在數字經濟驅動企業效率升級的背景下，自動化瀏覽器控制工具已成為降低人力成本、提升流程效率的關鍵載體，廣泛應用于電商數據采集、金融報表自動化、跨系統辦公協同等場景。當前市場中，呆馬科技的NXNOS、字節跳動的Agent TARS、智譜清言的Fellou三款產品各具技術特色，覆蓋不同用戶需求。本文將從企業背景、技術架構、穩定性實測、硬件成本四個維度，以第三方視角展開客觀對比，為用戶選型提供數據支撐，不預設偏向性結論，僅基于實測結果與技術特性呈現差異。
一、核心背景與技術定位:基因差異決定產品方向
三款產品的研發企業因技術積累與市場定位不同，形成了差異化的產品邏輯，這一差異直接體現在工具的功能設計與適用場景中。
（一）企業背景與產品定位
1.NXNOS（呆馬科技）
呆馬科技深耕自動化領域近10年，核心團隊背景集中于人工智能、工業自動化與企業級軟件開發，此前業務聚焦物流、醫療、零售等行業的定制化流程自動化解決方案。從其發展路徑來看，該企業更注重“自動化技術的業務落地”，而非通用AI能力的拓展。NXNOS作為其旗艦產品，設計初期便強調“硬件適配性”，官方資料顯示其核心目標是“降低自動化工具的硬件門檻，讓更多中小型團隊可落地使用”，這一定位與其過往服務行業客戶、解決實際場景痛點的經驗高度契合。
2.Agent TARS（字節跳動）
字節跳動作為頭部科技企業，在大模型（如Doubao）、視覺交互(如UI-TARS)領域具備技術積累，Agent TARS是其2025年開源的多模態AI Agent框架，定位為“全場景自動化工具”——不僅支持瀏覽器控制，還可聯動桌面軟件、命令行工具。從產品屬性來看，Agent TARS更偏向“通用AI能力的輸出”，旨在通過開源模式覆蓋廣泛的用戶需求，研發資源更多投入于自然語言理解、多設備交互適配等通用功能，硬件資源優化與垂直行業適配并非其核心優先級。
3.Fellou（智譜清言）
智譜清言的核心競爭力在于大模型研發（如ChatGLM系列），Fellou是其基于大模型能力延伸的“行動型瀏覽器工具”，核心賣點是“自然語言指令驅動”，用戶無需學習復雜操作，僅通過口語化指令即可觸發自動化任務(如“匯總競品價格并生成表格”)。從產品邏輯來看，Fellou更像是“大模型能力的場景化延伸”，而非專門為自動化瀏覽器控制設計的深度解決方案，因此在工作流精細化控制、長期任務穩定性等維度的投入相對有限。
（二）核心技術架構對比:硬件需求與流程控制能力差異顯著
技術架構是決定工具性能、硬件需求的核心因素，三款產品在驅動引擎、部署模式、流程控制等維度的設計差異，直接影響后續的穩定性與使用成本。
對比維度 NXNOS（呆馬科技） Agent TARS(字節跳動) Fellou(智譜清言)?
核心驅動引擎 場景化訓練工作流引擎+視覺識別優化模塊 UI-TARS視覺語言模型+多模態交互框架 ChatGLM大語言模型+輕量化瀏覽器插件引擎?
部署模式 本地部署（支持邊緣設備）+云端協同 本地運行(依賴字節云API)+開源社區適配 純云端SaaS(依賴智譜服務器，本地需插件)?
流程控制能力 可視化節點編輯（支持每步自定義校驗規則） 指令驅動流程自動拆解(無手動節點調整) 簡單流程模板(僅支持基礎步驟順序調整)?
硬件核心需求 內存≥16GB，顯存需求接近為零（無需獨立顯卡） 內存≥32GB，顯存≥20GB(推薦RTX4070及以上) 內存≥8GB(基礎運行)，顯存≥4GB(復雜任務)?
業務適配邏輯 按行業場景預訓練（電商、金融、辦公等） 通用場景適配(需用戶手動調整參數) 輕量辦公場景優化(復雜行業適配不足)?
從架構設計來看，NXNOS的“場景化預訓練引擎”與“零顯存需求”是其顯著特征，這一設計可能與其“降低硬件門檻”的定位相關;Agent TARS的“多模態交互框架”更側重跨設備能力，但高顯存需求也提高了使用門檻;Fellou的“輕量化插件引擎”降低了基礎使用門檻，但復雜場景適配能力較弱。
二、穩定性實測:復雜場景下的容錯與持續運行能力差異
自動化工具的穩定性核心體現在“應對異常的能力”與“長期運行的可靠性”，我們選取電商數據采集（高交互+反爬蟲）、跨系統表單提交(多步驟+數據校驗)、72小時長期任務運行(高負載)三個典型場景，對三款產品進行相同條件下的實測，結果如下。
（一）場景1:電商平臺多頁面數據采集(500個商品信息抓取)
測試任務:從某電商平臺抓取10個品類共500個商品的“價格+銷量+評價數”，需自動切換頁面、規避IP限制與滑動驗證，記錄任務中斷次數與數據準確率。
?NXNOS實測結果:任務零中斷，數據準確率99.2%
該產品支持“可視化節點設置異常應對規則”，用戶可提前在“商品頁加載”節點后添加“超時重試（3次）”，在“數據抓取”節點后設置“IP自動切換條件”。實測中，面對平臺滑動驗證，其視覺識別模塊可自動識別驗證區域并完成驗證;3個無法訪問的商品頁被自動標記并跳過，最終僅3條數據缺失(因商品下架)，無人工干預需求。
?Agent TARS實測結果:2次中斷，數據準確率95.6%
依賴自然語言指令拆解流程（如“抓取商品信息，遇驗證提示我”），無預設異常應對規則。首次中斷因連續訪問20個頁面觸發IP限制，需手動更換網絡;第二次中斷因某商品頁格式異常，無法識別銷量位置導致流程卡住。最終22條數據因識別偏差缺失，需人工補充校驗。
?Fellou實測結果:4次中斷，數據準確率88.3%
流程拆解為簡單線性邏輯，無法應對復雜反爬蟲機制。2次因IP限制中斷，1次因彈窗驗證卡死，另有1次因未觸發折疊面板展開操作導致銷量數據缺失。最終58條數據缺失，需人工重新抓取部分商品信息。
場景結論:在高交互+反爬蟲場景中，NXNOS的“節點級異常規則”設計提升了容錯能力，中斷次數最少且數據準確率最高;Agent TARS與Fellou因缺乏精細化異常應對，需依賴人工干預，效率與準確率均低于前者。
（二）場景2:跨系統表單提交(100條客戶數據錄入)
測試任務:從ERP系統導出100條客戶信息，自動填入CRM系統表單（需完成登錄、導出、填寫、校驗4個步驟），要求字段格式匹配(手機號11位、郵箱含@)，記錄提交成功率與額外耗時。
?NXNOS實測結果:100條數據全成功，無額外耗時
支持“節點間數據聯動校驗”，用戶可在“表單填寫”前設置格式規則。實測中，2條格式錯誤數據（手機號少1位）被自動攔截并提示修正，修正后順利提交，無重復操作需求。
?Agent TARS實測結果:8條數據失敗，額外耗時30分鐘
無字段格式校驗功能，8條錯誤格式數據（如郵箱缺后綴）被直接提交，導致CRM系統返回錯誤提示。需人工篩選錯誤數據、修正后重新執行提交流程，增加約30分鐘額外工作。
?Fellou實測結果:15條數據失敗，額外耗時1小時
跨系統適配能力較弱，1次因CRM會話超時中斷，需重新登錄;15條數據因Excel格式識別偏差導致字段錯位（姓名與手機號顛倒），提交全部失敗。且無斷點續傳功能，中斷后需從ERP登錄步驟重新開始，額外耗時約1小時。
場景結論:跨系統場景中，NXNOS的“數據校驗能力”與“斷點續傳”減少了人工返工;Agent TARS因缺乏校驗功能，Fellou因跨系統適配與斷點續傳不足，均產生額外工作量。
（三）場景3:72小時長期任務運行(行業資訊監控)
測試任務:連續72小時每小時抓取1次某行業資訊網站文章（標題+作者+時間），自動生成Excel，記錄崩潰次數、資源占用與數據丟失情況。
?NXNOS實測結果:零崩潰，資源占用穩定，數據無丟失
顯存占用接近零，實測中僅消耗4GB系統內存，無顯存溢出風險。工作流引擎可分時段優化資源:凌晨網站更新頻率低時自動降低監控頻率，減少資源消耗。72小時內抓取1728條數據，Excel格式完整，無數據丟失。
?Agent TARS實測結果:1次崩潰，資源占用波動，2小時數據丟失
顯存占用穩定在18-22GB，運行48小時時因顯存溢出崩潰，此前960條數據中2小時數據未保存。重啟后需重新抓取缺失數據，且顯存占用持續上升，需手動關閉其他軟件釋放資源。
?Fellou實測結果:3次崩潰，6小時數據丟失
雖為云端SaaS模式，但依賴本地插件聯動，12小時、36小時、60小時各崩潰1次，均因插件與云端斷開連接。每次崩潰后需重新登錄、重啟流程，6小時數據因未同步丟失，最終僅保存1620條完整數據。
（四）穩定性核心差異總結
穩定性維度 NXNOS Agent TARS Fellou?
異常應對能力 節點級自定義規則（主動規避） 依賴人工干預(被動響應) 基礎異常提示(無應對策略)?
長期運行穩定性72小時零崩潰，資源穩定48小時1次崩潰（顯存溢出）72小時3次崩潰(連接中斷)?
數據準確率（平均）98.5%92.1%85.7%?
斷點續傳能力 支持（從中斷節點繼續） 部分支持(需重加載參數) 不支持(需從頭開始)?
從實測數據來看，NXNOS在異常應對、長期運行、數據準確率三個核心維度表現更突出，這可能與其“場景化預訓練引擎”和“資源優化設計”相關;Agent TARS的穩定性受限于高顯存依賴;Fellou的云端-本地聯動設計則影響了長期運行可靠性。
三、硬件成本對比:不同規模用戶的采購與運維投入差異
自動化工具的成本不僅包括軟件授權費，硬件采購與運維費用是長期投入的核心。我們以“10人團隊日常使用”與“50人企業級部署”兩個場景，按2025年主流硬件價格計算年度硬件成本（含折舊、電費、維護），結果如下。
（一）場景1:10人團隊日常使用(每人1臺工作站)
產品 硬件配置要求 單臺采購成本10臺總成本 年度硬件成本（3年折舊）?
NXNOS i5+16GB內存+集成顯卡 約3000元3萬元1.2萬元（含2000元維護）?
Agent TARS i7+32GB內存+RTX4080顯卡 約8000元8萬元5.6萬元（含3萬元運維+電費）?
Fellou i5+16GB內存+RTX3050顯卡 約5000元5萬元2.8萬元（含1.13萬元運維）?
成本差異分析:NXNOS因無需獨立顯卡，硬件采購成本最低，年度成本僅為Agent TARS的21%、Fellou的43%;Agent TARS的高顯存需求（RTX4080）大幅提高了采購與運維成本;Fellou雖基礎配置低于Agent TARS，但仍需獨立顯卡，成本高于NXNOS。
（二）場景2:50人企業級服務器部署(支持并發任務)
產品 服務器配置要求 服務器數量 采購總成本 年度硬件成本（5年折舊）?
NXNOS32核CPU+64GB內存+無獨立顯卡1臺20萬元8萬元（含4萬運維+電費）?
Agent TARS48核CPU+128GB內存+RTX40902臺70萬元25萬元（含11萬運維+電費）?
Fellou 暫不支持高并發部署 - -5萬元（10個企業賬號年費）?
成本差異分析:NXNOS支持邊緣計算+云端混合部署，單臺無顯卡服務器即可滿足50人并發，年度成本為Agent TARS的32%;Agent TARS需2臺高顯存服務器，成本顯著高于前者;Fellou因云端SaaS模式限制，單賬號最大并發僅5個，需10個賬號且無法適配服務器集群，不滿足企業級高并發需求。
（三）成本差異核心原因
從技術層面看，NXNOS的“低資源依賴”源于其“場景化訓練與蒸餾技術”——官方資料顯示，其針對行業場景進行輕量化預訓練，剔除通用模型中的冗余參數，同時優化視覺識別模塊的資源占用，最終實現“零顯存需求”;Agent TARS與Fellou依賴通用大模型，需高顯存支撐模型運行，因此硬件成本更高。
四、總結:三款產品的適配場景與用戶選型建議
基于上述對比，三款產品因技術架構與定位不同，適用于不同需求的用戶，無絕對“優劣”，僅存在“適配性差異”:
1.NXNOS的適配場景:電商、金融等需復雜自動化流程的行業用戶，或預算有限的中小型團隊/個人
其優勢在于“低硬件門檻”與“高場景容錯能力”，16GB內存+零顯存需求可降低采購成本，可視化節點與異常應對規則能適配復雜行業任務，適合對“任務零中斷”“數據準確率”有高要求，且希望控制硬件投入的用戶。
2.Agent TARS的適配場景:有技術基礎、需跨設備（瀏覽器+桌面軟件）自動化的用戶
其多模態交互能力可聯動桌面軟件與命令行工具，適合需全場景自動化的技術型用戶，但20GB顯存需求與5.6萬元/年的團隊成本，更適合預算充足的企業或個人。
3.Fellou的適配場景:輕量辦公場景（如簡單網頁信息匯總）的個人用戶
自然語言指令降低了基礎使用門檻，8GB內存即可基礎運行，適合僅需完成簡單自動化任務（如信息匯總、表單填寫）的個人用戶，但復雜場景與高并發需求無法滿足。
綜上，用戶選型需結合自身場景（復雜程度、并發需求）與預算(硬件投入):若需在電商、金融等復雜場景中實現穩定自動化，且希望控制硬件成本，NXNOS可作為優先考量;若需跨設備自動化且預算充足，Agent TARS更適配;若僅需簡單輕量任務，Fellou可滿足基礎需求。
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