9月22日至24日，2026云栖大会在杭州举行。实在智能在3号馆创造馆C06展位参展，现场展示企业智能体在跨系统业务流程中的执行能力。
展台演示并不复杂：参观者下达一句“把上月各区域销售数据汇总成报表并归档”，系统便自行拆解任务、切换软件、定位界面元素、完成操作并回传结果，全程无人干预。这个场景指向的，是企业智能化更现实的问题——AI不能只停留在对话框里，它能不能像人一样操作电脑、跨系统把活干完？
过去，AI应用多以对话交互为主，擅长回答和生成内容。但企业里大量工作不是“说”出来的，而是“点”出来的：打开系统、录入数据、核对单据、切换界面、生成报表、归档文件。
现场演示依托的是实在智能2023年发布的企业级通用智能体产品“实在Agent”。与对话式AI不同，它定位为操作电脑软件完成工作，可无人值守运行，覆盖跨系统数据流转与报表生成、老旧系统界面操作、单据与证照信息识别录入等场景。
企业真实需求更复杂。以制造业订单处理为例，一张订单从接单到回款，通常要在CRM、OMS、APS、MES、WMS、SRM、ERP等多套系统间流转，其中不少是早年部署、没有开放接口的C/S架构软件。单看每一步都不复杂，但重复、量大、跨系统，长期占据一线人员时间。
问题在于，企业IT环境往往并不整齐：BS与CS系统混杂、新老系统并存、部分网络隔离，不少老旧软件既不提供接口，也没有标准文档。这类问题很难仅靠模型自身迭代解决。真正考验智能体的，不是标准环境下的单次演示，而是能否在企业既有环境中长期稳定运行。
实在智能的应对方式，是一套名为“Harness工程底座”的技术体系。用该公司的比喻，大模型负责理解与决策，好比骏马；要拉动现实业务这辆大车，还需要合用的马具。Harness不改变模型本身的聪明程度，而是解决模型能力如何落到具体业务上。
这副“马具”沿任务执行链路展开：提示词工程与上下文工程先把业务意图转化为模型能理解的表达，并调取企业业务背景与历史任务；编排工程接管流程控制，将分支、审批、人机交接纳入可审计框架，循环机制在“观察—思考—行动—验证—重试”中处理长链路异常；执行环节由ISSUT屏幕语义理解识别界面，CUA计算机全域执行完成鼠标键盘级操作，接口调用与界面操作两条路径可相互切换。
这套分层设计指向一个对企业有实际意义的特性——模型可插拔。底层模型更新时，上层任务执行与异常处理体系保持稳定，企业已建流程不会因模型版本更迭而失效，此前投入不会因技术迭代作废。
第三方评测是重要参照。2026年7月27日，实在Agent以90.2%的任务成功率位列OSWorld全球总榜首位；2026年9月9日，ScreenSpot-Pro榜单更新，实在智能自研两款模型分别以82.7%和81.0%位列首位与第二位。前者考察多步任务完整执行，后者考察专业软件界面控件定位。参数规模较小的模型同样取得81.0%，意味着企业不必靠增加算力换精度，部署成本可相应降低。
行业评估方面，2026年9月17日，中国信通院“铸基计划”2026年上半年度评估结果公布，实在Agent入选《高质量数字化转型产品及服务全景图（2026）》《高质量数字化转型技术解决方案集（2026年）》《高质量数字化转型落地实践》三份名单。此前，相关应用案例入选工信部《2025年人工智能应用典型案例名单》。
据披露，实在Agent已服务6000余家企业客户，其中90%为世界500强企业、中央企业、国有企业及行业龙头企业，覆盖制造、电商、能源、医药、交通物流、电信运营商等行业。在交付上，实在智能在咨询、实施、运营三个环节均有投入，客户采购内容除软件产品外，还包括后续运行维护与流程优化。
从云栖大会现场看，企业智能体正从“能对话”走向“能执行”。决定其能否规模化落地的，不只是大模型有多聪明，更是工程底座是否够稳、交付体系是否够深、企业已有系统能否被平滑接入。大模型是骏马，工程底座是马具。对企业而言，只有马具合用，骏马才能真正拉动业务这辆大车。
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