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AI Agent 正在掀起一场静默的效率革命：当 AI 遇上 RPA，真正的“数字员工”时代已经到来
最近一段时间，我密集关注了多场 AI Agent（智能体）的发布会，覆盖了从消费级到企业级的各类产品。一个越来越清晰的趋势是：AI 正在从“回答问题的工具”转变为“自主执行的智能体”——它不再只是被动响应，而是能够理解任务、规划步骤、执行操作，甚至协同多个程序完成复杂流程。这种变化，尤其在“AI + RPA”结合的场景中，体现得最为彻底。
对于我们普通用户来说，目前最常见的 AI 智能体主要集中在各类语音助手和写作工具。例如字节的豆包，它尝试通过细分场景——比如“智能医生”“学习助手”等模块——来响应用户需求。但实际使用下来，我们发现它本质上仍是一种预设对话模式的优化，并没有实现真正的任务规划和自动执行。当我输入一份体检报告，直接使用普通问答模式并开启“深度思考”，得到的回复甚至比调用所谓“智能医生”模块更加细致。豆包的智能体更像是一次提问语境的预设，离真正的“智能体”还有明显距离。
相比之下，天工智能体的能力更接近我们对“助理”的期待。它在处理办公类任务——比如撰写 PPT、梳理文档、生成分析报告等方面表现突出，能够拆解用户指令、分步细化需求，并在交互中持续优化输出。不少同事试用后反馈其输出质量很高，尤其PPT的视觉设计能力堪称一流。但天工目前仍属付费模式，并且在自动化层面依旧依赖人工驱动而非真正“自主操作”。
还有一些产品，如 Manus，虽然在官网上展示了多达六十多个应用案例（涵盖股票分析、旅行规划、教育课程开发等），但目前并未开放大众体验，普通用户难以真实评估其能力。从演示来看，其设想是宏大的，但落地能力尚待验证。
如果说C端智能体还在“问答与生成”阶段徘徊，那么企业级智能体则真正朝着“自主代理”迈进——而这其中，AI 与 RPA（机器人流程自动化）的结合尤为关键。
例如在最近一场发布会中，金智维推出的Ki-Agent 表现出相当成熟的任务规划与执行能力。它基于DeepSeek、Qwen等大模型进行思考与决策，再通过自研的RPA引擎完成实际操作。现场演示中，仅需一句“分析某企业的年度营业情况”，Ki-Agent 就能自动完成打开浏览器、搜索年报、下载文件、提取关键数据、生成可视化图表等一系列操作——全程无需人工干预。
同样，BetterYeah 提出的“AI智能体即好同事”理念，也致力于为企业提供从智能体开发到全流程自动化支持的基础设施。而澜舟科技则深耕金融垂直领域，推出可自动完成财报分析、风控审查、报告生成的“数字员工”，真正把大模型能力嵌入企业核心流程。
腾讯、阿里等大厂也纷纷布局生态型智能体，如通义点金与钉钉结合，腾讯智能体依托微信及企业微信生态，强调集成与协同能力。但它们更多面向B端合作，并不完全向个人用户开放。
纵观目前国内外智能体的发展，我们可以大致得出一个分水岭：
伪智能体：仍停留在问答与内容生成，依赖人工控制，缺乏系统级操作能力；
真智能体：具备任务规划、工具调用、多轮执行与结果校验能力，真正实现“自动化”。
真正推动智能体落地的，是“大模型 + RPA + 领域知识”的三重融合。它不再只是“生成一份报告”，而是直接“登录系统-抓取数据-生成报告-发送邮件”的端到端处理。这种技术架构尤其适合金融、财税、政务、供应链等高度依赖流程与数据的行业。
未来每一个人可能都会拥有一个“AI同事”，它不会疲倦，不会抱怨，甚至不会犯错。但它最不可替代的价值，是让我们从重复劳动中解脱出来，去做真正需要人去做的事——思考、创造和决策。