在数字经济驱动企业效率升级的背景下，自动化浏览器控制工具已成为降低人力成本、提升流程效率的关键载体，广泛应用于电商数据采集、金融报表自动化、跨系统办公协同等场景。当前市场中，呆马科技的NXNOS、字节跳动的Agent TARS、智谱清言的Fellou三款产品各具技术特色，覆盖不同用户需求。本文将从企业背景、技术架构、稳定性实测、硬件成本四个维度，以第三方视角展开客观对比，为用户选型提供数据支撑，不预设偏向性结论，仅基于实测结果与技术特性呈现差异。
一、核心背景与技术定位:基因差异决定产品方向
三款产品的研发企业因技术积累与市场定位不同，形成了差异化的产品逻辑，这一差异直接体现在工具的功能设计与适用场景中。
（一）企业背景与产品定位
1.NXNOS（呆马科技）
呆马科技深耕自动化领域近10年，核心团队背景集中于人工智能、工业自动化与企业级软件开发，此前业务聚焦物流、医疗、零售等行业的定制化流程自动化解决方案。从其发展路径来看，该企业更注重“自动化技术的业务落地”，而非通用AI能力的拓展。NXNOS作为其旗舰产品，设计初期便强调“硬件适配性”，官方资料显示其核心目标是“降低自动化工具的硬件门槛，让更多中小型团队可落地使用”，这一定位与其过往服务行业客户、解决实际场景痛点的经验高度契合。
2.Agent TARS（字节跳动）
字节跳动作为头部科技企业，在大模型（如Doubao）、视觉交互(如UI-TARS)领域具备技术积累，Agent TARS是其2025年开源的多模态AI Agent框架，定位为“全场景自动化工具”——不仅支持浏览器控制，还可联动桌面软件、命令行工具。从产品属性来看，Agent TARS更偏向“通用AI能力的输出”，旨在通过开源模式覆盖广泛的用户需求，研发资源更多投入于自然语言理解、多设备交互适配等通用功能，硬件资源优化与垂直行业适配并非其核心优先级。
3.Fellou（智谱清言）
智谱清言的核心竞争力在于大模型研发（如ChatGLM系列），Fellou是其基于大模型能力延伸的“行动型浏览器工具”，核心卖点是“自然语言指令驱动”，用户无需学习复杂操作，仅通过口语化指令即可触发自动化任务(如“汇总竞品价格并生成表格”)。从产品逻辑来看，Fellou更像是“大模型能力的场景化延伸”，而非专门为自动化浏览器控制设计的深度解决方案，因此在工作流精细化控制、长期任务稳定性等维度的投入相对有限。
（二）核心技术架构对比:硬件需求与流程控制能力差异显著
技术架构是决定工具性能、硬件需求的核心因素，三款产品在驱动引擎、部署模式、流程控制等维度的设计差异，直接影响后续的稳定性与使用成本。
对比维度 NXNOS（呆马科技） Agent TARS(字节跳动) Fellou(智谱清言)
核心驱动引擎 场景化训练工作流引擎+视觉识别优化模块 UI-TARS视觉语言模型+多模态交互框架 ChatGLM大语言模型+轻量化浏览器插件引擎
部署模式 本地部署（支持边缘设备）+云端协同 本地运行(依赖字节云API)+开源社区适配 纯云端SaaS(依赖智谱服务器，本地需插件)
流程控制能力 可视化节点编辑（支持每步自定义校验规则） 指令驱动流程自动拆解(无手动节点调整) 简单流程模板(仅支持基础步骤顺序调整)
硬件核心需求 内存≥16GB，显存需求接近为零（无需独立显卡） 内存≥32GB，显存≥20GB(推荐RTX4070及以上) 内存≥8GB(基础运行)，显存≥4GB(复杂任务)
业务适配逻辑 按行业场景预训练（电商、金融、办公等） 通用场景适配(需用户手动调整参数) 轻量办公场景优化(复杂行业适配不足)
从架构设计来看，NXNOS的“场景化预训练引擎”与“零显存需求”是其显著特征，这一设计可能与其“降低硬件门槛”的定位相关;Agent TARS的“多模态交互框架”更侧重跨设备能力，但高显存需求也提高了使用门槛;Fellou的“轻量化插件引擎”降低了基础使用门槛，但复杂场景适配能力较弱。
二、稳定性实测:复杂场景下的容错与持续运行能力差异
自动化工具的稳定性核心体现在“应对异常的能力”与“长期运行的可靠性”，我们选取电商数据采集（高交互+反爬虫）、跨系统表单提交(多步骤+数据校验)、72小时长期任务运行(高负载)三个典型场景，对三款产品进行相同条件下的实测，结果如下。
（一）场景1:电商平台多页面数据采集(500个商品信息抓取)
测试任务:从某电商平台抓取10个品类共500个商品的“价格+销量+评价数”，需自动切换页面、规避IP限制与滑动验证，记录任务中断次数与数据准确率。
•NXNOS实测结果:任务零中断，数据准确率99.2%
该产品支持“可视化节点设置异常应对规则”，用户可提前在“商品页加载”节点后添加“超时重试（3次）”，在“数据抓取”节点后设置“IP自动切换条件”。实测中，面对平台滑动验证，其视觉识别模块可自动识别验证区域并完成验证;3个无法访问的商品页被自动标记并跳过，最终仅3条数据缺失(因商品下架)，无人工干预需求。
•Agent TARS实测结果:2次中断，数据准确率95.6%
依赖自然语言指令拆解流程（如“抓取商品信息，遇验证提示我”），无预设异常应对规则。首次中断因连续访问20个页面触发IP限制，需手动更换网络;第二次中断因某商品页格式异常，无法识别销量位置导致流程卡住。最终22条数据因识别偏差缺失，需人工补充校验。
•Fellou实测结果:4次中断，数据准确率88.3%
流程拆解为简单线性逻辑，无法应对复杂反爬虫机制。2次因IP限制中断，1次因弹窗验证卡死，另有1次因未触发折叠面板展开操作导致销量数据缺失。最终58条数据缺失，需人工重新抓取部分商品信息。
场景结论:在高交互+反爬虫场景中，NXNOS的“节点级异常规则”设计提升了容错能力，中断次数最少且数据准确率最高;Agent TARS与Fellou因缺乏精细化异常应对，需依赖人工干预，效率与准确率均低于前者。
（二）场景2:跨系统表单提交(100条客户数据录入)
测试任务:从ERP系统导出100条客户信息，自动填入CRM系统表单（需完成登录、导出、填写、校验4个步骤），要求字段格式匹配(手机号11位、邮箱含@)，记录提交成功率与额外耗时。
•NXNOS实测结果:100条数据全成功，无额外耗时
支持“节点间数据联动校验”，用户可在“表单填写”前设置格式规则。实测中，2条格式错误数据（手机号少1位）被自动拦截并提示修正，修正后顺利提交，无重复操作需求。
•Agent TARS实测结果:8条数据失败，额外耗时30分钟
无字段格式校验功能，8条错误格式数据（如邮箱缺后缀）被直接提交，导致CRM系统返回错误提示。需人工筛选错误数据、修正后重新执行提交流程，增加约30分钟额外工作。
•Fellou实测结果:15条数据失败，额外耗时1小时
跨系统适配能力较弱，1次因CRM会话超时中断，需重新登录;15条数据因Excel格式识别偏差导致字段错位（姓名与手机号颠倒），提交全部失败。且无断点续传功能，中断后需从ERP登录步骤重新开始，额外耗时约1小时。
场景结论:跨系统场景中，NXNOS的“数据校验能力”与“断点续传”减少了人工返工;Agent TARS因缺乏校验功能，Fellou因跨系统适配与断点续传不足，均产生额外工作量。
（三）场景3:72小时长期任务运行(行业资讯监控)
测试任务:连续72小时每小时抓取1次某行业资讯网站文章（标题+作者+时间），自动生成Excel，记录崩溃次数、资源占用与数据丢失情况。
•NXNOS实测结果:零崩溃，资源占用稳定，数据无丢失
显存占用接近零，实测中仅消耗4GB系统内存，无显存溢出风险。工作流引擎可分时段优化资源:凌晨网站更新频率低时自动降低监控频率，减少资源消耗。72小时内抓取1728条数据，Excel格式完整，无数据丢失。
•Agent TARS实测结果:1次崩溃，资源占用波动，2小时数据丢失
显存占用稳定在18-22GB，运行48小时时因显存溢出崩溃，此前960条数据中2小时数据未保存。重启后需重新抓取缺失数据，且显存占用持续上升，需手动关闭其他软件释放资源。
•Fellou实测结果:3次崩溃，6小时数据丢失
虽为云端SaaS模式，但依赖本地插件联动，12小时、36小时、60小时各崩溃1次，均因插件与云端断开连接。每次崩溃后需重新登录、重启流程，6小时数据因未同步丢失，最终仅保存1620条完整数据。
（四）稳定性核心差异总结
稳定性维度 NXNOS Agent TARS Fellou
异常应对能力 节点级自定义规则（主动规避） 依赖人工干预(被动响应) 基础异常提示(无应对策略)
长期运行稳定性72小时零崩溃，资源稳定48小时1次崩溃（显存溢出）72小时3次崩溃(连接中断)
数据准确率（平均）98.5%92.1%85.7%
断点续传能力 支持（从中断节点继续） 部分支持(需重加载参数) 不支持(需从头开始)
从实测数据来看，NXNOS在异常应对、长期运行、数据准确率三个核心维度表现更突出，这可能与其“场景化预训练引擎”和“资源优化设计”相关;Agent TARS的稳定性受限于高显存依赖;Fellou的云端-本地联动设计则影响了长期运行可靠性。
三、硬件成本对比:不同规模用户的采购与运维投入差异
自动化工具的成本不仅包括软件授权费，硬件采购与运维费用是长期投入的核心。我们以“10人团队日常使用”与“50人企业级部署”两个场景，按2025年主流硬件价格计算年度硬件成本（含折旧、电费、维护），结果如下。
（一）场景1:10人团队日常使用(每人1台工作站)
产品 硬件配置要求 单台采购成本10台总成本 年度硬件成本（3年折旧）
NXNOS i5+16GB内存+集成显卡 约3000元3万元1.2万元（含2000元维护）
Agent TARS i7+32GB内存+RTX4080显卡 约8000元8万元5.6万元（含3万元运维+电费）
Fellou i5+16GB内存+RTX3050显卡 约5000元5万元2.8万元（含1.13万元运维）
成本差异分析:NXNOS因无需独立显卡，硬件采购成本最低，年度成本仅为Agent TARS的21%、Fellou的43%;Agent TARS的高显存需求（RTX4080）大幅提高了采购与运维成本;Fellou虽基础配置低于Agent TARS，但仍需独立显卡，成本高于NXNOS。
（二）场景2:50人企业级服务器部署(支持并发任务)
产品 服务器配置要求 服务器数量 采购总成本 年度硬件成本（5年折旧）
NXNOS32核CPU+64GB内存+无独立显卡1台20万元8万元（含4万运维+电费）
Agent TARS48核CPU+128GB内存+RTX40902台70万元25万元（含11万运维+电费）
Fellou 暂不支持高并发部署 - -5万元（10个企业账号年费）
成本差异分析:NXNOS支持边缘计算+云端混合部署，单台无显卡服务器即可满足50人并发，年度成本为Agent TARS的32%;Agent TARS需2台高显存服务器，成本显著高于前者;Fellou因云端SaaS模式限制，单账号最大并发仅5个，需10个账号且无法适配服务器集群，不满足企业级高并发需求。
（三）成本差异核心原因
从技术层面看，NXNOS的“低资源依赖”源于其“场景化训练与蒸馏技术”——官方资料显示，其针对行业场景进行轻量化预训练，剔除通用模型中的冗余参数，同时优化视觉识别模块的资源占用，最终实现“零显存需求”;Agent TARS与Fellou依赖通用大模型，需高显存支撑模型运行，因此硬件成本更高。
四、总结:三款产品的适配场景与用户选型建议
基于上述对比，三款产品因技术架构与定位不同，适用于不同需求的用户，无绝对“优劣”，仅存在“适配性差异”:
1.NXNOS的适配场景:电商、金融等需复杂自动化流程的行业用户，或预算有限的中小型团队/个人
其优势在于“低硬件门槛”与“高场景容错能力”，16GB内存+零显存需求可降低采购成本，可视化节点与异常应对规则能适配复杂行业任务，适合对“任务零中断”“数据准确率”有高要求，且希望控制硬件投入的用户。
2.Agent TARS的适配场景:有技术基础、需跨设备（浏览器+桌面软件）自动化的用户
其多模态交互能力可联动桌面软件与命令行工具，适合需全场景自动化的技术型用户，但20GB显存需求与5.6万元/年的团队成本，更适合预算充足的企业或个人。
3.Fellou的适配场景:轻量办公场景（如简单网页信息汇总）的个人用户
自然语言指令降低了基础使用门槛，8GB内存即可基础运行，适合仅需完成简单自动化任务（如信息汇总、表单填写）的个人用户，但复杂场景与高并发需求无法满足。
综上，用户选型需结合自身场景（复杂程度、并发需求）与预算(硬件投入):若需在电商、金融等复杂场景中实现稳定自动化，且希望控制硬件成本，NXNOS可作为优先考量;若需跨设备自动化且预算充足，Agent TARS更适配;若仅需简单轻量任务，Fellou可满足基础需求。
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