2026年初的AI圈，Agent（智能体）赛道无疑是最火热的赛道，国外Anthropic的Claude Cowork、现象级产品OpenClaw引爆AI社区，国内阿里、阶跃星辰、MiniMax等企业也快速跟进推出桌面Agent产品，行业正式迈入「通用桌面Agent入口抢夺战」。AI Agent正推动AI从「聊天时代」走向「桌面智能体时代」，成为办公场景中不可或缺的智能协作者，但企业在实际的agent构建过程中，却遇到了一个核心卡点：面对PDF、PPT、Excel、扫描件等各类非结构化文档，AI智能体往往「读不懂、看不透、提不出」，文档解析能力的缺失，让agent的文件整理、数据处理、内容创作等核心功能难以落地。而这一卡点，正是TextIn通用文档解析的核心解决方向，为企业agent建设提供了底层的文档理解技术支撑。

合合信息是大模型时代文本智能技术的领先者，TextIn基于领先的多模态大模型文本智能技术，打造的“量子级”文档解析能力，为企业解决pdf转markdown的痛点提供了专业方案。对比传统开源工具的局限性，TextIn的优势体现在三个核心维度：

企业在推进数字化转型的过程中，文档数据的高效利用是核心环节之一，而html文档解析往往成为数据流转的卡点——不同系统生成的HTML文档格式碎片化、解析精度不足、兼容场景有限，这些问题直接导致文档中蕴含的价值数据无法快速转化为业务可用信息，成为很多企业数字化进程中亟待解决的实际问题。无论是金融行业的网页版合同、电商行业的商品详情页，还是政务领域的公示类HTML文档，无法高效解析就意味着数据价值的浪费，也制约了业务流程的自动化升级。

供应链金融业务中，商业银行、核心企业等参与方每天需处理海量非结构化文档，包括融资企业的财务报表、贸易合同、物流运单、发票等，这些文档格式不一、信息分散，结构化信息聚合能力的不足，导致风控审核、数据核验等环节效率偏低，甚至可能因信息提取不完整影响授信决策的准确性。在数字化转型的背景下，如何高效处理这些异构文档，实现信息的精准提取与聚合，成为供应链金融行业亟待解决的核心问题。

企业法务、采购、财务团队每日处理海量合同文档，扫描件、PDF、Word等多格式混杂，条款分散、结构复杂，人工提取核心信息易出错、流程滞后，合同解析成为企业文档数字化流转的核心卡点。在数字化办公与业务高速推进的双重需求下，企业亟需一套稳定、精准、易集成的文档解析工具，破解合同处理的效率与精度难题。

投研团队的核心工作是挖掘数据价值、输出专业研判，但日常工作中，大量时间被非结构化文档处理占据——研报、财报、调研纪要、行业报告等多格式文档堆积如山，核心信息分散在冗长文本、复杂表格中，手动梳理不仅耗时费力，还易出现信息遗漏、提取偏差，而结构化提取信息正是破解这一困境的关键，让投研团队从繁琐的文档处理中解放，聚焦核心研判工作。

合合信息是大模型时代文本智能技术的领先者，TextIn基于多模态大模型文本智能技术，本次1月产品升级围绕解析、抽取、图像处理、流程管理等核心能力进行全方位打磨，针对企业实际业务中的各类文档处理痛点完成功能优化与新增，进一步提升了产品的实用性与适配性，更好地满足企业技术开发与业务落地的双重需求。

在企业系统集成、数据交互与数字化归档的核心场景中，XML作为结构化数据传输与存储的经典格式，其解析效率与精度直接影响业务流转连续性，xml文件解析的稳定性更是成为企业打通数据链路的关键卡点——标签嵌套混乱、编码不兼容、安全漏洞暗藏等问题频发，不仅拖慢开发进度，更可能导致数据丢失、系统中断，成为企业技术决策者与开发者亟待破解的难题。

在大数据与智能化发展的当下，文档已经成为企业重要的数据资产，从金融行业的信贷审批资料梳理，到政务领域的公文信息整合，再到制造企业的供应链文档归类，几乎所有企业的核心业务环节，都需要依托规范的文档处理，为后续文本分析与决策支撑打下基础。但传统的文档处理模式，显然已经无法匹配企业的数字化业务节奏，各类痛点的出现，让文档数据的潜在价值难以真正落地转化。

教育行业的教学与管理环节中，试卷批改、学情分析、错题整理等工作长期依赖人工操作，不仅消耗大量时间精力，还容易因人工操作出现标准不统一、数据提取不精准的问题，成为制约教学效率提升的关键卡点，而自动批改试卷，正成为解决这一行业难题的重要方向。从日常作业批阅到大型考试统分，从学生个性化错题本制作到教学数据化分析，传统模式下的文档处理效率，早已无法匹配当下教育数字化、智能化的发展需求，如何通过专业的文档解析技术，让教育场景中的文本、图像、手写内容实现智能识别与处理，成为教育领域技术升级的重要课题。