2024年，AI Agent、AIGC、ChatGPT、生成式人工智能在智能领域掀起一番热潮。比尔·盖茨在曾在他的个人博客中指出，AI Agent将是人工智能的未来，AI Agent正逐渐获得诸如“大模型下半场”和“软件2.0”等称号的认可，英伟达机器学习领域的专家Bojan Tunguz更是将新一代Agent誉为“自动化的自然终极形态”。那么，Agent与传统RPA相比，有哪些颠覆性革新呢？

传统RPA能够模拟人类在电脑上进行的一系列操作，它适合处理简单繁杂数据分析、表单填写、邮件发送等重复性工作。但是，RPA机器人通常不会主动发起任务，它只能根据人们预设的程序去处理工作任务，这也是传统RPA机器人普遍存在的一个弊端。

RPA机器人工作流程

而Al Agent（人工智能体）更像是一个智能代理，与传统的 RPA（机器人流程自动化）相比，它能够通过感知信息、独立思考，进而调用工具去逐步完成给定目标。

实在智能Agent工作流程

具体来说，一个基于AI大模型的 Agent-RPA 系统和RPA机器人有以下核心区别：

自动化程度

RPA主要依赖于预设的规则和流程进行自动化操作，其自动化程度相对较低，难以应对复杂多变的业务场景。而Agent则具备更高的自主性和智能性，能够根据实际业务情况灵活调整执行策略，实现更高程度的自动化。

交互能力

RPA通常只能执行固定的任务，缺乏与用户进行自然交互的能力。相比之下，Agent通过自然语言处理等技术，能够基于用户需求，与用户进行流畅的对话，并提供准确的解决方案。这种交互能力使得Agent在客户服务、智能咨询等领域具有广泛应用前景。

学习与适应能力

RPA在处理复杂业务时，往往需要人工进行大量的规则和流程设置，且难以应对业务变化。而Agent则具备强大的学习与适应能力，能够通过不断的数据积累和算法优化，提升自动化处理的准确性和灵活性。这种能力使得Agent在面对快速变化的市场环境时更具优势。

那么Agent相较于传统RPA的优势在哪里呢？Agent的优势可以简单概括为以下几点：

1. 更智能：AI Agent具备更强的智能化能力，它不仅能够理解并执行复杂的指令，还能根据上下文进行智能推理和决策，从而更好地适应各种复杂场景。根据一项针对金融行业的调查显示，采用Agent技术的企业相较于使用RPA的企业，在业务流程处理速度上提升了约30%。

2. 更灵活：能够适应不同的业务需求和环境变化，无需固定流程和规则。Agent具备自然语言交互能力，可以像人一样与用户自然流畅的交流。通过语音或文字与Agent进行交互，无需进行复杂的操作或编程，提高了用户体验。一项针对客户服务的调查显示，采用Agent技术的企业在客户满意度方面提升了约25%。

3. 更省成本：Agent把数字员工变成现实，可以减少对人工的依赖，智能Agent在提升工作效率、降低成本和满足业务需求方面更具竞争力。此外，Agent的自主学习和适应能力也减少了后期维护和优化的成本。据统计，使用Agent技术的企业在运营成本方面可降低约20%。

综上，Agent技术在自动化程度、交互能力、学习与适应能力等方面相较于传统RPA具有显著优势。通过引入Agent技术，企业可以实现更高效、更智能的业务流程处理，降低运营成本，提升用户体验和业务创新能力。未来，随着人工智能技术的不断发展，Agent将在更多领域发挥重要作用，为企业创造更多价值。