这两年,但凡和搞技术的朋友聊天,话题总绕不开大模型和AI,如今这股风也吹到了自动化圈。
以前,大家谈RPA(机器人流程自动化),让电脑模仿人去点鼠标、敲键盘,帮人干那些枯燥的重复活儿,比如录入报表、处理订单。靠这类数字员工,不少企业节省了人力成本,RPA厂商也过得很滋润。
但现在,风向变了。你再去看国内外的RPA公司,无论是UiPath,还是国内的来也科技、金智维,嘴边都挂着一个新词——“智能体”。好像一夜之间,那个只会埋头干活的数字员工不香了,大家都想造一个能思考、会判断的“超级员工”。
这背后到底是怎么回事?是真有必要,还是赶时髦?
RPA的强项是做固定流程的任务,像流水线上的工人,它能保证效率和准确,但问题在于,一旦流程变动,RPA就容易罢工。比如一个软件界面改了按钮位置,或者文件格式稍微变化,就可能导致流程跑不下去。
这意味着,企业里那些最简单的流程早就被自动化覆盖了,剩下的都是更复杂、更“聪明”的活儿,而这正是传统RPA不擅长的。
大模型的出现,给了行业新的想象力,它能理解自然语言、能处理非结构化数据、还能推理和生成。于是,把大模型的“认知力”和RPA的“执行力”结合,似乎就能诞生一个更强的数字员工——智能体。
在理想状态下,你对它说一句话,比如“帮我整理上个月的销售报告,挑出表现最好的三款产品。”智能体就能听懂、分析、执行,还能把结果规整好递给你。所以,对RPA厂商来说,这不仅是技术升级,更是身份跃迁,从“听话的工具”到“能干活的同事”。
但是,从想法到现实,中间还是有不少坑。很多RPA厂商兴冲冲地扑向智能体,结果发现没那么容易。
有的厂商选择“拉郎配”式整合,让RPA抓数据,丢给大模型处理,再搬回结果,这表面看起来是一种成功的组合,但实际落地问题重重,大模型容易出现幻觉,结果不稳定,流程就会被打断。
比如来也科技采取的平台化路线,将RPA、文档识别、对话机器人一股脑儿堆进去,像个工具超市。好处是功能全,但复杂度高,需要专业团队来整合和维护,普通企业很难轻松落地。
相比之下,另一类厂商更聚焦痛点场景。金智维就没有急着搞一个“万能体”,而是把AI用在了最难啃的骨头上,帮助大企业自动化老旧系统。像银行、电信运营商那种几十年的黑底绿字界面,传统RPA根本无能为力。金智维通过AI+RPA结合,让智能体能像人一样看懂这些古老界面,快速完成操作。原本要几周才能上线的流程,现在几小时就能跑通。这种打法不求花哨,但解决了企业真正的麻烦。
企业客户一听“AI智能体”,第一反应不是要“炫酷”,而是要“安全”。 ——它要接触核心系统,数据会不会泄露? ——它要自动决策,万一出错谁负责?
一些初创厂商依赖云端大模型,这在安全要求极高的金融、央国企场景几乎行不通。 相对来说,像UiPath这样的国际厂商强调生态开放,但在中国市场的本地化支持不足;而国内有深耕行业的厂商,比如金智维,长期服务银行和证券客户,更注重私有化部署和操作留痕,这就能缓解客户的不安。
智能体和传统RPA的商业逻辑不一样,RPA卖的是“机器人数量”,越多越赚钱;但智能体更像“全能员工”,它能干的活儿跨度大,很难简单按量计价。
Gartner 在 2024 年的一份报告中指出,企业在评估智能体价值时,越来越关注“业务影响指标”,比如缩短流程周期、减少人工干预次数、提升合规率,而不是单纯计算节省了多少人力成本。
这意味着,厂商必须更清楚地证明一点,智能体落地后,到底在哪些指标上给客户带来了提升。像金智维这类以交付见长的厂商,就更倾向于通过具体的场景复盘,把价值“算清楚”,而不是停留在模糊的ROI口号。
综合来看,在转型智能体这件事上,各家厂商的选择不尽相同。平台派代表如来也科技强调功能齐全,但落地门槛稍高;UiPath这种国际派主打生态开放,但在中国市场的适配和安全合规上有所掣肘;金智维则更务实,从金融、运营商等复杂场景切入,把AI和RPA融合在“能真正解决问题”的流程里,形成了“认知+执行”的双引擎。路径虽然不同,但有一点是共识:智能体不是换个名字,而是真正要帮企业解决那些传统自动化搞不定的难题。
RPA厂商扎堆转型智能体,并非一时跟风,而是为了更好地赋能企业。因为只有把认知与执行结合起来,自动化才能从“能干活”迈向“会干活”。
原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。
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