【萬字長文】RPA的AI Agent進化，為RPA廠商帶來了哪些優(yōu)勢和機會？

全球RPA Agent產(chǎn)品大盤點，RPA與AI Agent混合自動化迎來全新機會

國內(nèi)外RPA產(chǎn)品升級AI Agent，持續(xù)演變的RPA Agent未來機會在哪里？

RPA與AI Agent融合的產(chǎn)品及解決方案是怎樣的？有什么優(yōu)勢？一文看懂

RPA與AI Agent融合產(chǎn)品是怎樣的？有什么優(yōu)勢和機會？未來發(fā)展如何？

RPA產(chǎn)品集體進化AI Agent對企業(yè)自動化有哪些影響？看完這篇你就懂了，附9篇相關(guān)論文

     全文約13000字，閱讀時間20分鐘

     文/王吉偉

可能就連技術(shù)圈也沒想到，AI Agent的火爆再次帶火了RPA。

ChatGPT橫掃全球大語言模型風(fēng)靡海內(nèi)外之始，就有很多人斷言了RPA的終場。但現(xiàn)在再看，RPA不但沒有死，還在最新技術(shù)的加持之下，發(fā)展出了RPA Agent以及具備自主性的數(shù)字員工。

傳統(tǒng)RPA確實已死，融合LLM與AI Agent的RPA風(fēng)頭正盛。

擴展閱讀：基于AI構(gòu)建的當(dāng)代RPA，在生成式AI影響下的生命周期還有多長？

LLM火爆之后不久，應(yīng)用方向上便落點到了AI Agent。由于API數(shù)量不夠多、穩(wěn)定性欠妥等系列問題，大家研究到AI Agent的執(zhí)行能力后，發(fā)現(xiàn)當(dāng)前階段“UI+API自動化”是大幅提升AI Agent執(zhí)行能力的重要方式。

而“通過API+UI自動化為企業(yè)提供”早已被Gartner寫進2022年的RPA魔力象限報告。Gartner曾在報告中預(yù)測：到2024年，95%的RPA供應(yīng)商將通過API與UI集成提供自動化。

擴展閱讀：API與Ui集成新趨勢下的RPA:海外廠商領(lǐng)先一步，國產(chǎn)廠商現(xiàn)狀如何?

單是RPA的UI自動化能力，就已決定它可以是吳恩達教授所說的AI Agent四種設(shè)計模式里的“工具使用”的超級工具。而其所集成的大量的企業(yè)級API和各種連接器，則可以進一步實現(xiàn)AI Agent所觸達不到的各種基于企業(yè)管理軟件的業(yè)務(wù)流程。

通過API調(diào)用RPA，再用RPA通過API+UI參與現(xiàn)實世界中的更多復(fù)雜業(yè)務(wù)流程，這個模式足以讓AI Agent在任何業(yè)務(wù)場景落地。

AI Agent執(zhí)行能力不足這個問題，也引起了學(xué)術(shù)界對RPA的興趣，LLM及AI Agent與RPA的融合自然也就成了被關(guān)注的焦點。對此感興趣的朋友，可以參閱下面幾篇論文：

1、PromptRPA：根據(jù)文本提示在智能手機上生成機器人流程自動化

PromptRPA: Generating Robotic Process Automation on Smartphones from Textual Prompts

論文地址：https://arxiv.org/abs/2404.02475

2、ProAgent：從機器人流程自動化到智能體流程自動化

ProAgent: From Robotic Process Automation to Agentic Process Automation

論文地址：https://arxiv.org/abs/2311.10751

項目地址：https://github.com/OpenBMB/ProAgent

3、AUTONODE：用于認(rèn)知GUI自動化的Neuro-Graphic自學(xué)習(xí)引擎

AUTONODE: A Neuro-Graphic Self-Learnable Engine for Cognitive GUI Automation

論文地址：https://arxiv.org/abs/2403.10171

4、SmartFlow：使用 LLM 實現(xiàn)機器人流程自動化

SmartFlow: Robotic Process Automation using LLMs

https://arxiv.org/abs/2405.12842

5、FlowMind：使用LLM自動生成工作流

FlowMind: Automatic Workflow Generation with LLMs

https://arxiv.org/abs/2404.13050

6、使用基礎(chǔ)模型實現(xiàn)企業(yè)自動化

Automating the Enterprise with Foundation Models

論文地址：https://arxiv.org/abs/2405.03710

項目地址：https://github.com/HazyResearch/eclair-agents

7、CAAP：僅使用前端UI解決計算機任務(wù)的上下文感知操作規(guī)劃提示

CAAP: Context-Aware Action Planning Prompting to Solve Computer Tasks with Front-End UI Only

https://arxiv.org/abs/2406.06947

8、以人為本的自動化

Human-Centered Automation

https://arxiv.org/abs/2405.15960

9、指南：用于執(zhí)行的圖形用戶界面數(shù)據(jù)

GUIDE: Graphical User Interface Data for Execution

https://arxiv.org/abs/2404.16048

隨著Coze、Dify等AI Agent構(gòu)建平臺的火熱應(yīng)用，熟悉RPA的朋友驚嘆，這不就是RPA的升級版嗎。之所以這么說，很大一部分原因在于AI Agent構(gòu)建頁面像極了RPA�？湛跓o憑，看看下面這張Coze工作流構(gòu)建界面與RPA構(gòu)建界面的對比圖。

Coze工作流構(gòu)建界面 VS RPA業(yè)務(wù)流程構(gòu)建界面

有人很不解，明明是不同性質(zhì)的產(chǎn)品，為什么要把AI Agent和RPA做對比。有這種看法，大抵對AI Agent的“Tool Use”不太明白，也有可能對RPA與AI Agent的融合不太了解。對于RPA與AI Agent的區(qū)別和聯(lián)系，可以參考下面這張圖。感覺這些內(nèi)容不夠詳細，大家還可以搜索或者問問大模型，網(wǎng)上有很多相關(guān)的資料。

事實上，RPA Agent已經(jīng)成為AI Agent家族的一個重要品類，并在企業(yè)應(yīng)用中流行開來。在企業(yè)級應(yīng)用中，廣大組織對于RPA與AI Agent及LLM的融合的探討已經(jīng)遠遠超過AI Agent本身。

一方面在于大量企業(yè)都已經(jīng)部署了RPA，很多業(yè)務(wù)流程的自動化依賴RPA。Gartner曾在兩份報告中預(yù)測：

到2023年底，90%的大型和超大型組織將部署某種形式的機器人流程自動化（RPA）；

到2024 年，75%的政府將啟動或?qū)嵤┲辽偃�項超自動化計劃，RPA則是實現(xiàn)數(shù)字現(xiàn)代化的關(guān)鍵組成部分。

所以，廣大組織定然不能讓這部分投資白費，必然會進行RPA與AI Agent的技術(shù)融合，況且這也是企業(yè)自動化趨勢。

另一方面，RPA能夠以極低的投入極大地提升AI Agent在企業(yè)復(fù)雜業(yè)務(wù)流程的執(zhí)行能力，是當(dāng)前理想的AI Agent拓展工具。如何將RPA和AI Agent結(jié)合起來提高企業(yè)運營效率，可以算是已經(jīng)采用RPA的企業(yè)問的最多的問題之一。

還有重要的一點在于，RPA Agent能夠主動思考怎么去做一件事。想象一下：以前的RPA都是基于事先定好規(guī)則的，僅是一個只會拍手歡迎客人的木頭人；現(xiàn)在融合Agent的RPA不但會拍手歡迎，還會詢問你來的目的并帶你去餐廳幫你點菜。這樣來看，未來的想象空間是不是瞬間倍數(shù)級擴大了？

此外，融合AI Agent的RPA數(shù)字員工，也是AI Agent的重點研究方向之一�，F(xiàn)在RPA廠商推出的數(shù)字員工，已經(jīng)晉級成為真正的執(zhí)行能力更強的智能體數(shù)字員工了。

擴展閱讀：【萬字長文】數(shù)字員工、超級個體、具身智能，AI Agent未來發(fā)展十大研究方向

面向廣大企業(yè)將RPA升級為Agent的這個需求，RPA廠商們更是要與時俱進，使出渾身解數(shù)基于RPA做LLM與AI Agent的各種融合與技術(shù)迭代。由此，在市場需求日益旺盛和更多技術(shù)供應(yīng)商的日益努力之下，RPA產(chǎn)品及解決方案集體實現(xiàn)了Agent進化。

那么，到目前為止都有哪些廠商推出了AI Agent產(chǎn)品或解決方案？都是什么形態(tài)的？RPA Agent有哪些優(yōu)勢和機會？未來的趨勢是怎樣的？本文，王吉偉頻道用1.3萬字為大家解讀。

注：本文所提到的所有研報及論文都已打包，回復(fù) RPA Agent 可獲取。

海外RPA的AI Agent進化

8月份，全球咨詢與研究公司Gartner發(fā)布了《2024機器人流程自動化（RPA）魔力象限》報告。報告預(yù)計到2025年，90%的RPA供應(yīng)商將整合生成式AI技術(shù)，進一步提升自動化的智能化水平。

經(jīng)過進一步的市場整合，加上企業(yè)戰(zhàn)略方向的變更，今年入選這份報告的只有13家廠商。在報告中可以看到，領(lǐng)導(dǎo)者象限還是4家廠商，微軟已經(jīng)明顯超越被SS&C收購的Blue Prism成為新的全球RPA新三大，SAP進入了挑戰(zhàn)者象限，ServiceNow新晉愿景者象限。

利基玩家象限剩下了四家，國產(chǎn)廠商只有來也科技仍在此象限，執(zhí)行能力和愿景完整性都有所提升。

短短1年，各象限的變化還是蠻大的。

關(guān)于這份報告就簡單介紹到這里，畢竟提及報告主要是為了下面的內(nèi)容。

王吉偉頻道以這份報告順藤摸瓜，了解到現(xiàn)在至少有四家廠商已經(jīng)推出或者主打AI Agent模式，下面是對這些廠商及產(chǎn)品的相關(guān)介紹。順便說一下，關(guān)于國產(chǎn)廠商來也科技推出的AI Agent產(chǎn)品，將放到國內(nèi)部分來介紹。

  Automation Anywhere：AI Agent Studio

7月，Automation Anywhere推出了AI + Automation Enterprise System將GenAI流程模型與其傳統(tǒng)的自動化平臺相結(jié)合，以改善客戶的工作流程自動化。

該系統(tǒng)的一項突破性的新功能是能夠使用新的AI Agent Studio構(gòu)建自定義AI Agent。AI Agent Studio為所有級別的開發(fā)人員提供了低代碼工具，以輕松構(gòu)建、管理和治理自定義AI Agent 。開發(fā)人員可以從選擇的基礎(chǔ)模型開始，包括來自 AWS、Google Cloud 和 Microsoft Azure OpenAI Service 等的模型，并將在10月底支持檢索增強生成（RAG）服務(wù)。

為 AI + Automation Enterprise System 提供支持的底層引擎是Automation Anywhere獨特的GenAI流程模型。GenAI流程模型2.0專為推動更快的流程發(fā)現(xiàn)、30% 的自動化創(chuàng)建速度、90% 的文檔處理準(zhǔn)確性和50%的自動化彈性而設(shè)計 ，超出了LLM 本身所能提供的。這些模型使用來自Automation Anywhere云原生平臺上運行的超過3億個流程自動化的豐富元數(shù)據(jù)進行優(yōu)化。

Automation Anywhere還推出了面向組織的并與Amazon Q Service集成的嵌入式企業(yè)助手Automation Co-Pilot，業(yè)務(wù)用戶可以更快地在任何應(yīng)用程序中完成工作，通過聊天交互獲得按需幫助，以詢問知識庫問題、調(diào)用AI Agent或啟動自動化。企業(yè)級Automation Co-Pilot可以嵌入到用戶工作的任何應(yīng)用程序中，并在組織中的任何系統(tǒng)中進行操作。

  Salesforce：Einstein Service Agent

近期的Salesforce在AI Agent方面可謂動作頻頻。

先是在7月份推出了Einstein Service Agent，這是該公司的第一個完全自主的AI Agent。Einstein Service Agent無需預(yù)先編程的場景即可理解各種服務(wù)問題并采取行動，從而有助于提高客戶服務(wù)效率。

Einstein Service Agent基于Einstein 1平臺構(gòu)建，通過分析客戶消息的整個上下文，然后自主確定下一步要采取的行動，使用大型語言模型（LLM）進行交互。Einstein Service Agent 使用生成式AI根據(jù)公司可信的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)（包括 Salesforce CRM 數(shù)據(jù)）創(chuàng)建對話式響應(yīng)，只需單擊幾下即可根據(jù)公司的語音、語氣和品牌指南量身定制。

又在8月份推出了兩個新的自主AI 銷售Agent：Einstein Sales Development Rep （SDR） Agent 和 Einstein Sales Coach Agent。前者旨在自主管理入站潛在客戶并通過自然語言吸引潛在客戶提供 24/7 全天候支持，后者專注于通過逼真的角色扮演場景來提高銷售團隊的技能。

Salesforce計劃在9月Dreamforce 大會期間推出Agentforce，該平臺基于 Einstein1 低代碼平臺，用以以創(chuàng)建、測試和擴展自定義AI Agent。Agentforce使客戶的定制AI智能體能夠安全地利用Data Cloud整合所有企業(yè)數(shù)據(jù)，通過Flow自動化無縫執(zhí)行任務(wù)，并通過MuleSoft輕松接入企業(yè)API。

在正式部署前，可以在沙盒環(huán)境中進行充分測試，確保一切運行順暢。部署后，這些智能體可以在客戶的應(yīng)用程序、網(wǎng)站、社交媒體以及Slack中發(fā)揮作用。

Salesforce計劃部署數(shù)百萬AI驅(qū)動的Agents，并期望在商業(yè)領(lǐng)域達到10億的規(guī)模。

  ServiceNow： Now Assist 系列AI Agent

自去年以來，ServiceNow一直在積極推動生成式AI，在其工作流平臺中集成了各種強大的AI功能。這些工作主要集中在Now Assist系列AI Agent上，它與公司的服務(wù)管理、客戶服務(wù)管理、人力資源服務(wù)交付和工作流創(chuàng)建器模塊集成。

2023年9月，ServiceNow發(fā)布了AI動力解決方案Now Assist，旨在提升其客戶在 IT、客戶服務(wù)、人力資源和開發(fā)領(lǐng)域的生產(chǎn)力和體驗。Now Assist由ServiceNow自家的生成式AI引擎驅(qū)動，并推出了一個專門領(lǐng)域的“Now LLM”，旨在提高企業(yè)級的生產(chǎn)力和數(shù)據(jù)隱私。

11月，所有客戶都能通過ServiceNow Store使用新的Now Assist in Virtual Agent、流程生成和Now Assist for Field Service Management產(chǎn)品。

2024年3月，推出了Now Assist for IT Operations Management AIOps，能夠應(yīng)用生成式 AI 通過分析警報并為運營團隊提供有用的上下文來加快問題的解決速度。并在ServiceNow Impact中推出了一系列Impact AI加速器，旨在幫助公司加快ServiceNow 投資的價值實現(xiàn)時間。

5月，ServiceNow推出Now Assist的BYO GenAI模型功能，使得其智能體更加強大�？蛻艨梢赃x擇任意大型語言模型作為Now Assist智能體的核心，無論是使用專有的LLM，如GPT-4 或Gemini Pro，還是自行開發(fā)定制的LLM，以優(yōu)化Now Assist使用體驗。

還發(fā)布了Now Assist for Strategic Portfolio Management旨在幫助產(chǎn)品經(jīng)理通過客戶提供的反饋來整合客戶的獨特需求。

海外的RPA廠商中，目前除了這幾家推出了AI Agent，其他廠商幾乎清一色主打Copilot。比如UiPath分別推出了面向開發(fā)人員和測試人員的UiPath Autopilot，還能與Microsoft 365 Copilot插件集成。Appian的最新版本業(yè)務(wù)流程平臺，也增加了更多的Appian AI Copilot支持。

就連推出了Autogen、Taskweaver等開源智能體架構(gòu)的微軟，也是在其Copilot產(chǎn)品中增加了Power Automate插件以增強執(zhí)行能力。

現(xiàn)在而言，Copilot這種LLM的應(yīng)用模式，更符合當(dāng)前的市場需求，差不多已經(jīng)成為企業(yè)級應(yīng)用的標(biāo)配。不過按照Forrester對于自動化工具市場進展趨勢的預(yù)測，到2028年廠商們都將在平臺中增加AI Agent編排（AI-Agent orchestration）功能，所以早晚都會推出AI Agent解決方案。

對于這一點，從UiPath創(chuàng)始人Daniel Dines在最近的采訪中大談特談AI Agent即可見一斑。

國內(nèi)RPA的AI Agent進化

相較于國外RPA廠商目前重點耕耘Copilot，國內(nèi)RPA廠商幾乎都在重點布局AI Agent。從去年下半年開始，就陸續(xù)有廠商發(fā)布Agent與RPA的融合產(chǎn)品。下面，是截至目前廠商們已推出的AI Agent產(chǎn)品和解決方案的簡單介紹。

  來也科技：AI Agent數(shù)字員工

6月20日，來也科技在以“數(shù)字員工進入AI Agent時代”為主題的Laiye Lead年度產(chǎn)品發(fā)布會上，發(fā)布了三款基于數(shù)字化勞動力平臺的高價值、可落地的AI Agent數(shù)字員工產(chǎn)品，分別是數(shù)字員工開發(fā)助手、知識管理和問答助手和文檔審核與風(fēng)控助手。

數(shù)字員工開發(fā)助手：采用多模態(tài)大模型技術(shù)，提高代碼生成的效率與準(zhǔn)確性。自動解析復(fù)雜Excel，按需生成自動化流程，簡化開發(fā)并降低成本。擴展命令庫能迅速產(chǎn)出Python代碼，與RPA產(chǎn)品無縫對接，提升代碼復(fù)用率和開發(fā)速度。"自愈"功能可自動適應(yīng)UI變化，減少中斷與維護成本，增強流程穩(wěn)定性，保障業(yè)務(wù)連續(xù)性和效率。

知識管理和問答助手：結(jié)合大模型、RAG、RPA和IDP技術(shù)，實現(xiàn)了對這些文檔的自動化理解和知識生成，為企業(yè)提供了一個智能化的解決方案。

文檔審核與風(fēng)控助手：提升企業(yè)文檔處理的效率和準(zhǔn)確性，保障企業(yè)現(xiàn)金流管理和業(yè)務(wù)運營風(fēng)險的控制。

  實在智能：RPA Agent智能體

2023年8月，實在智能發(fā)布自研垂直“塔斯（TARS）大語言模型”，在全行業(yè)首發(fā)產(chǎn)品級別Agent落地產(chǎn)品RPA Agent智能體（TARS-RPA-Agent），通過“自然對話式交互和超自動化執(zhí)行打造全能業(yè)務(wù)專家”，再次大幅降低“數(shù)字員工”構(gòu)建門檻，真正實現(xiàn)人人可用。并在12月，完成由金泰富資本和安吉智慧谷共同領(lǐng)投的近2億元C輪融資。

2024年2月實在手機Agent智能體上線，3月底開放實在Agent智能體新版本第一輪公測。8月，正式發(fā)布了實在Agent 7.0。新版Agent 7.0具備以下幾個特點：

自然對話交互：“All in One”式助理工作體驗；

意圖理解、流程規(guī)劃：更為強大的意圖理解+流程精準(zhǔn)拆解規(guī)劃能力；

多代產(chǎn)品能力集成：實現(xiàn)一代RPA、二代IPA數(shù)字員工元素拾取、組件、流程編排等全部能力集成；

軟件界面精準(zhǔn)操作：Agent多模態(tài)屏幕語義理解，屏幕掃描識別，界面精準(zhǔn)操作；

同時，實在智能千億參數(shù)訓(xùn)練的底層TRAS大模型也再次進化，訓(xùn)練參數(shù)量更大，支持自然語言溝通工作、科普知識，高效執(zhí)行任務(wù)完成工作，對話工作兩不誤。

在智能問答方面，基于實在智能文檔系統(tǒng)（IDP），能夠給實現(xiàn)文件的精確問答及處理。

  金智維：K-Agent

3月，金智維重磅發(fā)布AI Agent類新品K-Agent，并基于K-Agent平臺打造金智維Kopilot，這是一個面向千行萬業(yè)的智能助手（Copilot）應(yīng)用集群，將大模型能力具象化，直接貼合企業(yè)的實際需求。

K-Agent平臺具備智能交互、思考、分析、自訓(xùn)練等能力，可以進行持續(xù)學(xué)習(xí)和自我優(yōu)化。用戶基于K-Agent平臺，可以實現(xiàn)快速開發(fā)、部署各類智能助手（Copilot）型數(shù)字員工，從而應(yīng)對不同的業(yè)務(wù)場景需求。

在K-Agent平臺上開發(fā)的智能助手依托精調(diào)的領(lǐng)域模型，能夠自主分析任務(wù)指令并規(guī)劃操作流程，生成RPA腳本調(diào)用對應(yīng)的平臺或應(yīng)用，高效優(yōu)質(zhì)地完成業(yè)務(wù)需求，給出執(zhí)行結(jié)果反饋或者問答用戶問題，將復(fù)雜的業(yè)務(wù)決策轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行的業(yè)務(wù)能力。

在技術(shù)上，K-Agent借助組合式AI技術(shù)，多種技術(shù)各取所長，強化智能助手的學(xué)習(xí)機制，讓模型越用越聰明；在場景上，K-Agent植入行業(yè)專精知識庫，保證行業(yè)所要求的知識的覆蓋度、專業(yè)性、合規(guī)性和正確性，降低個性化服務(wù)成本。

  壹沓科技：運小沓-Cuber數(shù)字員工3.0

2023年11月，壹沓科技發(fā)布了供應(yīng)鏈專屬大模型產(chǎn)品「運小沓•數(shù)字員工平臺」，這是一個基于大模型的數(shù)字員工聚合及訓(xùn)練平臺。

該平臺可為供應(yīng)鏈企業(yè)提供資深供應(yīng)鏈運價經(jīng)理、物流可視追蹤經(jīng)理、供應(yīng)鏈新人成長師等高頻業(yè)務(wù)場景的虛擬數(shù)字員工專家團隊，為員工提供高效「所答即所問」的供應(yīng)鏈領(lǐng)域準(zhǔn)確知識，助力企業(yè)構(gòu)建「白領(lǐng)員工+Al Agent運小沓數(shù)字員工」人機協(xié)作模式。

今年7月，運小沓-Cuber數(shù)字員工3.0，該產(chǎn)品的構(gòu)建基于大模型的Agent 自動化操作入口，能夠基于CuberAgent 引領(lǐng)供應(yīng)鏈人機協(xié)作新時代。

作為基于供應(yīng)鏈大模型的數(shù)字員工超自動化解決方案，運小沓Cuber圍繞供應(yīng)鏈上下游業(yè)務(wù)場景，涵蓋上游生產(chǎn)制造、中間物流配送、下游批發(fā)零售，實現(xiàn)從營銷獲客、采銷管理、倉儲物流、拖車報關(guān)、履約執(zhí)行、財務(wù)結(jié)算的全局超自動化。

值得一提的事，8月7日，壹沓科技宣布完成B+輪融資，本輪融資由鼎暉VGC(創(chuàng)新與成長基金)領(lǐng)投，新尚資本跟投。

  藝賽旗：旗旗助手

大模型爆發(fā)以來，藝賽旗圍繞易學(xué)、易用和穩(wěn)定的RPA產(chǎn)品演進方向，將大模型與RPA進行深度融合。易學(xué)方面，利用大模型的語義理解能力，智能推薦完成該任務(wù)的操作步驟，方便用戶快速掌握RPA的流程開發(fā)，提高學(xué)習(xí)效率和使用體驗。

易用方面，借助大模型生成式AI能力，根據(jù)用戶指令，將自然語言轉(zhuǎn)化為代碼，并集成到RPA設(shè)計器中，以提高開發(fā)者的流程開發(fā)效率。

4月，藝賽旗推出了旗旗助手（AI-agent），通過集成大模型的能力，基于用戶的自然語言輸入，可將其轉(zhuǎn)化為可執(zhí)行指令，并自動判斷處理、執(zhí)行自動化流程，還能以人類能理解的語言形式返回處理結(jié)果。

在穩(wěn)定性方面，在流程開發(fā)過程中，藝賽旗利用大模型的知識庫，協(xié)助開發(fā)者進行問題定位和錯誤排查，從而增強流程穩(wěn)定性。

  容智信息：Hyper Agent

3月29日，容智信息發(fā)布了2024新產(chǎn)品組合-覆蓋全業(yè)務(wù)生命周期的12大產(chǎn)品矩陣，流程發(fā)現(xiàn)、分析、設(shè)計、自動化、執(zhí)行、監(jiān)視和重新評估等均囊括在內(nèi)，其中包括聞道大模型與Hpyper Agent超級智能體。

5月下旬，容智Hyper Agent正式推出。該產(chǎn)品主要融合“聞道”大模型的應(yīng)用開發(fā)能力和iBot數(shù)字員工的流程自動化能力，向上連接人的意圖，向下指揮數(shù)字員工。借助大模型，Agent能更簡單地驅(qū)動自動化流程，實現(xiàn)從規(guī)則性的重復(fù)能力模型，到邏輯推理、抽象總結(jié)、意圖識別等自主復(fù)合能力模型的過渡，從而縮短系統(tǒng)開發(fā)鏈路，填補人與系統(tǒng)間的隔閡。

通過Hyper Agent，企業(yè)可以簡單、高效地創(chuàng)建企業(yè)級Agent應(yīng)用、編排工作流程，甚至一鍵切換大模型底座，構(gòu)建更適合場景和個人所需的Agent。在自然語言交互的過程中，員工能借助iBot數(shù)字員工自動完成工作任務(wù)或執(zhí)行特定服務(wù)。

  達觀數(shù)據(jù)：數(shù)字員工Agent平臺

5月份，達觀數(shù)據(jù)發(fā)布了數(shù)字員工Agent平臺。達觀智能數(shù)字員工融合了機器人流程自動化（RPA）的高效執(zhí)行能力和“曹植大模型”的先進語義理解技術(shù)，實現(xiàn)知識庫和大模型結(jié)合的企業(yè)應(yīng)用。

在達觀智能數(shù)字員工平臺，RPA作為數(shù)字員工的執(zhí)行核心，自動化處理重復(fù)性任務(wù)。曹植大模型則賦予其理解復(fù)雜語言和任務(wù)規(guī)劃的能力，使數(shù)字員工能夠精準(zhǔn)捕捉并響應(yīng)用戶需求。

此外，通過知識管理系統(tǒng)，數(shù)字員工能夠存儲和利用歷史數(shù)據(jù)，優(yōu)化任務(wù)執(zhí)行策略。這種結(jié)合不僅提升了企業(yè)運營的效率，還可推動業(yè)務(wù)流程的智能化和自動化。

新一代智能知識管理系統(tǒng)，以“曹植”大語言模型為基座，提供知識生產(chǎn)、知識組織、知識搜索、知識問答、知識圖譜、知識社區(qū)等能力，并能將企業(yè)積累的海量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化文檔經(jīng)過自然語言技術(shù)處理和提煉，搭建更加智能化、人性化的知識管理系統(tǒng)。

  中關(guān)村科金：AgentGraph應(yīng)用開發(fā)平臺

2023年11月23日，中關(guān)村科金正式發(fā)布了企業(yè)知識大模型、AgentGraph應(yīng)用開發(fā)平臺，以及“超級員工”系列AIGC應(yīng)用，為企業(yè)提供開箱即用、系統(tǒng)無縫銜接、成本可負(fù)擔(dān)的專屬領(lǐng)域大模型服務(wù)。

中關(guān)村科金搭建了一體兩翼的底層技術(shù)架構(gòu)，形成四大類別產(chǎn)品體系。一體兩翼指的是企業(yè)知識大模型，及其支撐平臺領(lǐng)域大模型工廠、領(lǐng)域知識庫工廠，四類產(chǎn)品分別是指智能營銷、智能服務(wù)、智能運營、超級員工。

AgentGraph應(yīng)用開發(fā)平臺作為連接一體兩翼和四類產(chǎn)品的中間層，適配十余款開源基礎(chǔ)大模型，兼容性強支持一鍵切換，擁有50+應(yīng)用模板，并將超過200+個AI能力組件化，可實現(xiàn)零代碼、最快三分鐘創(chuàng)建新應(yīng)用，進一步降低客戶創(chuàng)新成本、縮短開發(fā)周期。

AgentGraph集成中關(guān)村科金企業(yè)知識大模型，預(yù)置國內(nèi)外語言、圖像等多種類型大模型，功能全面，是企業(yè)級的一站式、全鏈路大模型應(yīng)用開放平臺，提供開放大模型調(diào)用、可視化任務(wù)流程編排、AI及系統(tǒng)工具組件、數(shù)據(jù)處理及存儲、低代碼應(yīng)用構(gòu)建、監(jiān)控運營等應(yīng)用開發(fā)工具。

  金蝶：AI管理助手Cosmic

5月，金蝶推出了面向企業(yè)管理的AI管理助手Cosmic：超級智能。

Cosmic基于金蝶超過740萬家企業(yè)的實踐場景沉淀和萬億級訓(xùn)練數(shù)據(jù)，具備了聽說讀寫的感知能力、能積累并利用管理經(jīng)驗的記憶能力、能理解并計劃的思考能力以及能調(diào)動系統(tǒng)并實現(xiàn)的行動能力；并可以通過對話式交互和可協(xié)同、可擴展的AI應(yīng)用，助力管理者及員工輕松應(yīng)對財務(wù)管理、數(shù)據(jù)分析、合同處理、干部遴選等多項管理工作，讓企業(yè)運轉(zhuǎn)得更流暢、更高效。

目前，Cosmic覆蓋財務(wù)、人力、供應(yīng)鏈等多種業(yè)務(wù)場景，并致力于“讓人人都有一個AI管理助手”；同時，Cosmic也將AI全線賦能金蝶面向大、中、小市場的各類SaaS產(chǎn)品。

  用友：基于YonGPT 2.0模型的智能體

8月，用友正式發(fā)布用友企業(yè)服務(wù)大模型YonGPT 2.0。目前，基于YonGPT 2.0，用友BIP擁有分別基于智能體（Agent）、人機交互（HCI）、RAG應(yīng)用框架的“智友”、“數(shù)智員工”、“智能大搜”3項重要產(chǎn)品，以及包括智能合同、智能訂單生成、智能月結(jié)、AI面試、智能人才發(fā)現(xiàn)等100多個場景化的企業(yè)智能服務(wù)。

YonGPT2.0大模型作為平臺層，其下層是通用的專業(yè)能力，如領(lǐng)域知識問答能力增強、PPT分析報告生成 、合同智能審核等等，保證模型在業(yè)務(wù)基礎(chǔ)能力的支撐；在平臺層本身，內(nèi)置了各種“經(jīng)驗數(shù)據(jù)”，以幫助模型能夠在專業(yè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上通過幾個應(yīng)用框架進行微調(diào)來確保模型的效果。

比如遇到業(yè)務(wù)運營方面的問題，可以用Agent應(yīng)用框架進行微調(diào)；人機交互問題，由人機交互應(yīng)用框架去微調(diào)；知識生成或應(yīng)用生成問題，都可以通過RAG業(yè)務(wù)框架來微調(diào)�；�于這些應(yīng)用框架，企業(yè)還可以通過AI Agent（智能體）構(gòu)建器，將用友BIP中的應(yīng)用、業(yè)務(wù)知識等，快速構(gòu)建成滿足各類場景需求的智能體，實現(xiàn)靈動化的企業(yè)應(yīng)用創(chuàng)新。

從這些廠商們在GenAI及AI Agent方面做出的探索及推出的產(chǎn)品與解決方案來看，RPA技術(shù)廠商正在采取多種方法來發(fā)展其平臺并滿足不斷變化的企業(yè)需求，通過不斷的迭代與進化，以在AI Agent時代保持足夠的市場競爭力，當(dāng)然其中也有戰(zhàn)略布局。

RPA的進一步演變

為了在AI Agent時代保持相關(guān)性，RPA廠商正在采取多種方法來發(fā)展其平臺并滿足不斷變化的企業(yè)需求。從上文所列的多家廠商推出的產(chǎn)品與解決方案，我們可以總結(jié)出下面的RPA演變方向。

  1、通過AI功能增強RPA

RPA技術(shù)廠商最適應(yīng)的一種技術(shù)方式，是將AI功能整合到平臺中。通過利用機器學(xué)習(xí)、自然語言處理和計算機視覺，RPA機器人可以變得更智能、適應(yīng)性更強。這種集成使RPA 機器人能夠處理更復(fù)雜的任務(wù)，做出明智的決策，并從與用戶和系統(tǒng)的交互中學(xué)習(xí)。

將AI功能尤其是GenAI集成到RPA平臺為自動化開辟了新的可能性。AI增強型RPA機器人不是簡單地遵循預(yù)定義的規(guī)則和工作流程，而是可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、識別模式并做出明智的決策。這使企業(yè)能夠自動執(zhí)行更復(fù)雜的認(rèn)知任務(wù)，例如欺詐檢測、情緒分析或預(yù)測性維護。

AI增強的RPA機器人還可以通過機器學(xué)習(xí)隨著時間的推移不斷提高其性能。通過分析其操作結(jié)果并接收用戶的反饋，這些機器人可以微調(diào)其算法并適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。這種自學(xué)能力可確保RPA解決方案長期保持相關(guān)性和有效性。

  2、專注于端到端自動化

RPA技術(shù)廠商正在將重點從自動化單個任務(wù)轉(zhuǎn)移到實現(xiàn)整個流程的端到端自動化。通過將 RPA與AI Agent和其他自動化技術(shù)相結(jié)合，供應(yīng)商旨在提供無縫和智能的自動化體驗。

端到端自動化包括：將RPA與AI代理、業(yè)務(wù)流程管理 （BPM） 工具和低代碼平臺集成；跨多個系統(tǒng)和應(yīng)用程序編排數(shù)據(jù)和任務(wù)流；為管理和監(jiān)控自動化計劃提供統(tǒng)一的平臺。

端到端自動化的目標(biāo)是從頭到尾簡化和優(yōu)化整個業(yè)務(wù)流程。RPA廠商的解決方案不是自動執(zhí)行孤立的任務(wù)，而是專注于創(chuàng)建可以處理跨多個系統(tǒng)和部門的復(fù)雜工作流程的整體自動化解決方案。

例如，面向組織中典型的采購到付款流程，融合AI Agent與RPA的端到端自動化解決方案將涉及：

一個AI Agent，可以解釋和提取采購申請和發(fā)票中的相關(guān)信息；

一個RPA機器人，可以根據(jù)業(yè)務(wù)規(guī)則驗證提取的數(shù)據(jù)并將其輸入到適當(dāng)?shù)南到y(tǒng)中；

一種BPM工具，可以協(xié)調(diào)不同部門和利益相關(guān)者之間的任務(wù)和審批流；

一個低代碼平臺，使業(yè)務(wù)用戶能夠根據(jù)需要自定義和擴展自動化解決方案。

通過提供端到端的自動化解決方案，RPA廠商可以幫助企業(yè)在運營中實現(xiàn)更高的效率、準(zhǔn)確性和敏捷性。這些解決方案使組織能夠打破孤島，消除手動交接，并獲得對其流程的實時可見性。

  3、為平民開發(fā)者賦能

RPA廠商采用的另一種策略是授權(quán)平民開發(fā)人員創(chuàng)建和管理自己的自動化解決方案。通過提供用戶友好的界面和低代碼工具，供應(yīng)商使幾乎沒有編程經(jīng)驗的業(yè)務(wù)用戶能夠構(gòu)建和部署RPA機器人和AI Agent。

為平民開發(fā)者提供支持具有以下幾個好處：更快地開發(fā)和部署自動化解決方案；減少對IT部門和專業(yè)技能的依賴；在適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求方面提高敏捷性和靈活性。

RPA廠商提供的低代碼平臺允許業(yè)務(wù)用戶使用可視化拖放界面和預(yù)構(gòu)建模板創(chuàng)建自動化解決方案。這些平臺抽象出編程的復(fù)雜性，使平民開發(fā)者能夠?qū)Ｗ⒂谠O(shè)計其自動化解決方案的邏輯和工作流程。

例如，營銷經(jīng)理可以使用低代碼RPA平臺來自動化收集和分析社交媒體數(shù)據(jù)的過程。通過拖放數(shù)據(jù)連接器、數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換AI模型等組件，無需編寫任何代碼即可創(chuàng)建自定義自動化解決方案。

通過實現(xiàn)自動化大眾化，RPA廠商可以進入更廣闊的市場，并通過專門的 IT 團隊將其客戶群擴展到大型企業(yè)之外。中小型企業(yè)也可以從自動化的強大功能中受益，而無需大量的前期投資或技術(shù)專業(yè)知識。

基于RPA的AI Agent優(yōu)勢在哪里？

2022年底ChatGPT引爆大語言模型后，RPA超自動化廠商是跟進GenAI速度最快的技術(shù)供應(yīng)商之一。從彼時到此刻，大部分廠商至少已經(jīng)進行了從GenAI技術(shù)集成到AI Agent技術(shù)應(yīng)用的兩步迭代。

這樣做除了提升產(chǎn)品能力、降低資源損耗之外，主要目的自然是在市場端應(yīng)對與OpenAI、Google、初創(chuàng)公司以及現(xiàn)有投資組合供應(yīng)商等諸多企業(yè)的市場競爭。

如前文所述，很多RPA廠商已經(jīng)推出了融合GenAI及AI Agent的產(chǎn)品和解決方案，展示了IT 如何構(gòu)建機器人和創(chuàng)建文檔提取模型、安排復(fù)雜的商務(wù)旅行以及提供醫(yī)療保健方面的指導(dǎo)。但仍有很多組織對RPA廠商能否在GenAI技術(shù)融合上做持續(xù)的創(chuàng)新，持有一定的懷疑態(tài)度。

在這方面，看好RPA廠商的Forrester副總裁兼首席分析師Craig Le Clair足足給出了六個理由。如下：

1、LLM首先會作為微自動化采用，提供低級認(rèn)知支持。這種應(yīng)用很多都將發(fā)生在運營或后臺流程中，這是GenAI與RPA結(jié)合的最佳點�，F(xiàn)在，我們已經(jīng)看到GenAI開始選擇結(jié)合RPA機器人或數(shù)字流程自動化（DPA）工作流來運行，這將是今后企業(yè)業(yè)務(wù)流程自動化的主流形式。

2、RPA平臺非常適合構(gòu)建代表企業(yè)或個人行事的高級AI Agent， 無需廣泛的編程規(guī)則。AI Agent是一項重要的技術(shù)趨勢，能夠以不同程度的自主性做出決策和行動來執(zhí)行服務(wù)。例如，基于RPA的Agent（RPA Agent）從銀行的反洗錢系統(tǒng)接收警報，可以結(jié)合公共和私人數(shù)據(jù)檔案并完成了1級調(diào)查，大幅降低誤報情況，這在之前基于預(yù)制規(guī)則的AI+RPA是無法實現(xiàn)的。

3、成熟的RPA平臺架構(gòu)能夠管理數(shù)千個自動化，意味著AI Agent的集中管理正在激增。RPA 供應(yīng)商已經(jīng)投資流程智能以提供“動態(tài)工作管理”，F(xiàn)orrester認(rèn)為到2026年，從正在運行的流程中挖掘的數(shù)據(jù)可以管理人類和AI Agent之間的工作。

4、廣大組織已大量部署RPA，愿意嘗試基于RPA擴展AI Agent。數(shù)以千計的公司已經(jīng)建立了RPA平臺，并愿意將它們用于注入基于LLM的Agent以更好地利用其技術(shù)投資，提升技術(shù)投資回報率。

5、RPA的快速發(fā)展的一個原因，在于其能夠通過UI輕松與現(xiàn)有工作模式集成，這對于未來更智能的Agent仍然很有價值。RPA領(lǐng)導(dǎo)者正在投資AI驅(qū)動的工作流程，以提供更強大的端到端編排，預(yù)計到2027年將廣泛應(yīng)用。

6、GenAI 面臨的最大挑戰(zhàn)，是信任和數(shù)據(jù)安全。十多年來，RPA平臺一直在努力解決安全管理自動化的問題。例如，一個挑戰(zhàn)是安全管理機器人用于訪問核心系統(tǒng)的人類憑證，這是目前GenAI初創(chuàng)公司和超大規(guī)模企業(yè)難以做到的。

以上這六個原因，第二條尤為關(guān)鍵。為了與大語言模型企業(yè)、科技巨頭企業(yè)以及更多的AI Agent的競爭，RPA平臺需將自身定位為構(gòu)建、部署和管理這些智能代理的首選解決方案。這意味著RPA平臺需要提供強大的工具和框架，讓企業(yè)能夠輕松地創(chuàng)建、部署和維護AI Agent。

超大規(guī)模公司和初創(chuàng)公司的產(chǎn)品可能更傾向于通用性，而不是針對特定用例，這可能會導(dǎo)致買家在使用這些產(chǎn)品時被限制在特定的平臺上。所以，RPA給出的RPA Agent解決方案應(yīng)該將適用于超大規(guī)模公司和初創(chuàng)公司，而不是特定于用例。

而為了在競爭中取得成功，RPA平臺需要保持不可知性，即不依賴于特定的技術(shù)或平臺。這樣可以確保RPA平臺能夠適應(yīng)不斷變化的技術(shù)環(huán)境，并滿足不同客戶的需求。因此，RPA平臺及其服務(wù)合作伙伴，通過為客戶供特定于領(lǐng)域的AI Agent更容易成功。可以針對特定行業(yè)或業(yè)務(wù)場景開發(fā)定制化的智能代理，從而提供更加精準(zhǔn)和有效的解決方案。

RPA與AI Agent結(jié)合的市場機會

近十年來，企業(yè)自動化在持續(xù)演變，但總體都是基于UI與API自動化技術(shù)的迭代發(fā)展。RPA技術(shù)在2010年代中期由UiPath等公司推廣，以其錄制和回放的UI自動化功能，推動了低代碼業(yè)務(wù)應(yīng)用的興起。

RPA的穩(wěn)定性和自動化的持久性曾受質(zhì)疑，但如今仍有大量企業(yè)建立了自動化卓越中心，并發(fā)展至智能自動化（IA）。IA融合了RPA、API自動化和OCR文檔處理等技術(shù)，標(biāo)志著從簡單的點擊自動化向更復(fù)雜的流程自動化轉(zhuǎn)變。

這些工具結(jié)合了編碼與低代碼，需要專業(yè)技能部署，但核心仍是基于規(guī)則的自動化，適合結(jié)構(gòu)化流程。

與此不同，AI Agent采用先進的規(guī)劃和執(zhí)行策略，能靈活理解非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)和流程。它們適用于那些無法用規(guī)則簡單定義的工作，展現(xiàn)出比傳統(tǒng)RPA更強的適應(yīng)性和彈性，能在出錯時自我修正或?qū)で笕斯�協(xié)助。

盡管AI Agent為企業(yè)自動化領(lǐng)域帶來了革命性的變化，但并不意味著RPA技術(shù)的終結(jié)。對于那些需要大量重復(fù)性數(shù)據(jù)錄入或遷移的任務(wù)，如每天輸入1000條記錄到ERP系統(tǒng)，或遷移10萬條電子健康記錄，顯然這類基于規(guī)則的自動化更適合RPA，而AI智能體并不是最佳選擇。畢竟，工具的選擇應(yīng)基于任務(wù)的性質(zhì)。

AI Agent拓寬了企業(yè)自動化的邊界。AI智能體是一個仍在形成的新類別，當(dāng)前而言拓展Agent用例的最簡單方法就是將Agent推理擴展到現(xiàn)有的自動化例程。隨著時間推移，AI Agent將會擴展到企業(yè)戰(zhàn)略核心業(yè)務(wù)工作流程。

sema4.ai聯(lián)合創(chuàng)始人Antti Karjalainen認(rèn)為，AI Agent和企業(yè)自動化的結(jié)構(gòu)可以分為三個層次，如下圖：

基礎(chǔ)層：涉及大量戰(zhàn)術(shù)性工作，這些工作不需要復(fù)雜的決策，而是在特定上下文中運行，需要處理企業(yè)特有的數(shù)據(jù)、文檔和系統(tǒng)。

這是RPA的強項，也是啟動AI Agent項目的合適起點。通過在RPA例程之前和之后的工作流程中尋找機會，通過 Agent擴展自動化范圍，并進一步使用AI Agent將自動化范圍擴大到標(biāo)準(zhǔn)RPA所能達到的范圍。

中間層：沿著金字塔向上移動，中間層的工作涉及在標(biāo)準(zhǔn)環(huán)境中運行的標(biāo)準(zhǔn)決策，產(chǎn)品與工作形式為Copilot。

一般而言，這一層通常是由ServiceNow或Salesforce等記錄平臺和系統(tǒng)捕獲的工作。在這一層，采用技術(shù)供應(yīng)商提供的AI和自動化解決方案及其數(shù)據(jù)和流程進行創(chuàng)新的能力，用戶將得到最好的服務(wù)。因此在未來的企業(yè)自動化中，Copilot這種形式也將充分融合AI Agent與RPA，同樣是RPA巨大的機會。

頂層：金字塔的最頂層，是最具戰(zhàn)略意義的工作類別，對企業(yè)如何開展業(yè)務(wù)和運營至關(guān)重要。這一層會涉及復(fù)雜決策并需要特定上下文。這類工作是企業(yè)存在的核心，也是定制化的企業(yè)級AI Agent能夠發(fā)揮最大作用的地方。專為特定目的而構(gòu)建的戰(zhàn)略性企業(yè)級AI Agent，將會成為企業(yè)未來發(fā)展的重要應(yīng)用。

從企業(yè)自動化與AI Agent應(yīng)用的三個層次來看，不管是戰(zhàn)略布局還是戰(zhàn)術(shù)應(yīng)用，企業(yè)都應(yīng)該在現(xiàn)有的RPA超自動化技術(shù)體系下做各種嘗試與融合，以讓基于RPA的AI Agent和融合RPA和Agent的混合智能工作流在業(yè)務(wù)流程中發(fā)揮最大的功效。

因此，三個層次中企業(yè)自動化的AI Agent與RPA的融合進程，也正是廣大RPA廠商及Agent廠商的機會。

Agent時代RPA市場的幾個趨勢

Gartner關(guān)于RPA行業(yè)的魔力曲線報告數(shù)據(jù)顯示，最近幾年RPA軟件市場一直在持續(xù)高速增長。到2022年RPA軟件市場達到28億美元，增長率降到了22.1%，仍是全球軟件市場增長的兩倍速。即便是在生成式AI和大語言模型兇猛來襲的2023年，RPA仍然保持了22%的市場增長率，同時市場規(guī)模也達到了32億美元。

在2023年的RPA魔力象限報告中，Gartner提到了RPA市場的三個關(guān)鍵趨勢，如下：

  1、AI是RPA供應(yīng)商戰(zhàn)略的核心

為了應(yīng)對圍繞 AI 和 LLM 的炒作，RPA 供應(yīng)商正在戰(zhàn)略性地將其平臺定位為更加以 AI 為中心的未來必不可少的工具。

供應(yīng)商正在設(shè)計產(chǎn)品路線圖，專注于提供 AI 信任、風(fēng)險和安全管理 （TRiSM）、增強的AI 技能和工作室、擴大對通用 LLM（來自 Amazon、Anthropic 和 OpenAI 等公司）的訪問，以及開發(fā)專有的專用 LLM。并強調(diào)，在短期內(nèi)，客戶可以預(yù)期RPA平臺中的AI開發(fā)功能將產(chǎn)生改進的自我修復(fù)能力、腳本修復(fù)和IDP提取準(zhǔn)確性。

  2、RPA供應(yīng)商在GenAI自動化開發(fā)方面投入了大量資金

RPA供應(yīng)商正在大力投資 GenAI，以幫助客戶開發(fā)自動化。大多數(shù)供應(yīng)商都專注于創(chuàng)建基于提示的開發(fā)功能，將自然語言請求轉(zhuǎn)換為自動化工作流程。這使得自動化開發(fā)的技術(shù)性較低，并且更廣泛地可供組織中的平民開發(fā)人員使用。

基于提示的開發(fā)是啟動更大規(guī)模的自動化工作或設(shè)計簡單工作流程的有用工具，但基于提示的開發(fā)目前在為復(fù)雜工作流程構(gòu)建端到端自動化方面的用途有限。如果客戶能夠以合理的價格訪問這些新興功能，則應(yīng)嘗試基于提示的自動化開發(fā)。

長遠來看，客戶期望供應(yīng)商開發(fā)更高級的AI增強自動化開發(fā)功能。作為邁向自主業(yè)務(wù)的重要一步，GenAI 最終可能會從任務(wù)挖掘技術(shù)中提取錄音，并自主構(gòu)建自動化來模擬員工定期執(zhí)行的任務(wù)。

  3、RPA 供應(yīng)商提供更廣泛的編排和自動化

目前大多數(shù)RPA供應(yīng)商通過支持多種自動化技術(shù)（包括 IDP、BPA、對話式 AI、LCAP、流程挖掘、任務(wù)挖掘、測試自動化和iPaaS）來提供超越RPA的平臺。這種融合到更大的自動化平臺，需要跨原生集成和第三方解決方案的強大編排能力。

客戶期望RPA提供商在如何打包和定價產(chǎn)品方面變得更有創(chuàng)意。供應(yīng)商明白客戶不想為他們不需要的技術(shù)付費，但供應(yīng)商也知道，如果新技術(shù)打包在一個低成本、低風(fēng)險的捆綁包中，客戶可能會試用這些技術(shù)。為了充分利用捆綁的自動化功能，客戶應(yīng)該尋找提供強大流程建模和治理以及統(tǒng)一用戶體驗的平臺。

以上看起來是3個趨勢，事實上主要強調(diào)了兩點：一是AI尤其是GenAI正在成為RPA的核心部分，能夠推動RPA更簡單的深入應(yīng)用；二是融合GenAI之后，需要更強大的原生集成、第三方解決方案和編排能力。

這兩點，也決定了RPA自動化平臺能夠更快更好地融合GenAI，形成適用于廣大組織的企業(yè)級解決方案。而有著多年積累并已打造出端到端自動化平臺的RPA廠商，更適合做這些事情。這個優(yōu)勢，也是目前大部分通用AI Agent構(gòu)建平臺所不具備的。

AI Agent時代RPA的未來

隨著AI Agent的不斷發(fā)展和變得更加復(fù)雜，RPA的角色無疑將發(fā)生變化，但這并不意味著 RPA將過時。這就需要RPA廠商必須適應(yīng)并找到與AI Agent和集成的方法，以提供更全面、更智能的自動化解決方案。AI Agent時代RPA的未來發(fā)展，有以下幾個可能。

  RPA與AI智能體的融合

未來，RPA的角色將轉(zhuǎn)變?yōu)榕cAI智能體緊密集成的伙伴。這種集成不僅僅是技術(shù)上的結(jié)合，更是在工作流程中實現(xiàn)優(yōu)勢互補。RPA的精確性和效率，結(jié)合AI智能體的智能決策和學(xué)習(xí)能力，將共同推動自動化向更高層次發(fā)展。

  無縫集成與混合自動化

RPA機器人與AI智能體之間的無縫集成，將使得自動化流程更加流暢和高效。例如，AI智能體可以處理自然語言理解、圖像識別等復(fù)雜任務(wù)，而RPA機器人則可以執(zhí)行基于規(guī)則的重復(fù)性操作。這種混合自動化解決方案，能夠同時處理結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，提供更全面的自動化服務(wù)。

  智能編排與持續(xù)學(xué)習(xí)

在智能自動化架構(gòu)中，任務(wù)和工作流的智能編排將成為關(guān)鍵。RPA和AI智能體將能夠跨多個系統(tǒng)和技術(shù)協(xié)調(diào)工作，實現(xiàn)端到端的自動化。此外，通過持續(xù)學(xué)習(xí)，自動化解決方案能夠根據(jù)數(shù)據(jù)和用戶反饋進行自我優(yōu)化，以適應(yīng)不斷變化的業(yè)務(wù)需求。

  專業(yè)和垂直化的自動化解決方案

RPA的未來還可能涉及開發(fā)更專業(yè)和垂直化的自動化解決方案。這意味著RPA供應(yīng)商需要深入了解特定行業(yè)的需求，創(chuàng)建定制化的模板、預(yù)構(gòu)建的集成和AI模型。例如，在醫(yī)療保健領(lǐng)域，自動化解決方案可能需要處理病人數(shù)據(jù)和醫(yī)療記錄；而在金融行業(yè)，則可能需要處理交易數(shù)據(jù)和風(fēng)險評估。

  “即服務(wù)”模型興起

隨著云計算技術(shù)的發(fā)展，RPA和AI的“即服務(wù)”模型將越來越受到企業(yè)的歡迎。這種模型允許企業(yè)通過訂閱云平臺來訪問各種RPA機器人、AI智能體和自動化工具，而無需在本地購買和部署自動化解決方案。這種方式不僅能夠降低企業(yè)的初始投資成本，還能夠根據(jù)實際使用情況靈活調(diào)整資源，實現(xiàn)按需付費。

  人機共生的未來

隨著RPA和AI技術(shù)的不斷發(fā)展和融合，未來的工作場景可能會更加注重人機共生。在這種模式下，人類、RPA機器人和AI智能體將各自發(fā)揮自己的優(yōu)勢，互補彼此的能力。人類將專注于創(chuàng)造性和策略性的工作，而RPA機器人和AI智能體則處理重復(fù)性和技術(shù)性的任務(wù)。這種共生關(guān)系將提高工作效率，釋放人類的潛力，同時也為RPA和AI智能體提供了更廣闊的應(yīng)用空間。

總之，RPA和AI智能體的結(jié)合，將為自動化領(lǐng)域帶來無限的可能性。通過無縫集成、智能編排、專業(yè)定制和即服務(wù)模型，企業(yè)將能夠構(gòu)建更加智能、靈活和高效的自動化解決方案，以應(yīng)對日益復(fù)雜的業(yè)務(wù)挑戰(zhàn)。

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