在过去几年里，RPA 一直是企业提升效率的主力工具，在标准化流程中仍具备可靠、稳定的价值。但随着跨系统协作和非结构化数据占比不断上升，企业的自动化需求正在从“执行规范流程”，走向“处理更复杂的任务”。

在九科信息服务的客户中，这种变化愈发明显——流程依旧需要 RPA 执行，但围绕流程之外的判断、理解、统筹，开始出现新的需求。

正因如此，AI Agent 更多是对 RPA 的补充与提升：RPA负责稳定执行，AI Agent承担理解、规划和动态决策，两者协同才能覆盖企业不断扩大的任务边界。也在这样的背景下，企业从 RPA 迈向 AI Agent，成为顺应业务复杂度上升的自然选择。

一、RPA 的黄金时代结束了吗？

我们先不急着否定 RPA。它的价值毋庸置疑：重复性强、流程清晰的工作里，它依然是效率神器。但问题在于——

企业的数字化场景很多时候不再“清晰”“稳定”。

以下三类情况，正在对传统 RPA提出挑战：

1、场景变复杂：

流程开始跨系统、跨业务，不可预期性增加。RPA 擅长“照着做”，不擅长“遇事判断”。

2、 页面变化频繁：

UI 改版、元素位置改动都会导致机器人直接“罢工”。RPA 的维护成本正逐年升高。

3、数据越来越“非结构化”：

文件、图片、文本、语音……RPA 对这些信息有些“心有余而力不足”。

总的来说，RPA 面对的是“可预见的世界”，而企业现在处在一个“动态变化的世界”。在这个背景下，“只会按照流程执行”的 RPA 最终会撞到天花板。下面以基于视觉语言模型的GUI Agent与传统RPA特征对比为例：

对比图：传统RPA和GUI Agent

二、Agent 是“下一代企业自动化”的答案

如果说 RPA 是“机械执行者”，那么 AI Agent 则是会判断、会推理、会自我纠错的“数字员工”。

两者最大的分水岭在于：RPA 执行的是流程；Agent 解决的是任务。我们拆开来看。

1、Agent 能“理解”任务，而不是机械复刻流程

给 RPA 下指令必须像写代码，步骤要具体、路径要固定、流程要设计好。

而给一个 Agent 下任务则是：

“帮我统计一下上个月的销售数据，并做成可视化。”或者“检查下安全巡检系统里有没有风险项。”

它会自己规划路径、调用工具、执行动作。这其实是企业最需要的能力——来自模型的理解与推理，让任务真正“可交付”。

2、Agent 是有“自愈能力”的

RPA 一旦遇到页面按钮偏移、API 返回格式变化、系统延迟、数据缺失的问题，往往只有一个结果：失败。

而 Agent 不一样 ——它能在执行中动态探索页面、重新识别按钮、切换 API、调整路径。如果遇到无法解决的问题，它会暂停并通知你，而不是报一串报错信息。这种“遇到问题能自己想办法”的能力，正是大型企业最看重的一点。

3、Agent 可以处理“非结构化世界”

如果说过去企业的数据世界像整齐摆放的文件夹，那么今天的企业数据，更像是被打散在各个角落的“碎片”。文本、截图、邮件、表格、照片、监控画面、语音记录……这些都属于“非结构化数据”：没有固定格式、没有标准字段、没有统一模板，甚至没有稳定表达方式的数据。

这类数据在企业内部的占比正快速上升，但传统 RPA 几乎无能为力——它只能处理规整的字段、固定的坐标、明确的规则，一旦遇到模糊信息、图像变化、多义表述，就会陷入停摆。

而 Agent 的能力恰恰弥补了这一点。

4、Agent 的价值随着时间越用越大

RPA 的产出始终依赖流程编写者。但 Agent 每次执行任务时，都会把方法沉淀为“能力”。久而久之，你得到的不是一个工具，而是一个越做越熟练的“数字员工”。

九科信息在多个大型企业的项目中也看到了这种趋势：用得越久，智能体越好用。

演示图：以Agent为核心的智能自动化

三、两者不是“替换关系”，而是“进化关系”

RPA 并没有被淘汰，它只是完成了历史使命。在真正的企业场景中，RPA 和 Agent 的关系更像：RPA 是“眼、手”，而Agent 是“大脑”。

因此，未来的自动化体系是：AI Agent 负责理解和规划，RPA 与各类工具负责执行。

企业的重点已经变了： 核心竞争力不再是“能不能自动化”，而是“能不能让自动化稳定地跑在复杂场景里”。

四、落地案例：某大型车企的“安全巡检”如何被 Agent 改写？

在与某大型车企的合作中，九科信息遇到这样一个典型难题：安全巡检流程繁琐、系统多、页面差异大、规则经常变化。

用 RPA 做过一次尝试，结果往往是：UI 一改版就全部停摆、多系统跳转失败率高、数据检查逻辑无法通过流程固定表达。当企业级智能体 bit-Agent 介入后，情况发生了根本变化：

1、任务理解

工程师只需用自然语言描述任务，bit-Agent 自动规划流程。

2、页面探索式执行

哪怕车企系统的 UI 极为复杂，bit-Agent 依然能稳定识别界面元素并完成巡检。

3、遇到异常自动处理

当某次 API 数据格式变更时，bit-Agent 自动切换备用路径，并在最终报告中标注“该项异常已处理”。

4、巡检能力沉淀

随着运行次数增加，bit-Agent 的识别准确率逐渐提高，整个车企安全巡检工作变得越来越稳定。

这也是为什么越来越多的企业将目光从 RPA 投向了 Agent。

五、从 RPA 到 Agent，是时代的必然，也是企业的主动选择

企业为什么一定会从 RPA 走向 Agent？因为业务变复杂了、数据变模糊了、场景变动态了。

过去那种“靠流程堆自动化”的方式已经无法满足今天的需求，AI Agent 的到来，让企业第一次拥有了“会思考的自动化能力”。

九科信息bit-Agent五大核心能力

九科信息打造的企业级智能体 bit-Agent，也正是在这一趋势下被越来越多企业采用：它能理解任务、执行操作、自我修复、沉淀能力，让自动化真正跑在复杂环境里。

未来几年，企业将从“有自动化”走向“有智能体”，从机械执行走向智能协同，从重复劳作走向组织智能化。能够真正驾驭 Agent 的企业，将在下一轮竞争中取得明显领先。