编程语言AI算法
RPA vs Agent：核心区别、架构与应用场景深度解析
RPA 与 Agent 是数字化自动化的两大核心技术。RPA 基于规则执行重复任务，适合标准化流程；Agent 具备自主感知与决策能力，适用于复杂动态场景。本文深入解析两者技术架构差异，对比应用场景，并探讨融合趋势。通过架构拆解、代码示例及行业案例，帮助读者理解如何选择合适技术以实现企业数字化转型目标。
RPA 与 Agent 是数字化自动化的两大核心技术。RPA 基于规则执行重复任务，适合标准化流程；Agent 具备自主感知与决策能力，适用于复杂动态场景。本文深入解析两者技术架构差异，对比应用场景，并探讨融合趋势。通过架构拆解、代码示例及行业案例，帮助读者理解如何选择合适技术以实现企业数字化转型目标。
在当今快节奏的数字化时代，企业面临着日益复杂的业务流程和不断增长的效率挑战。自动化技术成为企业变革的关键驱动力。其中，RPA（机器人流程自动化）与 Agent（智能代理）是两种主流且常被混淆的技术路径。理解两者的本质区别、技术架构及适用场景，对于制定数字化转型策略至关重要。
RPA 是一种基于规则的软件技术，旨在模拟人类在计算机上的操作，自动执行重复性、规律性的任务。它通常被称为'数字员工'。
Agent 是基于人工智能（特别是大语言模型 LLM）构建的智能体，具备感知环境、自主规划、推理决策和执行工具的能力。
| 维度 | RPA | Agent |
|---|---|---|
| 驱动方式 | 规则驱动 (Rule-based) | 数据/模型驱动 (Model-based) |
| 灵活性 | 低，流程变更需重新配置 | 高，可适应未预见的情况 |
| 数据处理 | 擅长结构化数据 | 擅长非结构化数据 |
| 容错性 | 遇到异常通常中断或报错 | 可尝试自我修正或寻求协助 |
| 开发门槛 | 低代码/可视化编排 | 较高，需 Prompt 工程或微调 |
| 成本结构 | 按机器人数量/时长计费 | 按 Token 消耗/算力计费 |
典型的 RPA 系统由设计器、执行器和控制器三部分组成。
用于开发自动化流程的工具。开发者通过拖拽组件或编写脚本定义业务逻辑。
运行已开发机器人的环境。通常部署在终端机器上。
系统的管理平台，负责调度与监控。
现代 Agent 系统通常包含以下核心模块：
随着技术发展，RPA 与 Agent 的界限正逐渐模糊。未来的自动化系统将呈现融合态势：
模拟简单的桌面操作，强调确定性。
import pyautogui
import time
def rpa_data_entry():
"""模拟填写表单的 RPA 任务"""
# 等待窗口激活
time.sleep(2)
# 定位并点击输入框
pyautogui.click(x=100, y=200)
# 输入固定数据
pyautogui.write('张三', interval=0.1)
pyautogui.press('tab')
pyautogui.write('13800138000', interval=0.1)
# 提交
pyautogui.click(x=500, y=600)
print("RPA 任务完成")
展示基于目标的自主规划。
class IntelligentAgent:
def __init__(self, llm_api):
self.llm = llm_api
self.memory = []
def plan_task(self, goal):
"""将目标拆解为步骤"""
prompt = f"请为实现目标 '{goal}' 制定步骤计划："
steps = self.llm.generate(prompt)
return steps
def execute_step(self, step):
"""执行单步并评估结果"""
result = self.call_tool(step)
if not self.validate(result):
return self.refine_plan(step, result)
return result
def run(self, goal):
steps = self.plan_task(goal)
for step in steps:
self.execute_step(step)
RPA 与 Agent 并非替代关系，而是互补关系。RPA 解决了'怎么做'的问题，实现了流程的标准化执行；Agent 解决了'做什么'的问题，实现了业务的智能化决策。企业在推进数字化转型时，应根据具体业务痛点，灵活组合这两种技术，构建高效、稳定且具备进化能力的自动化体系。
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