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<来源于Coze的官方文档>
扣子是什么？
扣子是新一代 AI 应用开发平台。无论你是否有编程基础，都可以在扣子上快速搭建基于大模型的各类 AI 应用，并将 AI 应用发布到各个社交平台、通讯软件，也可以通过 API 或 SDK 将 AI 应用集成到你的业务系统中。
扣子能做什么？
借助扣子提供的可视化设计与编排工具，你可以通过零代码或低代码的方式，快速搭建出基于大模型的各类 AI 项目，满足个性化需求、实现商业价值。
- 智能体：智能体是基于对话的 AI 项目，它通过对话方式接收用户的输入，由大模型自动调用插件或工作流等方式执行用户指定的业务流程，并生成最终的回复。智能客服、虚拟伴侣、个人助理、英语外教都是智能体的典型应用场景。
- 应用：应用是指利用大模型技术开发的应用程序。扣子中搭建的 AI 应用具备完整业务逻辑和可视化用户界面，是一个独立的 AI 项目。通过扣子开发的 AI 应用有明确的输入和输出，可以根据既定的业务逻辑和流程完成一系列简单或复杂的任务，例如 AI 搜索、翻译工具、饮食记录等。
个人疑惑
在工作中，我主要用的是UiPath，所以当AI发展迅猛时，我常常有个疑问，RPA是不是要被淘汰了？所以我去问了DeepSeek这个问题：当AI发展迅猛时，类似于Coze、Dify的崛起，RPA是不是要被淘汰了？DeepSeek给了我这样的解释：
RPA不会被淘汰，而是通过与AI融合实现进化
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技术定位的互补性
RPA的核心是执行规则明确的重复性任务（如数据录入、表单处理），而AI平台更擅长处理非结构化数据和复杂决策（如语义理解、预测分析）。两者的结合能覆盖从“规则执行”到“智能决策”的全链条。例如，AI增强的RPA可自动分析交易数据识别欺诈（金融行业），或通过自然语言生成代码降低开发门槛（如DeepSeek与RPA结合案例）。 -
AI驱动RPA的升级方向
从“规则驱动”到“意图理解”：通过大模型（如GPT、DeepSeek）的自然语言交互能力，RPA可摆脱传统脚本编程，直接根据用户需求生成自动化流程。
处理复杂场景的能力提升：AI赋予RPA图像识别（如保险索赔自动化）、非结构化数据处理（如医疗记录管理）等新能力，突破传统RPA的应用边界。
自学习与动态优化：AI技术使RPA能根据反馈调整执行策略，例如客服场景中通过NLP优化回答准确性。
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企业级场景的协同需求
AI平台虽简化了部分开发流程，但企业级自动化往往涉及跨系统操作、长流程编排和稳定性要求，RPA的“非侵入式执行能力”和“100%准确性”仍是不可替代的底层支撑。例如，AI生成的决策需通过RPA在ERP、CRM等系统中落地执行。
RPA与AI平台的关系：共生而非替代
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AI平台扩展RPA的应用范围
AI平台（如Coze、Dify）通过低代码/自然语言交互降低了自动化开发门槛，但复杂业务流程仍需RPA作为执行工具。例如，大模型负责需求解析和流程设计，RPA负责具体操作（如点击按钮、填写表单）。 -
RPA厂商的智能化转型
主流RPA厂商已向“超级自动化平台”升级，集成AI、流程挖掘、低代码等技术。例如容智的HAP平台融合数字员工、AI实验室和规则引擎，实现端到端自动化。这种转型使得RPA本身成为AI生态的一部分，而非孤立技术。 -
成本与效率的平衡
AI大模型的训练和运行成本较高，而RPA在低配设备上即可运行，两者结合可实现“高智能决策+低成本执行”的性价比优势。例如，中小企业可通过RPA+AI Agent（如实在智能的解决方案）实现轻量级智能化。
未来趋势：人机协同的自动化生态
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AI Agent与RPA的深度融合：AI Agent（如Anthropic、OpenAI推出的计算机操作代理）将承担更多规划与交互任务，而RPA作为“手和脚”完成物理/数字世界的操作。
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行业级智能自动化：金融、医疗、制造等领域将涌现更多“AI决策+RPA执行”的标准化解决方案，例如自动生成经营预警模型、供应链动态优化等。
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人类角色的转变：重复性工作被接管后，人类可专注于创造性任务（如流程设计、异常处理），实现“确定性任务自动化+不确定性价值创造”的共存模式。
结论
AI平台的崛起并未淘汰RPA，反而推动其向更高阶的智能自动化演进。两者通过技术协同构建了从决策到执行的全链路闭环，形成“大脑（AI）+四肢（RPA）”的共生关系。对于企业而言，选择融合AI的RPA平台（如实在智能、容智HAP）或结合AI Agent与RPA的混合方案，将是数字化转型的最优路径。
动手实践
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