在当今数字化转型的浪潮中，AI Agent 与 RPA 的融合逐渐成为企业提升效率、降低成本的关键技术路径。这两者并非相互冲突，相反，它们的结合能发挥出远超单一技术的强大效能。
RPA 的优势与局限
RPA（Robotic Process Automation）即机器人流程自动化，长期以来在企业流程自动化领域扮演着重要角色。它通过软件机器人自动执行大批量、低复杂性且重复性的任务，极大地解放了企业员工，让他们能够将精力投入到更具增值性的工作中，进而有效降低企业的总体运营成本。
然而，RPA 并非完美无缺。在实际应用中，客户常常反馈机器人的脆弱性和高昂的维护成本。一旦数据样式发生改变，RPA 机器人就可能无法正常工作，需要重新配置任务流程，这无疑增加了企业的时间和人力成本。此外，在面对需要人类判断和决策、涉及非结构化数据的复杂任务时，传统 RPA 显得力不从心，例如在文本分析、图像识别等领域，其处理能力十分有限。
AI Agent 的特性与能力
AI Agent 是一种具备感知环境、进行决策并执行动作的智能实体。它拥有独立思考和调用工具完成目标的能力，能够基于复杂的算法和模型，对各种信息进行分析和处理，从而做出合理的决策。
AI Agent 与 RPA 融合的底层技术逻辑
AI Agent 调用 RPA 自动化流程（RPA Agent 模式）
在企业日常运营场景中，AI Agent 可通过前端 UI 与客户进行自然语言交互。借助大语言模型（LLM），AI Agent 能够精准识别客户的需求与意图。比如，当客户提出 “需要申请一台笔记本电脑” 时，AI Agent 会迅速判断并选择合适的工具（API），智能提取输入参数，如员工的 Email、笔记本型号等信息，然后通过 RPA 系统的开放 API 触发 RPA 自动化流程，实现笔记本电脑申请的全自动化处理。这一过程充分发挥了 AI Agent 的智能决策和 RPA 的自动化执行优势。
RPA 调用 AI Agent 实现协作
RPA 在执行任务过程中，也可将 AI Agent 的调用暴露成接口，通过自然语言触发 Agent 运行。以财务报销流程为例，RPA 机器人在处理发票审核任务时，调用 AI Agent 对发票图像信息进行自动识别和提取，显著提高了审核的准确性和效率。这种协作方式让 RPA 能够突破自身在处
理非结构化数据方面的局限，借助 AI Agent 的智能分析能力，实现更复杂任务的高效处理。
国内 RPA 厂商的实践探索
国内头部的一些 RPA 厂商在流程自动化领域积极探索 AI Agent 技术，成为行业的先行者。例如，金智维将其 RPA 产品与 AI Agent 融合，发布了新品 K - Agent，具备自动生成流程向导、自动分解任务并执行、自动生成页面访问 RPA 代码等强大功能。
随着生成式 AI 技术的不断发展，RPA 与生成式 AI 的融合已成为不可阻挡的趋势。这种融合不仅为 RPA 带来了全新的技术手段和广阔的应用场景，更为企业的数字化转型注入了强大动力，帮助企业在激烈的市场竞争中占据优势地位。未来，随着技术的进一步成熟和应用的深入，AI Agent 与 RPA 的融合必将为企业带来更多的价值和创新。
