实在智能Agent——RPA终极进化方向

RPA技术备受瞩目，它通过“机器人”自动化了人力执行的重复性、低复杂度任务，解放了员工并降低了企业成本。RPA机器人全天候运行，避免人为错误，高效处理任务，成为处理事务、操作数据、回应查询的理想选择。在管理后台，RPA展现了强大潜力，如银行利用RPA自动回复投诉邮件，医疗保健公司用其处理发票，优化了财务管理。

对于长期受困于异构系统和传统自动化技术的企业，RPA是良药，让旧技术焕发新生。在金融服务、公共部门和能源等受监管领域，RPA满足了保持系统稳定的同时实现自动化的需求。对已实施数字化技术的大型企业，RPA也提供了高效可行的自动化解决方案。因此，RPA备受追捧，应用广泛，未来将继续发挥重要作用，推动企业实现智能自动化运营。

AI Agent——RPA终极进化方向

难解决的问题

RPA近年来虽以超过16%的复合增长率迅速崛起，但其连接特性常被戏称为“创可贴”或“粘结剂”，凸显了其在稳定性方面的不足。客户常抱怨RPA机器人脆弱，维护耗时，难以适应业务数据样式的变化。一旦表单项目更新，RPA便可能失效，需重新配置，给维护人员带来沉重负担。

为克服RPA的脆弱性，厂商开始引入AI技术，发展超自动化架构。超自动化整合了RPA、流程挖掘、智能业务流程管理等技术，旨在实现端到端自动化。它涵盖了发现、分析、设计、自动化等多个关键步骤，强调人与技术、服务之间的紧密协作。

然而，尽管超自动化架构中融入了多种机制，RPA仍作为独立单元存在，其稳定性在灵活业务场景下仍难以保障。直至大语言模型取得突破，AI Agent与RPA的结合才展现出新希望。这种结合有望提升RPA在复杂场景下的稳定性和适应性，为企业实现更智能、高效的自动化运营提供支持。

RPA的Agent机遇

在技术的浪潮中，众多供应商与组织积极拥抱大语言模型（LLM），催生了新型自动化的革命。在这场革命中，自主智能体（Autonomous Agent）崭露头角，成为AI Agent的重要形态。自主智能体不仅能敏锐感知环境，更能独立决策和执行动作，其独立思考和调用工具的能力，使其能逐步完成给定目标。

只需设定目标，自主智能体便能独立思考并采取行动，详细拆解任务并制定计划。它还能依靠外界反馈和自主思考，为自己创建合适的prompt，实现目标。自主智能体和生成智能体是AI智能体的两大类别，其中自主智能体如Auto-GPT，能响应自然语言需求，自动执行任务，成为人类的得力助手。

这些智能体利用GPT-4等大型语言模型规划和执行目标，能完成并添加新任务，根据先前结果确定工作流优先级。它们还能调用长短期记忆，利用旧查询作为上下文并存储结果，从错误中学习并灵活调整任务序列。

在开源社区，已出现众多智能体框架及工具，如AutoGPT、BabyGPT、MetaGPT等，覆盖多种应用场景。这为开发者提供了丰富工具，使他们能基于LLM打造适用于各领域的AI智能体。海外投研界已将自主智能体视为新一代自动化的代表，随着技术进步和应用深入，自主智能体将在未来发挥更重要作用，推动自动化领域发展。

新一代自动化

在自动化领域的浪潮中，众多RPA厂商纷纷探索以生成式AI为RPA流程增添新动力。UiPath、Automation Anywhere等领军企业，正致力于构建更广泛的端到端自动化工作流程，并融入生成式AI功能，旨在克服传统RPA的局限性。他们通过创新的解决方案，使自动化流程更加智能、高效，从而满足企业日益增长的需求。

同时，也有部分厂商选择以AI Agent为核心，重新构建超自动化产品。例如，低代码领域的超自动化先锋Torq已成功将其AI代理融入安全超自动化平台，实现了更高层次的安全与自动化融合。实在智能也不甘示弱，推出了基于自研大语言模型TARS的RPA智能体产品TARS-RPA-Agent，为市场带来了全新的自动化体验。

作为中国AI准独角兽和超自动化行业头部企业，实在智能在全行业首发产品级别的实在 AI Agent——“文生数字员工”，实现了“你说PC做，所说即所得”的创新功能。它不仅能自主拆解任务、感知环境、执行并反馈，还能记忆历史经验，展现出强大的自动化执行复杂业务流程的能力。

此外，实在Agent智能体还能将业务用户的指令转化为自动化流程执行，用户只需简单指令，它便能自主拆解任务，成为“生成式，懂业务的智能数字员工”，减轻工作负担，提升工作效率和准确性。

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