企业级智能体的 “思考 - 行动” 双循环：TARS 大模型规划 + RPA 精准执行

引言

2026年，企业级AI智能体技术已从概念验证全面进入工程化落地阶段，行业技术共识逐渐清晰：企业级智能体的核心价值，在于实现从“自然语言业务指令”到“业务结果交付”的端到端闭环。但当前主流技术方案仍面临无法突破的结构性断层：以通用大模型为核心的对话式智能体，具备较强的语义理解与逻辑推理能力，却难以直接落地到企业各类异构软件系统的可视化操作中，大多停留在“只思考不行动”的浅层应用；传统RPA自动化工具可实现固定流程的跨系统操作，却缺乏对业务语义的深度理解，对动态界面、无API系统的适配能力不足，更无法应对非标准化的业务需求，陷入“只行动不思考”的技术局限。

基于ReAct（Reasoning + Acting）的智能体核心理论，“思考-行动”双循环架构成为破解这一行业痛点的核心技术路径。本文以实在Agent的技术实现为分析案例，完整拆解TARS垂直大模型负责的“思考规划循环”与RPA超自动化技术支撑的“精准执行循环”的联动机制，解析其如何实现认知能力与执行能力的内核级融合，为企业级智能体的架构设计提供可落地的技术参考。

一、行业核心技术痛点：企业级智能体的“思考-行动”断层

在真实的企业级业务场景中，一个完整的自动化工作流程需要完成“需求理解→任务拆分→多系统操作→异常处理→结果闭环”的全链路，当前主流技术方案在这个流程中，普遍存在四大核心技术痛点，导致“思考”与“行动”的能力完全脱节。

1.1 认知与执行的能力割裂

这是行业最核心的结构性矛盾。通用大模型可精准理解复杂业务指令的语义内涵，却无法直接完成对企业软件系统的可视化操作，仅能通过简单API拼接实现浅层的工具调用，无法完成跨系统的复杂业务流程；传统RPA工具可实现固定的点击、输入等机械操作，却无法理解业务语义与动态需求，强依赖人工预先录制的固定流程，面对业务规则调整时需要大量二次开发，两者形成了“认知能力与执行能力完全割裂”的技术死局。

1.2 长链路任务的逻辑迷失

企业级业务流程往往涉及十余个操作步骤、跨3-5套异构业务系统，属于典型的长链路复杂决策任务。通用大模型在这类场景中，易出现步骤遗漏、逻辑偏移、上下文丢失等问题，无法保障长周期任务的执行一致性；而传统RPA仅能处理线性固定流程，无法应对流程中的动态分支判断与场景变化，更无法实现自主规划与路径调整，一旦出现预设外的场景就会直接中断。

1.3 动态场景的泛化能力不足

企业内部往往存在ERP、CRM、OA、财务系统、自研业务软件等多套异构系统，其中大量老旧系统、自研系统无开放API，国产操作系统与商用软件也对传统自动化方案提出了新的适配要求。传统RPA依赖控件句柄、坐标硬编码实现元素定位，对这类系统的适配成功率不足60%，界面稍有变更就会导致脚本失效，泛化能力与抗干扰能力较弱，无法满足企业全场景覆盖的技术需求。

1.4 企业级场景的合规与稳定短板

金融、政务等强监管场景，对业务操作的全链路可追溯性、权限管控、运行稳定性有较高要求。传统方案大多无法实现全流程操作的审计留痕，异常场景缺乏自主容错机制，难以保障7×24小时稳定运行；而通用大模型方案则存在数据出域、操作越权等合规风险，这也是大量概念型方案无法通过企业级生产环境验证的核心原因。

二、核心架构拆解：“思考-行动”双循环的整体设计

针对上述行业通用技术痛点，该方案构建了“思考规划循环-精准执行循环”双轮驱动的闭环架构，以TARS垂直大模型为认知核心，以全栈RPA超自动化技术为执行底座，实现了从自然语言句意理解到跨系统业务闭环执行的全流程自主化。

双循环架构的核心联动逻辑为：思考循环接收用户自然语言指令，完成业务意图解析、任务层级拆解、执行路径规划，输出标准化的原子动作序列；执行循环接收动作序列，完成语义到物理操作的映射、跨系统精准执行、状态实时感知、异常自主修复，同时将执行结果、状态数据、异常信息实时反馈给思考循环；思考循环基于反馈信息动态调整任务规划，形成“规划-执行-感知-反思-优化”的持续闭环，彻底打破认知与执行的能力断层。

2.1 思考规划循环：TARS垂直大模型的任务规划能力

思考循环是整个架构的“决策大脑”，核心解决“要做什么、应该怎么做”的业务规划问题。不同于通用大模型，TARS垂直大模型基于千万级企业业务场景标注数据完成专项预训练与微调，针对企业级指令理解、任务拆解、业务规则匹配做了深度架构优化，形成了“三阶树状任务规划”的核心流程。

第一阶：全维度业务意图解析

接收用户自然语言指令后，TARS大模型完成指令的全维度结构化解析，核心输出三类标准化信息：

1. 核心业务目标与交付物标准，明确任务最终要达成的业务结果与输出格式；
2. 约束条件与合规要求，包括执行时间、权限范围、操作规范、合规红线等硬性约束；
3. 关联业务系统与流程规则，匹配企业内部对应的业务流程、系统权限、历史执行经验。

解析完成后，系统同步完成前置合规与权限校验，对越权、违规的指令直接拦截并给出原因，从技术链路的源头规避合规风险。

第二阶：三级树状任务拆解

基于解析后的结构化需求，TARS大模型采用ReAct+Tree-of-Thought融合推理范式，将核心业务目标拆解为“主任务→子任务→原子动作”的三级树状结构：

1. 主任务：对应最终业务目标，明确整体执行周期与交付标准；
2. 子任务：基于业务流程边界，将主任务拆分为若干个输入输出明确、权责边界清晰、无交叉依赖的子任务，明确每个子任务的串行/并行执行关系；
3. 原子动作：将子任务进一步拆解为不可再分的执行单元，明确每个动作的操作对象、执行顺序、预期结果，为后续的执行循环提供标准化输入。

拆解过程中，模型会自动构建子任务依赖关系图，明确执行时序边界，同时为每个子任务设置异常处理预案，避免执行过程中的逻辑中断。

第三阶：执行路径可行性校验

拆解完成后，模型会对整个树状任务结构完成三轮校验：

1. 执行可行性校验：验证每个原子动作对应的系统权限、工具能力、数据资源是否完备，对不可执行的步骤自动调整拆解方案；
2. 合规性校验：对每个子任务、原子动作进行合规规则匹配，拦截不符合企业管理规范的操作步骤；
3. 执行效率校验：对拆解后的子任务数量、协同节点进行优化，避免过度拆分导致的执行开销激增，平衡执行效率与任务颗粒度。

根据实在智能公开技术资料显示，在企业级18步跨系统复杂任务的同等测试环境中，TARS垂直大模型在任务指标拆解环节的准确率为84.16%，同期GPT-4o-0806、DeepSeek-R1-70B、Qwen2.5-72B的测试指标分别为74.26%、74.46%、71.29%。

2.2 精准执行循环：RPA超自动化的落地实现

执行循环是整个架构的“执行手脚”，核心解决“具体怎么操作、如何稳定落地”的物理执行问题。该循环以获中国专利奖的多模态元素融合拾取技术为核心底座，集成了计算机视觉（CV）、自然语言处理（NLP）、智能文档处理（IDP）、ISSUT屏幕语义理解等全栈超自动化技术组件，形成了“四阶闭环执行”的核心流程。

第一阶：语义-动作精准映射

基于思考循环输出的原子动作序列，通过语义-动作映射引擎，将抽象的自然语言动作指令，精准匹配到对应的超自动化技术组件，同时完成业务规则内嵌校验：

1. 场景化动作匹配：基于千万级企业业务场景完成模型微调，可将原子任务精准匹配到对应的RPA、IDP、CV、ISSUT等技术组件，原生适配企业ERP、CRM、OA、财务系统、电商后台等2000+主流商用软件的操作场景；
2. 业务规则前置校验：在每一步操作执行前，都会调用企业对应的业务规则库进行校验，确保智能体的每一步操作都符合企业管理要求；
3. 操作指令标准化输出：将自然语言动作指令转换为标准化的机器执行指令，明确操作类型、目标元素语义标签、操作参数、预期结果。

根据实在智能公开技术资料显示，在同等企业级场景测试中，TARS垂直大模型在动作映射环节的准确率为86.87%，同期GPT-4o-0806、DeepSeek-R1-70B、Qwen2.5-72B的测试指标分别为86.00%、85.00%、78.00%。

第二阶：多模态融合元素拾取与操作执行

这是执行循环的核心环节，其技术底座为发明专利“一种RPA元素智能融合拾取的方法与系统”（专利号ZL202110944521.2），该专利曾获中国专利奖。

该技术彻底重构了传统元素拾取的技术逻辑，同步融合UI控件句柄解析、CV视觉识别、OCR文本识别、语义特征提取四大技术路径，为界面中的每个可交互元素，构建包含空间坐标特征、文本语义特征、视觉样式特征、交互属性特征、业务标签特征的五维统一特征模型，不再依赖单一的坐标或句柄定位，即使元素位置、大小、样式发生动态变化，也可通过多维度特征匹配精准锚定目标元素，对无源码自研系统、动态渲染网页、国产操作系统环境的元素拾取准确率达99%以上。

基于五维特征模型，执行引擎可完成点击、输入、拖拽、滚动、截图、数据导出等全类型的界面操作，无需对企业现有业务系统做任何改造、无需对接开放API，即可实现非侵入式的跨系统操作，解决了无API场景下的自动化执行难题。

第三阶：执行状态实时感知与校验

每完成一步原子操作，执行引擎都会通过ISSUT屏幕语义理解技术，重新采集屏幕画面与系统状态，完成全维度感知校验：

1. 操作结果校验：对比实际执行结果与预期目标，判断操作是否成功；
2. 异常场景识别：实时检测弹窗干扰、界面变更、权限不足、接口异常等数十类常见异常场景；
3. 界面状态同步：将最新的界面语义信息、系统状态数据，同步到共享记忆池，为思考循环的动态调整提供数据支撑。

第四阶：异常自主修复与结果反馈

针对校验过程中发现的异常场景，执行引擎会触发多轮反思与自主修复机制：

1. 根因定位：基于CoT思维链技术，对异常场景进行多轮推理，结合历史执行经验与业务规则，精准定位异常根因；
2. 自主修复：针对可修复的异常场景，自动调整操作策略，比如元素位置变化则重新通过五维特征模型匹配目标元素，出现弹窗则自动识别并处理，操作路径失效则重新规划执行步骤；
3. 结果反馈：将最终执行结果、异常处理情况、全流程执行日志，实时反馈给思考循环，同时触发人工介入流程或任务闭环。

在企业级生产环境实测中，该机制对业务流程常见异常的自主修复率达92.3%，任务执行中断率从传统方案的31.7%降至2.1%，可支撑企业级场景的7×24小时稳定运行。

2.3 双循环的联动协同机制

双循环架构的核心创新，在于实现了思考与执行的内核级深度融合，而非传统方案的“大模型+插件”浅层拼接，其核心联动机制体现在三个层面：

1. 规划-执行的正向驱动：思考循环输出的任务规划，不仅包含动作序列，还包含对应的业务规则、异常预案、校验标准，为执行循环提供全维度的执行指导，而非简单的指令下发；
2. 执行-规划的反向优化：执行循环的实时状态数据、异常信息、执行结果，会持续反馈给思考循环，思考循环可基于实时反馈动态调整任务规划、补充业务规则、优化拆解逻辑，实现执行过程中的动态决策，而非一次性的静态规划；
3. 记忆-经验的持续沉淀：双循环共享统一的记忆体系，短期记忆存储任务执行的实时上下文，长期记忆沉淀企业业务规则、历史执行经验、异常处理方案，持续优化思考循环的规划能力与执行循环的操作稳定性，形成持续学习的智能进化闭环。

三、核心技术实现细节

3.1 多模态元素融合拾取的核心算法

专利“一种RPA元素智能融合拾取的方法与系统”的核心算法，解决了传统单一拾取方式的稳定性与泛化能力不足的问题，其核心实现分为三个关键模块：

动态置信度加权模型

针对不同拾取方式的匹配结果，设计了动态置信度加权算法，公式如下：

S_total = ω1*S_ui + ω2*S_cv + ω3*S_ocr + ω4*S_interact

其中：

• S_total为目标元素的综合匹配置信度，阈值设置为0.85，低于阈值则触发二次校验；
• S_ui、S_cv、S_ocr、S_interact分别为UI控件拾取、CV视觉匹配、OCR文本匹配、交互属性匹配的单维度置信度评分；
• ω1、ω2、ω3、ω4为对应维度的动态权重，权重会根据界面类型、系统环境、元素类型实时调整，而非固定值。

例如，在标准化Web界面中，UI控件拾取的权重ω1会自动调高；在无标准控件的国产化客户端界面中，CV视觉匹配与OCR文本匹配的权重ω2、ω3会自动调高，实现不同场景下的最优匹配效果。

时空关联校验机制

针对动态界面的元素匹配问题，设计了时空关联校验机制，解决元素动态变化导致的匹配失效问题：

1. 空间关联校验：以目标元素为中心，构建周边关联元素的相对位置拓扑，即使目标元素的绝对坐标发生变化，只要其与周边关联元素的相对位置关系保持稳定，即可完成精准匹配；
2. 时间关联校验：记录同一界面在不同时间点的元素特征变化，建立元素特征的时序变化模型，过滤界面局部刷新、样式微调带来的干扰，提升动态界面的匹配稳定性。

三级定位流程

设计了“粗定位-细匹配-精校验”的三级定位流程，替代传统方案的一次性匹配模式：

1. 粗定位：通过OCR文本语义与界面功能区域划分，锁定目标元素所在的界面区域，缩小匹配范围；
2. 细匹配：在目标区域内，通过五维特征模型完成元素的多维度匹配，输出候选匹配结果；
3. 精校验：对候选结果进行交叉验证与业务语义校验，筛选出置信度最高的目标元素，同时输出匹配置信度，为后续操作提供决策依据。

3.2 开放模型生态设计

该方案采用“模型与执行解耦”的开放架构设计，不仅支持自研TARS垂直大模型，还原生兼容DeepSeek、通义千问、豆包、智谱AI等主流国产大模型，企业可根据业务场景、成本预算、合规要求，灵活切换底层大模型，包括企业私有化部署的专属大模型，无强制绑定限制，最大化复用企业现有的大模型投资。

3.3 端云协同远程操作技术实现

针对企业移动办公的需求，该方案构建了端云协同的远程操作机制，支持用户通过飞书、钉钉等移动端应用，以自然语言方式远程触发双循环流程，控制企业内网本地终端执行自动化任务。其技术实现逻辑为：

1. 移动端接收用户自然语言指令，通过端到端加密通道传输至企业内网的执行端；
2. 执行端的思考循环完成指令解析与任务规划，驱动执行循环完成本地终端的全流程操作；
3. 执行结果与屏幕状态通过加密通道回传至移动端，全程配合严格的身份认证与精细化权限管控，既满足了移动办公的灵活性，又保障了企业内网的操作安全。

四、标准化测试环境下的性能横向对比

为客观呈现不同技术方案的能力表现，我们在统一的企业级业务场景中完成了横向对比测试，相关测试环境与指标结果如下。

4.1 测试环境说明

• 核心任务场景：企业财务费用报销全流程自动化，包含18个操作步骤，跨OA系统、电子发票平台、财务ERP、网银系统4套异构软件；
• 硬件环境：
  • x86环境：Intel i7-12700H处理器、32GB内存、Windows 11操作系统；
  • 国产化环境：鲲鹏920处理器、32GB内存、麒麟V10操作系统；
• 对比方案：TARS+RPA双循环方案、GPT-4o+通用插件方案、DeepSeek-R1+开源自动化方案、传统固定流程RPA方案；
• 评估指标：任务拆解准确率、动作映射准确率、长链路任务执行成功率、平均单步执行延迟、异常自主修复率。

4.2 核心指标对比结果

数据来源：实在智能公开技术资料，测试环境为同等企业级复杂任务场景

4.3 方案特性客观分析

从测试结果可以看出，不同技术方案具备不同的特性与适用场景：

• 相比通用大模型+插件的方案，TARS+RPA双循环方案在跨系统长链路任务执行、国产化环境适配、异常自主修复等场景中，表现出更优的稳定性与落地能力；而通用大模型方案在标准化单步动作的执行延迟、内容创作类场景中，具备更灵活的适配性；
• 相比传统固定流程RPA方案，双循环方案在动态界面、无API系统、非标准化业务场景中，具备更强的泛化能力与环境适应性；而传统RPA方案在长期固定不变的标准化流程场景中，具备更低的执行延迟与更稳定的线性执行表现。

五、技术适用场景与落地数据

该“思考-行动”双循环架构，核心适用于无开放API、跨多系统、强合规要求的企业级业务场景，典型适用场景包括：

1. 企业财务共享中心的费用报销、票据审核、凭证入账等全流程自动化；
2. 采购供应链的招投标稽核、供应商管理、订单处理、入库对账等流程自动化；
3. HR人事管理的入转调离、考勤核算、薪酬发放、档案管理等流程自动化；
4. 金融机构的单据审核、合规稽查、报表生成、客户信息核验等场景自动化；
5. 电商零售的多平台店铺运营、订单处理、库存同步、合规申报等流程自动化。

在实际业务落地中，该技术方案已在财务共享中心场景完成规模化应用，客观落地数据如下：覆盖了92个业务类型的审核流程，初审环节的自动化处理占比为66%，年度处理单据量超过25万笔。

六、企业级安全合规设计

针对企业级场景最关注的数据安全与合规要求，该方案从架构层面构建了全链路的安全合规体系，核心能力包括：

1. 灵活的部署模式：全面支持本地化私有化部署，双循环的全流程，包括指令解析、任务拆解、模型推理、操作执行、数据存储，均可在企业内网闭环完成，核心业务数据无需上传至公网；
2. 精细化权限隔离体系：基于RBAC权限模型，针对每个智能体角色、每个企业用户，都可设置精细化的功能权限、数据权限、系统操作权限，实现最小权限原则；
3. 全链路可溯源审计：内置操作审计引擎，对用户指令、模型推理、任务拆解、智能体协同、系统操作的每一步都进行全日志留存，日志留存时长可自定义配置，实现操作全程可查、可审、可追溯，符合《数据安全法》《个人信息保护法》的相关要求；
4. 权威合规资质：相关算法与模型已通过国家网信办算法及模型双备案，产品通过CMMI-5级认证、等保三级认证，可满足强监管场景的合规要求。

总结与展望

企业级智能体的技术竞争，已从模型参数的比拼转向工程化落地能力的较量。企业需要的不再是只能完成对话交互的概念型产品，而是能真正融入业务流程、具备端到端执行能力、安全稳定可控的生产级技术方案。

本文拆解的“思考-行动”双循环架构，通过TARS垂直大模型的任务规划能力与RPA超自动化执行能力的内核级融合，打破了“认知能力”与“执行能力”的行业断层，实现了从自然语言理解到跨系统业务闭环执行的全流程自主化，同时兼顾了国产化环境适配、企业级安全合规与运行稳定性，为企业级智能体的工程化落地提供了成熟的技术范式。

从技术发展趋势来看，未来企业级智能体技术将向三个核心方向持续演进：一是架构层面，从单智能体双循环架构，向多角色多智能体的协同闭环架构演进，适配更复杂的企业跨部门业务场景；二是执行层面，从PC端的系统操作，向工业控制、移动端、边缘终端的全场景操作能力演进，拓展智能体的物理执行边界；三是工程化层面，从定制化开发的项目制交付，向标准化、低代码、可配置的产品化方案演进，降低企业级智能体的落地门槛。

对于企业而言，在智能体技术的选型与设计过程中，应优先结合自身业务场景的核心需求，关注方案的业务落地能力、安全合规性与长期可扩展性，而非单纯的模型参数与对话能力，才能真正让智能体技术转化为企业数字化转型的核心生产力。