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。
实在Agent智能体
这些厂商在流程自动化领域积极探索AI Agent的应用，成为行业的先行者。他们的努力不仅推动了自动化技术的进步，更为企业带来了实实在在的效益。
RPA的持续进化
在人工智能技术的引领下，当代RPA正迎来飞速的发展与进化。随着AI技术的持续突破，RPA不仅在技术架构上得以革新，其功能也日益丰富，特别是大语言模型的崛起，为RPA指明了新的发展方向。
数字化转型专家DeltalogiX从IPA的视角，将IPA的演进划分为四个阶段：RPA、认知自动化、数字助理及自主智能体。每个阶段都标志着IPA在功能和自主性上的显著进步。
RPA初级阶段，主要处理简单、重复性任务，释放员工生产力。例如，员工费用报销等结构化数据的处理，RPA能高效完成，显著提升工作效率。
随着AI融入，RPA进化为认知自动化，不仅能处理结构化数据，还能从非结构化数据中提取信息。通过整合历史数据，认知自动化能学习并适应反馈，实现更高级别的自动化，为业务决策提供支持。
IPA与AI的深度融合，尤其是大语言模型的支持，催生了数字助理。数字助理能基于自然语言与人类交互，实现更智能的自动化，改善客户体验，提升企业价值。
最终，IPA将演化为自主智能体，实现最高水平的智能自动化。自主智能体能通过深度数据分析进行复杂决策，为人力资源管理、供应链优化等领域提供有力支持，推动企业智能化发展。
总之，随着AI技术的不断进步和应用场景的拓展，RPA正由简单自动化向高度智能化演变。未来，更多创新技术将推动RPA发挥更大作用，为企业带来更高效、智能的运营体验。
