基于LLM的AI Agent（智能体）与**RPA（机器人流程自动化，Robotic Process Automation）**两种技术在自动化任务领域中扮演着至关重要的角色。AI智能体能够借助LLM拥有极高的灵活性，可以实时理解和响应环境的变化，并自主进行推理、决策与行动。而RPA是一种依赖预定义规则和工作流程的自动化技术，通过模拟人工操作来执行重复性高、流程清晰的任务。两者在自动化目标、实施效果、应用场景等方面具有诸多的相似点。
本文和大家分享关于AI智能体与传统RPA机器人之间区别的详细总结。帮助从更多的角度来认识这两种技术，以更好地在实际应用中作出决策。
需要注意的是，尽管AI Agent与RPA在诸多方面有着区别，且近两年AI Agent随着LLM的兴起得到蓬勃的发展，但并不是水火不容的相互取代关系，而是可以实现优势互补。比如通过将AI Agent融入RPA流程中，企业可以增强RPA系统的智能化，使其具备处理非结构化数据的能力，并动态适应复杂环境。
1. 灵活性、自主性、推理能力
AI Agent：具备灵活应变和自主决策能力。AI代理在处理任务时能够动态适应环境，例如在客户服务中，当用户提出意料之外的问题时，AI代理可以根据上下文和推理判断来调整响应策略。
RPA：依赖预设的规则和步骤，难以适应环境的变化。例如，RPA机器人用于数据输入时，如果表格格式变化，就可能因无法适应而导致出错或崩溃。
2. 环境状态的感知
AI Agent：具有状态感知的精细粒度，可以动态更新自身状态并跟踪环境。这使它们能够跟踪随时间的变化并相应地调整其行动。
RPA：缺乏实时状态跟踪能力。RPA通常只执行固定的工作流程，不太擅长处理需要情境感知的复杂或不断发展的任务。
3. 自动化的方法
AI Agent：利用机器学习和自然语言处理进行决策。例如，AI代理可以处理复杂的合同审查任务，使用NLP技术识别合同中的关键信息并生成建议。
RPA：通常采用基于规则的自动化方法，如屏幕抓取和宏操作，这些方法缺乏灵活性。例如，RPA机器人在将数据从电子表格录入CRM系统时，如果CRM界面更改，可能需要重新编程。
4. 人机协同（HITL）
AI Agent：复杂任务中可以通过HITL（Human-in-the-Loop）机制让人类介入，比如自动驾驶汽车遇到突发情况时，可以将控制权交还给司机。
RPA：依赖于固定的异常处理机制。例如，RPA用于财务报表生成时如果出现异常数据，会将错误报告给人工处理，但不具备智能交互能力。
5. 管理成本
AI Agent：尽管部署和维护成本较高，但其适应性和效率可以长期降低总成本，例如智能客服系统可以减少人工服务成本。
RPA：前期成本较低，适合重复性高的简单任务，例如数据迁移或定期生成报告，但后期可能维护成本高（比如为了适应UI层面的变化）。
6. 优化延迟
AI Agent：利用优化策略来最小化延迟，通常是通过预取数据、并行处理等。但对于推理和分解任务来说，延迟通常很难改善。例如在实时推荐系统中，AI代理可以并行处理多种数据流，实时更新推荐。
RPA：通常由于线性工作流程而存在较高的延迟，实时优化的方法有限。
7. 任务动作序列
AI Agent：使用大型语言模型（LLM）生成动态动作序列，适合复杂的任务流。例如，智能助手可以根据用户的问题生成多个查询步骤，灵活调整。
RPA：动作序列固定，无法具备LLM驱动的灵活性。例如RPA在处理发票时仅能依次完成每个步骤，无法根据环境变化自适应调整。
8. 外部的工具集成
AI Agent：能够轻松集成多种工具和服务，例如AI客服系统可以与多种API、数据库或外部资源集成，以动态获取用户数据并进行个性化推荐。AI Agent可以利用LLM具备动态推理与使用新工具的能力。
RPA：需要手动配置，但难以动态适应新的工具。例如，RPA与新财务系统集成时通常需要大量代码调整。
9. 可解释性/可观察性/可检查性
AI Agent：这包括可解释性和可观察性功能，以提供对决策过程的洞察，这对于信任和合规性至关重要。在大多数情况下，AI Agent这方面是缺乏的。
RPA：不同的工作流有明确的事件顺序，具有更好的可解释性与观察性。
10. 流程设计工具
AI Agent：通常依赖于传统的编程环境，特别是较为复杂的任务配置。目前也出现了部分低代码的可视化Agent设计平台，但在复杂任务上通常较为局限。
RPA：通常支持图形化的RPA流程设计画布，易于通过拖拽方式配置与调整流程。
11. 自适应学习能力
AI Agent：可以随着时间的推移从新的数据和经验中学习，从而能够自主改进。例如，个性化推荐系统会根据用户的行为不断改进推荐策略。
RPA：只能按照预设规则操作，缺乏学习能力，需要人为调整规则来适应变化。
12. 动态任务分解
AI Agent：可以动态地将复杂任务分解为更小、更易于管理的子任务，并根据实时反馈进行调整。
RPA：通常是线性的、固定的任务序列，通常无法动态地分解复杂任务。
13. 实时决策
AI Agent：能够根据实时数据与上下文做出决策。
RPA：遵循固定的规则与预编程逻辑的决策，无实时调整能力。
14. 非结构化数据处理
AI Agent：可以理解与处理如自然语言文本、图片等非结构化数据，适合情感分析、内容创作等任务。
RPA：通常只能处理明确定义与分类的结构化数据，例如结构化表格。
15. 复杂目标导向
AI Agent：能够自适应地达到复杂的长远目标，例如自动驾驶系统根据环境情况动态调整驾驶策略。
RPA：通常仅适用于某个明确目标的特定任务。
16. 不同环境中的可扩展性
AI Agent：，部署在多种环境中易于扩展，且只需最少的配置更改即可轻松扩展。
RPA：通常与UI及现有应用的耦合度较大，为了适应新的环境，一般需要较复杂的迁移且需大量定制。
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