最近，“智能体”逐渐成为热门话题。我们公司的RPA（流程自动化）服务商，近两年来大力宣传“智能体”概念，其核心观点为：智能体（Agent） = 大模型（LLMs） + 流程自动化（RPA），形象地说，数字员工 = 大脑 + 手。
一、智能体概念与应用演进
（一）传统数字员工的局限
以往的数字员工，主要聚焦于自动化流程。然而，搭建这些流程并非易事，无论是通过代码编写，还是采用拖拉拽的可视化方式，操作人员都需要学习特定的语言或技能。不仅如此，操作人员还得深入了解企业业务与工作流程，与工作人员大量沟通，才能构建出成熟稳定的“流程自动化”方案。
（二）火热的Agent智能体到底落地了什么？
如今宣传概念中的数字员工，实现了从繁琐搭建到简单对话生成流程的转变。以公司财务工作为例，若财务人员需整理公司财务报表，涉及银行流水下载、数据统计分析及汇报等工作。
现在，财务人员只需向数字员工发送指令“我需要做本月的财务报告”，数字员工便会询问“我需要登陆XXX银行，XXX银行，下载XXX月份的流水，请确认”，得到确认后，它能自行调取企业银行账号、密码，登录下载数据，并梳理成表格发送。当收到“分析数据”指令时，数字员工会依据本地数据库分析财务情况，通过对比生成报表报告。而且，随着使用，它会越发熟悉用户需求，未来甚至无需用户再次提问，就能主动完成并发送财务报表。
二、AI Agent落地的局限性
（一）技术层面问题
尽管AI Agent概念先进，但实际落地却常遇阻碍。在处理复杂任务时，由于大模型存在“幻觉”问题，可能会胡编乱造，或者因上下文记忆有限导致逻辑断裂。例如在处理一些需要复杂推理和大量信息整合的任务时，AI Agent可能给出错误或不合理的结果。
（二）现实难题
1. 成本问题：企业若想应用AI Agent，需先解决成本高的问题。特别是将RPA与大模型结合形成智能体的过程中，涉及大量计算资源，成本相当高昂。这使得在发展“数字员工”通用性方面，设置了较高门槛，多数电脑自动化公司难以取得较大进展。
2. 数据问题：数据质量差和隐私保护难也是现实挑战。行业专属数据的清洗和标注工作特别耗时费力，而高质量的数据是AI Agent准确执行任务的基础。同时，企业在使用AI Agent处理数据时，还需确保数据隐私得到有效保护。
3. 人才短缺：真正既懂AI技术又了解行业需求的人才十分匮乏。许多开发团队在开发过程中，要么在技术实现环节受阻，要么无法找准用户真正需要的应用场景，导致开发出的产品要么不实用，要么因成本过高而难以投入使用。
4. 应用缺失：虽然市场上有诸多尝试，但至今尚未出现能让人眼前一亮、可大规模推广的杀手级应用。整个行业仍处于探索阶段，大家都在摸索前行。
三、智能体产品现状
曾经，RPA厂商宣传的“数字员工”，大多只是将RPA与大模型（如gpt、kimi等）相结合的概念，由于成本高昂，在实现“脑子”与“手”真正结合方面，大多仅停留在概念层面，实际进展有限。
但Deepseek的出现带来了转机，其“开源”且“较低配置”的特性，虽不能说让智能体的实现轻而易举，但确实大大降低了门槛，加速了RPA与大模型融合，即RPA装上“大脑”的进程。各大厂商也纷纷官宣相关进展，展现了行业在这方面的积极探索。下面看看厂商情况——
金智维自研AI Agent 开发平台已率先集成DeepSeek系列模型，为研发高可用性、低定制型的业务场景级AI Agent再添助力。金智维正同步基于DeepSeek升级已有金融、政务等领域大模型，全方位提升不同业务场景AI Agent 型数字员工的规划、推理、界面操作能力。
