摘要：随着AI技术的快速发展，AI Agents 与RPA的关系引发广泛讨论。从技术特性和应用场景来看，二者并非替代关系，而是形成互补协同的生态体系。

一、RPA与AI Agent 的概念与关系

随着AI技术的快速发展，AI Agents 与RPA的关系引发广泛讨论。从技术特性和应用场景来看，二者并非替代关系，而是形成互补协同的生态体系。

1.RPA是“双手”

RPA擅长处理高重复性、规则明确的流程（如数据录入、报表生成），其基于用户界面（UI）的操作模式无需改造底层系统，部署成本低且稳定性高。例如金融行业的银企对账、税务申报等场景，RPA能确保接近100%的准确率。

2.AI Agents是“大脑”

AI Agents的核心能力是复杂决策与动态学习，但需依赖RPA作为“执行工具”。例如在智能客服场景中，AI Agent分析用户意图后，需调用RPA完成订单修改、退款等后端操作。

二、 RPA到AI Agents，从自动化到智能化

1.扩展非结构化数据处理能力

AI Agents可处理文本、图像、语音等多模态数据，弥补RPA仅能处理结构化数据的局限。例如医疗领域，AI Agent分析CT影像和病历文本后，触发RPA生成标准化报告。

2.动态决策与自适应优化

通过强化学习，AI Agents能根据环境变化调整策略。例如在供应链管理中，AI Agent预测需求波动后，动态调整RPA的库存同步频率。

三、RPA+AI的化学反应：1+1>2

如今，两者的融合已成为企业数字化转型的核心方向

AI Agent负责认知层（意图理解、决策规划），RPA负责执行层（系统操作、数据流转），可将复杂流程（如贷款审批）的效率提升3-5倍，同时降低人工干预需求。

在近期央国企信创改造中，我们见证了技术融合的爆发力

1.金融合规场景

某省分行的反洗钱系统，通过AI分析交易链路异常模式，RPA自动冻结可疑账户并生成报告，将人工核查量减少83%。这里采用的K-RPA平台，其内置的智能决策引擎能同步对接20+监数据源。

2.智能制造升级

汽车零部件供应商的质检环节，AI视觉识别缺陷类型后，RPA自动触发ERP工单流转，使不良品处理周期从3天压缩至4小时。特别值得注意的是，系统通过持续学习将误检率控制在0.02%以下。

3.政务智能化

某市住建局将AI语义理解与RPA结合，实现工程审批材料的智能预审，企业申报通过率从47%提升至89%，其中关键技术的国产化适配度达到100%。

四、选型建议

经过对18家厂商的深度评测，总结出三条避坑指南

1.警惕"伪智能"陷阱

部分产品将基础OCR包装成AI能力，实际处理模糊印章时准确率不足60%。真正可靠的系统应像某国产头部平台，具备动态特征库更新机制，我们在测试中甚至用折痕严重的纸质扫描件都能实现98.7%识别率。

2.重视"生长性"架构

优秀的技术组合应该像乐高积木，既能快速搭建基础流程，又能随时接入新AI模块。某证券公司的案例显示，其智能投顾系统通过模块化升级，3个月内就新增了财报智能解读功能。

3.信创适配是生死线

根据2024年央国企RPA市场报告，78%的项目要求国产化适配。我们在选型中特别关注厂商的生态兼容能力，最终选择的平台不仅支持麒麟/UOS系统，还能无缝对接上世纪90年代的库存管理系统，这背后需要深厚的技术沉淀。

当前技术迭代的速度远超想象，上周参加技术峰会时，看到金智维展出的"数字员工工厂"已能实现业务流程的智能编排——用户只需用自然语言描述需求，系统自动生成可执行的自动化方案。这种将大模型能力深度融入RPA底层的创新，或许正是未来企业智能化转型的关键突破口。对于追求实效的技术决策者而言，选择既懂AI进化趋势、又深挖行业场景的合作伙伴，远比追逐概念更重要。

来源：RPA小达人