打破 API 霸权：系统级 AI Agent 如何重塑“无接口”业务的自动化过去，处理“绝对规律”的频繁操作是传统 RP

过去，处理“绝对规律”的频繁操作是传统 RPA（如按键精灵、UiPath）的领域；而 AI Agent 接入系统底层的真正杀手锏在于：它能处理“频繁但存在非结构化变数”的业务。 比如突然弹出的广告、UI 布局的微调、或是需要理解屏幕文本才能决定的下一步点击。

结合系统底层 API（如 ADB、Shell）和跨平台能力，我们可以头脑风暴出以下几个极具商业潜力的 Agent 落地场景：

对于做 AI 工具、教程或社区运营的业务来说，最大的痛点往往是分发和获客。主流社交平台（微信、小红书、抖音等）几乎不开放自动化的发帖或客服 API。

Agent 解决方案：在云端服务器或本地跑一批 Android 虚拟机，通过底层接口注入。Agent 可以扮演一个“不知疲倦的数字运营”。
具体动作：自动将写好的教程多平台一键分发、识别评论区中有意向的用户并自动私信回复、甚至根据视觉大模型判断当前视频的播放进度来触发互动。因为走的是原生系统 UI 操作，它完美绕过了 API 限制，且极难被平台判定为低级外挂机器人。

在基础设施建设和安全体系中，静态代码扫描已经很成熟，但“动态行为审计”一直是个难题。

Agent 解决方案：构建一个基于多模态模型和 ADB 底层控制的“渗透测试 / 审计 Agent”。
具体动作：它可以像真实的黑客或审计员一样，自动在安卓机或服务器的图形界面中点击、输入、提权。例如，验证某款 App 或内网系统的权限管控是否真的达到了信息安全等保的高级别标准。它可以自动尝试绕过登录限制、捕获异常弹窗，并最终通过 Bash 或网络协议生成一份详细的动态执行报告。

传统的自动化测试脚本（如 Appium）极其脆弱，开发只要改了一个按钮的 resource-id，脚本就直接崩溃。

Agent 解决方案：驱动底层 UI 节点树，结合视觉理解，做“基于意图”的测试。
具体动作：你只需要用自然语言下发指令：“测试注册流程，遇到验证码尝试识别，如果遇到服务器 500 报错截图并保存日志”。Agent 会结合 Golang 等后端服务进行高并发调度，自动处理各种阻断性弹窗（比如“系统升级提示”），极大降低了维护测试脚本的成本。

很多传统企业、政务系统或老旧的内部管理软件，根本没有 API 可供现代微服务调用。

Agent 解决方案：将 Agent 部署在受控的容器中（如 Docker），赋予其直接操作这些老旧 Windows 系统或虚拟机的系统级权限。
具体动作：充当“人肉 API”。当外部前端（如微信小程序）发起一个查询请求时，后端的 Agent 会迅速在虚拟机里打开那个老旧的 ERP 软件，搜索、截图、利用大模型提取关键数据，然后再返回给前端。

总结你的思路：

我们要找的业务切入点，应该是那些 极其依赖人力去机械点击，且环境相对封闭（或缺少 API 支持） 的领域。将高频发的操作用代码（如 Node.js 或 Go）编排好，把偶发的异常处理交给大模型的视觉和推理能力。