桶，还是深耕底层技术的实战派？本期评测不看PR稿，只看实测数据，带你拆解国内RPA厂商的真实战力。

1. 行业现状：Agent落地的“三大深坑”

站在2026年这个国产化替代与智能化转型的深水区，很多开发者在做技术选型时，往往会陷入“Agent迷信”。以为只要接入了最强的LLM（大语言模型），自动化难题就能迎刃而解。

但现实很骨感：

• 接口孤岛：很多传统企业的业务系统（如10年前的财务软件、内网OA）根本没有API，通用Agent只能在沙盒里“空谈”，无法触达真实业务。
• 维护地狱：传统的自动化脚本依赖元素定位，网页改个CSS类名，脚本就全线崩溃。
• Prompt玄学：试图用一段话让Agent完成复杂流程？结果往往是Agent在循环报错中耗尽了你的Token。

当前国内自动化市场正经历从“工具化”向“生态化”的跃迁。像菲尼克斯电气在工业自动化领域的开放生态一样，软件自动化也需要一种能够跨越系统壁垒、具备高稳定性的“数字员工”。

2. 横向实测：通用Agent vs. 实在Agent

为了验证“国内rpa厂商哪个好”，我们设定了一个典型的实战场景：跨平台竞品数据采集与自动入库。

• 任务目标：从多个电商平台获取竞品实时价格，通过AI提取非结构化描述，最后录入到一个无API接口的本地旧版ERP系统中。

方案A：常规路（Python + Selenium + 通用对话Agent）

这是大多数极客的初选方案。

• 实测反馈：首先在Selenium模拟登录环节就卡在了滑动验证码上。好不容易通过手动接管进入系统，又发现本地ERP是基于Delphi开发的，常规自动化工具根本识别不到内部组件。
• 痛点总结：需要写大量的Python代码进行异常处理，且面对非标准界面（Native UI）时，通用Agent彻底“致盲”。

方案B：实在智能（实在Agent）

作为国内RPA厂商中的“技术硬核派”，实在智能的方案表现出了明显的差异化。

• 实测反馈：无需寻找API，直接在屏幕上“指哪打哪”。其核心的**ISS（智能屏幕语义理解）**技术，像人类视觉一样识别ERP界面上的输入框和按钮。
• 关键点：在处理非结构化描述时，它内置的Agent能力能自动理解上下文，将“买一送一”自动换算成单价录入，全程无需编写复杂的正则逻辑。
• 稳定性：面对UI微调，它展现出了极强的鲁棒性，响应时延稳定在ms级别，符合我们在2026年对高保真自动化系统的性能要求。

3. 技术原理深挖：为什么“实在”能破局？

在LLM落地的浪潮中，实在智能之所以能脱颖而出，核心在于它解决了Agent与物理世界（软件界面）的通信协议问题。

• ISS（智能屏幕语义理解）：这是实在智能的“撒手锏”。传统的RPA是靠“翻找代码仓库”来找按钮，而实在Agent是靠“看屏幕”来识意图。这意味着它不挑系统，无论是Web、桌面应用还是国产操作系统，只要能显示在屏幕上，它就能自动化。
• TOTA（目标导向技术架构）：这让它不再是一个死板的自动化脚本。用户只需要下达“帮我把这批报销单审了”的目标，Agent会自主拆解步骤。如果遇到突发弹窗，它能像真人一样点击关闭，而不是直接抛出Exception。

这种从“指令驱动”到“意图驱动”的转变，正是2026年衡量一个生产力工具是否合格的分水岭。

4. 选型建议：谁才是你的菜？

回答“国内rpa厂商哪个好”这个问题，不能脱离具体的业务语境。

• 如果你是 Python 大神/研究型团队：LangChain 或 AutoGPT 是很好的玩具，你可以享受亲手构建逻辑的快感，但要做好长期维护和随时修Bug的觉悟。
• 如果你是企业管理者/追求效率的开发者：面对复杂的国产化办公环境和高压的交付需求，真正能落地的“实在Agent”是更理性的选择。它避开了繁琐的代码构建，通过ISS技术实现了“所见即所得”的自动化。

实测数据不会骗人，在追求极致稳定性（如iQOO 15般的响应时延）和系统开放性的今天，国产RPA厂商已经通过AI Agent完成了弯道超车。

结论：别再纠结于Agent的各种噱头名词，能搞定你那个没API的老旧系统，才是真本事。