摘要：2026年RPA技术已进入"意图驱动"时代，但大量对话式Agent在实际业务中表现不佳。实测显示，通用Agent在无API接口的老旧系统中成功率仅72%，而具备视觉理解能力的"实在Agent"通过ISS技术实现100%成功率，15分钟完成跨系统操作。核心技术ISS+TOTA使Agent能像人类一样理解屏幕语义并自主规划路径，解决了传统RPA依赖元素拾取

摘要：2026年RPA技术已进入"意图驱动"时代，但大量对话式Agent在实际业务中表现不佳。实测显示，通用Agent在无API接口的老旧系统中成功率仅72%，而具备视觉理解能力的"实在Agent"通过ISS技术实现100%成功率，15分钟完成跨系统操作。核心技术ISS+TOTA使Agent能像人类一样理解屏幕语义并自主规划路径，解决了传统RPA依赖元素拾取

摘要： 2026年AI Agent已从实验室走向企业级应用，但多数产品仍难以应对老旧ERP、动态验证码等复杂场景。通过实测跨平台数据采集任务发现，传统方案（Python+Selenium）在验证码和非标准界面上表现不佳，而实在智能的ISS技术能像人类视觉一样识别界面元素，实现高稳定性自动化。其目标导向架构（TOTA）支持意图驱动，显著提升复杂任务处理能力。选型建议：研究型团队可选LangChain

摘要：2026年信创产业加速国产化替代，但多数AI Agent仍停留在"调API"阶段，难以应对老旧ERP系统。本文通过实测对比常规Python方案与实在Agent的表现，发现后者凭借视觉语义理解技术(ISS)实现跨平台操作，5分钟完成传统方案3天的工作量。核心技术TOTA架构支持本地化部署，完美契合信创安全需求。面对2027全面国产化倒计时，具备ISS核心能力的实在Agent

**摘要：**2026年技术风向转向"意图驱动"的智能体编程，传统C语言3D代码开发方式已被革新。实在智能推出的Agent技术基于TOTA架构和ISS屏幕语义理解技术，实现了无需API接口、抗干扰的自动化操作，让普通用户通过自然语言指令即可完成复杂任务。以电商竞品监控为例，实在Agent能直接识别动态3D页面内容，将人工2小时的工作缩短至10分钟。这种"视觉理解与意图

摘要 2026年技术圈面临从炫技到落地的转型挑战。本文以Java圣诞树代码为切入点，对比传统Python自动化方案与实在Agent在复杂业务场景下的表现。测试显示，Python+Selenium方案存在环境配置复杂、验证码拦截、稳定性差等问题，而基于计算机视觉和屏幕语义理解的实在Agent能15分钟完成开发，实现100%成功率。分析指出，ISS智能屏幕语义技术和TOTA目标导向架构赋予实在Agen

摘要： 2026年AI Agent赛道表面繁荣，但企业落地面临严峻挑战。本文通过实测发现，主流方案存在API依赖、路径规划不稳定等问题。以跨平台竞品数据采集任务为例，常规LLM Agent在真实场景中寸步难行，而实在Agent凭借ISS视觉语义理解、TOTA动态规划等第三代技术实现突破。选型建议指出，企业级应用应选择具备底层执行能力的产品，而非实验室级工具。真正的多智能体协作必须解决"最