近期，在技術圈的交流中，大模型與人工智能（AI）無疑是最熱門的話題，而這股熱潮如今也蔓延到了自動化領域。曾經，機器人流程自動化（RPA）是自動化領域的明星，它通過模擬人類在電腦上的操作，如點擊鼠標、敲擊鍵盤，承擔起報表錄入、訂單處理等重復性任務，幫助企業節省了大量人力成本，也讓眾多RPA廠商賺得盆滿缽滿。
大模型的出現為行業帶來了新的希望。它具備理解自然語言、處理非結構化數據以及推理和生成的能力。將大模型的“認知力”與RPA的“執行力”相結合，似乎能夠打造出一個更強大的數字員工——智能體。在理想狀態下，用戶只需一句話，如“幫我整理上個月的銷售報告，并挑出表現最好的三款產品”，智能體就能理解指令、分析數據、執行操作，并將結果整理好呈現給用戶。對于RPA廠商而言，這不僅是技術的升級，更是從“工具”到“伙伴”的身份轉變。
不過，從概念到現實，RPA廠商在轉型智能體的道路上并非一帆風順，而是遭遇了諸多挑戰。
技術整合是第一個難題。部分廠商采用了“拉郎配”式的整合方式，讓RPA抓取數據后交給大模型處理，再將結果返回。這種看似成功的組合在實際應用中卻問題頻出，大模型可能產生“幻覺”，導致結果不穩定，進而打斷流程。例如，來也科技選擇了平臺化路線，將RPA、文檔識別、對話機器人等功能集成在一起，如同一個“工具超市”。雖然功能全面，但復雜度高，需要專業團隊進行整合和維護，普通企業難以輕松落地。
相比之下，另一些廠商則選擇聚焦痛點場景。金智維并未急于打造一個“萬能體”，而是將AI技術應用于最難啃的“骨頭”——幫助大企業自動化老舊系統。例如，銀行和電信運營商使用的幾十年歷史的黑底綠字界面，傳統RPA根本無法應對。金智維通過AI與RPA的結合，讓智能體能夠像人類一樣識別這些古老界面，快速完成操作。原本需要數周才能上線的流程，現在幾小時就能完成。這種務實的打法雖然不夠花哨，但卻切實解決了企業的實際問題。
價值量化是轉型智能體的第三個挑戰。智能體與傳統RPA的商業邏輯截然不同。RPA通過銷售“機器人數量”來盈利，數量越多收益越高；而智能體更像“全能員工”，其工作范圍廣泛，難以簡單按數量計價。Gartner在2024年的報告中指出，企業在評估智能體價值時，越來越關注“業務影響指標”，如縮短流程周期、減少人工干預次數、提升合規率等，而非單純計算節省的人力成本。這意味著，廠商必須更清晰地證明智能體落地后為客戶帶來的具體提升。像金智維這類注重交付的廠商，更傾向于通過具體場景復盤來量化價值，而非停留在模糊的ROI口號上。
