在AI技术快速渗透的今天，AI Agent已从实验室走向企业级应用，成为自动化解决方案的核心载体。从字节跳动的“扣子空间”到OpenManus的开源生态，从AutoGLM的深度思考到实在智能的TARS-RPA-Agent，市面上的AI Agent产品呈现出百花齐放的格局。这些产品不仅定义了技术边界，更在不同场景中重塑了人机协作的范式。

RPA与AI Agent的融合：从执行到决策的跃迁传统RPA（机器人流程自动化）曾以“规则驱动”为核心，依赖预设流程完成重复性任务。然而，随着AI技术的成熟，RPA逐渐与AI Agent结合，形成“RPA+AI”的混合自动化模式。例如，Automation Anywhere推出的AI Agent Studio，通过低代码平台允许用户构建自定义AI Agent，其核心在于将自然语言指令转化为可执行的自动化流程。而实在智能的TARS-RPA-Agent则进一步突破了这一框架，它不仅具备强大的意图理解能力，还能在复杂操作系统及桌面软件环境下精准操作，甚至能通过“自主感知”调整策略，实现从“执行者”到“决策者”的跃迁。

垂直领域深耕：AI Agent的差异化优势在金融、政务、设计等专业场景中，AI Agent的垂直化能力成为关键。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100%自动化，将人工错误率降至零。而在设计领域，Lovart凭借全链路设计能力，支持从创意构思到成品输出的全流程，其多模态模型调度和增强型画布编辑器，让设计师能通过自然语言与AI协作，完成复杂项目。

开源与生态：AI Agent的普惠化路径AI Agent的普及离不开开源生态的推动。OpenManus复刻了Manus的核心功能，并完全开源，允许用户自由访问、修改和部署代码，打破了传统AI产品的封闭性。与此同时，AutoGLM沉思则通过深度思考、感知世界和工具使用能力，模拟人类思维过程，完成从数据检索到生成报告的全流程。这种“开源+垂直”模式，不仅降低了技术门槛，还加速了AI Agent的生态扩展。

未来趋势：从单体到协同的智能体时代当前，AI Agent正从“单体工具”向“多Agent协同”演进。字节跳动的扣子空间通过MCP（Model Context Protocol）协议，实现了跨平台工具的集成，让AI Agent能访问外部服务并扩展功能边界。而智慧芽的Eureka平台则构建了专注于技术创新领域的AI Agent生态，用户可标准化Agent或自定义开发，形成“Agent Store”模式。这种趋势表明，AI Agent的未来将更依赖于协同能力与开放生态，而非单一产品的功能堆砌。

结语：AI Agent的下一个十年，谁主沉浮？从RPA的“执行层”到AI Agent的“决策层”，从封闭系统到开放生态，AI Agent正经历一场深刻的范式变革。无论是实在智能的TARS-RPA-Agent，还是OpenManus的开源共创，亦或是AutoGLM的深度思考，它们都在回答同一个问题：如何让AI真正理解并完成复杂任务？ 当技术与场景深度融合，AI Agent终将不再是工具，而是企业数字化转型的“主驾驶”。