RPA与Agentic AI比较：关键差异

了解RPA和Agentic AI之间的差异，以及它们如何协同工作以实现最大效率的使用案例。

引言

在数字化转型时代，各组织都在寻找能够提高效率和降低运营成本的技术。两种备受关注的技术是RPA（机器人流程自动化）和Agentic AI。虽然两者都旨在自动化工作流程，但在概念和操作上存在重要差异。

什么是RPA？

**RPA（机器人流程自动化）**是使用软件机器人或"机器人"来模拟和复制人类与数字系统交互的技术。RPA通过记录和重复预定义的工作步骤来工作。

RPA的主要特征：

• 基于规则：根据明确定义的规则和步骤工作
• 结构化数据：适用于结构明确的数据
• 重复性任务：适合重复性和固定模式的任务
• 无学习能力：无法从经验中学习或适应

什么是Agentic AI？

Agentic AI是具有自主决策和行动能力的人工智能系统，以实现设定的目标。该系统可以分析情况、制定计划并根据上下文调整工作方法。

Agentic AI的主要特征：

• 目标导向：为实现目标而工作，而不是遵循步骤
• 自适应：可以适应并从经验中学习
• 上下文感知：理解上下文并根据情况做出决策
• 复杂问题解决：处理没有固定模式的复杂问题

比较表

比较维度	RPA	Agentic AI
操作	遵循预定义步骤（基于规则）	自主决策和规划（基于目标）
灵活性	低 - 只能执行编程内容	高 - 适应情况
学习	无学习能力	可以学习和自我改进
任务类型	具有明确模式的重复性任务	需要决策的复杂任务
错误处理	遇到意外情况时停止	可以解决并找到新的替代方案
开发成本	低-中等	高
使用复杂性	简单 - 可使用低代码/无代码	复杂 - 需要AI专业知识

总结

RPA和Agentic AI各有其优势和局限性。RPA适合具有明确模式的自动化，而Agentic AI适合需要决策和适应的任务。技术选择应考虑任务特征、预算和组织目标。

未来，我们可能会看到两种技术的更多整合，Agentic AI充当思考和决策的"大脑"，而RPA充当执行命令的"双手"。这种协作将帮助组织充分利用自动化的优势。