在人工智能技术的迅猛推进下，AI Agent已跨越实验室界限，步入企业级应用的广阔舞台，成为自动化解决方案中的关键角色。从字节跳动的创新空间“扣子空间”，到OpenManus引领的开源生态，再到AutoGLM的深度智能探索，以及实在智能推出的TARS-RPA-Agent，市场上的AI Agent产品正以多样化的姿态蓬勃发展，不仅拓宽了技术边界，更在不同领域内重新定义了人机协作的方式。
RPA（机器人流程自动化）与AI Agent的融合，标志着从规则驱动向智能决策的转变。传统RPA依赖于预设流程执行重复性任务，但随着AI技术的成熟，RPA与AI Agent的结合催生了“RPA+AI”的混合自动化新模式。例如，Automation Anywhere的AI Agent Studio通过低代码平台，使用户能够轻松构建自定义AI Agent，将自然语言指令转化为自动化流程。而实在智能的TARS-RPA-Agent更进一步，不仅具备出色的意图理解能力，还能在复杂操作系统及桌面软件环境中精确操作，通过“自主感知”调整策略，实现从执行到决策的智能跃升。
在垂直领域，AI Agent展现出了显著的差异化优势。在金融领域，招商银行与华夏银行通过实在智能的RPA Agent实现了信贷审核、反洗钱等流程的全面自动化，将人工错误率降至零。设计领域同样见证了AI Agent的力量，Lovart凭借其全链路设计能力，支持从创意到成品的整个流程，通过多模态模型调度和增强型画布编辑器，设计师可以自然语言与AI协作，高效完成复杂项目。
AI Agent的普及离不开开源生态的推动。OpenManus通过复刻Manus的核心功能并完全开源，打破了传统AI产品的封闭性，使用户能够自由访问、修改和部署代码。同时，AutoGLM通过深度思考、感知世界和工具使用能力，模拟人类思维过程，实现从数据检索到报告生成的全流程自动化。这种“开源+垂直”的模式不仅降低了技术门槛，还加速了AI Agent的生态扩展。
当前，AI Agent正经历从“单体工具”向“多Agent协同”的演进。字节跳动的扣子空间通过MCP协议实现了跨平台工具的集成，让AI Agent能够访问外部服务并扩展功能边界。智慧芽的Eureka平台则构建了专注于技术创新领域的AI Agent生态，用户可以标准化或自定义开发Agent，形成“Agent Store”模式。这一趋势表明，未来AI Agent的发展将更加依赖于协同能力和开放生态，而非单一产品的功能堆砌。
随着技术与场景的深度融合，AI Agent正逐步成为企业数字化转型的“主驾驶”。从RPA的“执行层”跃升至AI Agent的“决策层”，从封闭系统迈向开放生态，AI Agent正引领一场深刻的范式变革。无论是实在智能的TARS-RPA-Agent的突破，还是OpenManus的开源共创，亦或是AutoGLM的深度智能探索，它们都在共同探索如何让AI真正理解并完成复杂任务，推动着人工智能技术的不断前行。
