技术观察：RPA到智能体转型的三大技术陷阱与路径选择

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？

一、RPA老路有限，新的想象力从哪来？

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。

二、转型路上的三个大坑

1、第一个坑：技术上的“假整合”
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。

2、第二个坑：安全和信任感
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。

3、第三个坑：价值如何量化？
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”。