智能体与RPA流程自动化有何不同？从工作流搭建看核心区别

RPA（机器人流程自动化）和智能体（AI Agent）是当今自动化领域的两个热门技术，它们都能搭建工作流，但理念和实现方式有根本性的不同。

一、技术不同

RPA（机器人流程自动化），是一种通过软件模拟人在电脑上点击、输入的动作操作来实现业务流程自动化的技术。它能够自动执行重复性、规律性的任务，如数据输入、文件处理、报表生成等。RPA 主要应用的技术包括流程挖掘技术、界面自动化技术、数据抓取和处理技术、工作流引擎技术。

AI Agent（智能体），一种智能软件系统，具备感知环境、进行分析、做出决策和执行动作的能力。AIAgent能独立思考，可以通过大模型理解用户需求，主动规划并拆分子任务，并且调用各种工具来完成任务。Agent = 大模型（LLM）+ 规划（Planning）+ 记忆（Memory）+ 工具（Tool）

搭建工作流的方式不同

RPA如何搭建工作流

在图形化设计器中，通过拖拽预定义的活动（Activities）或组件来构建流程。这些活动对应着具体的UI操作，例如：点击按钮(‘提交’)--在输入框(‘用户名’)中输入文本--从网页中提取表格数据--将数据写入Excel单元格--流程是线性的、确定性的，像一张详细的流程图。它的核心特征： 基于规则、结构化、重复性强、界面层自动化。

一个具体的RPA工作流示例：“自动处理员工入职邮件”

假设我们要将图中的步骤应用于一个具体场景，其构建出的工作流逻辑如下，搭建RPA工作流就是一个将人工操作流程“翻译”成机器可以严格执行的、由一系列可视化组件构成的脚本的过程。它的核心是精确、稳定地复现人类在软件界面上的操作。

Agent如何搭建工作流

AI Agent像一个聪明的“项目经理”工作。它接收一个的“需求”，它便能自主地思考、规划、调用工具，并在遇到问题时灵活调整策略，最终完成任务。

智能体的核心是 “思考+决策+执行”。它不是一个被动执行指令的程序，而是一个拥有一定自主性、能够感知环境、规划并执行任务以达到目标的AI实体。

最根本的区别

最根本的区别：自动化发生的层级不同

RPA 是在“操作层”进行自动化。它关心的是 “如何做（How）”——如何点击、如何输入。它忠实地执行人类定义的每一步动作，但没有理解为什么这么做。

智能体 是在“认知层”进行自动化。它关心的是 “做什么（What）”和“为什么（Why）”。它理解你的意图，并自己思考出达成目标的步骤。

RPA和智能体哪个更好？

从智能层面或者未来层面，智能体是毋庸置疑的更好，但是就企业或者个人使用而言，怕是真的能解决工作问题，提升效率的成熟技术RPA更好，为什么呢？很直接的原因，RPA能落地，智能体大多是初级阶段，涉及到AI决策，哪怕是95%的成功率，也不会有人愿意冒这个险，这关乎企业工作的事情交给AI。

也就是这个原因，许多RPA厂商也开始了智能体的角逐，它有天然的优势，就是安全、稳定、拥有庞大的自动化流程的工作经验和各个行业的经验。

例如金智维Ki-AgentS，作为RPA的行业排名第一的企业，这一块工作已经做的蛮成熟的。金融方面的智能体，金智维Ki-AgentS现在也有蛮成熟的解决方案。这是关于金融智能体，金智维的一些角度：要让智能体真正走出“实验室阶段”，关键在于以高质量数据为支撑，通过业务流程的重构与优化，输出符合业务规则和专业要求的成果。而这一过程离不开对行业逻辑和业务细节的深刻理解，唯有具备长期积累的行业know-how，才能让智能体在复杂场景中真正创造价值。

总结，与其纠结哪个技术先进哪个技术好用，不如都尝试一下，看看它是否能解决具体事物，当然也要实时跟进最新技术动态，毕竟AI这一年，变化太快了，说不定明年，成熟的智能体就可以真正实现“人人可用”。