文 | 第一新声欧洲杯体育，作家 | Tina

" 2025 年或成 AI 智能体爆发元年。"近日，百度独创东谈主李彦宏在东谈主民网的撰文讲出了行业无边招供的趋势。

继 DeepSeek 风暴之后，各人首款通用 Agent 居品 Manus 的出现再次让行业感奋。不磋议 Manus 自己的性能怎样，但由此激发的从"被迫应答"向"主动引申"的范式跃迁，正在束缚突破混乱业务历程场景下的智能化可行性。

根据麦肯锡等多份巨擘评释，受多元化需求驱动，AI Agent 商场呈爆发式增长态势，2024 年各人 AI Agent 商场鸿沟约为 51 亿好意思元，展望 2030 年将飙升至 471 亿好意思元，复合年增长率高达 44.8%。

趋势之下，商场关于企业级 AI Agent 的实践探索正在赓续深远。同期，在数字化转型深水区跋涉的央国企等大型企业，也正迎来基于大模子 +Agent 的智能进化新模式……

其中，值得小心的是，一经发展多年的 RPA 商场在" +AI Agent "的影响下，正在孵化催生出一个全新的模式—— APA（智能体历程自动化）；何况，刻下这一模式正在从从主张走向实践。

什么是 APA？它能否成为冲突传统 RPA 规模的要津力量？基于对 20 多家央国企、10 余家 RPA 厂商关系负责东谈主的调研访谈，咱们深度判辨了 APA 与 RPA 的各别化价值，以及 APA 的运用趋势。

央国企"提借鉴宝" RPA 年复合增长率达 42.5%

RPA ( Robotic proces Automation，机器东谈主历程自动化 ) ，又称"数字职工"，是一种让软件机器东谈主根据预设的固定运行逻辑，在规画机上模拟和引申东谈主工操作的时间。

2000 年代中期至 2019 年，商场需求意志萌发，国内无边 RPA 厂商崭露头角；2020 年于今，RPA 高速迭代，交融历程挖掘、CV、OCR、NLP、低代码等时间，一经概况针对性、高效化处治企业在业务历程中濒临的"操作浅易，但历程化、法例明晰、高频重复"业务。

以央国企为例，鸿沟巨大、层级复杂，导致大齐央国企在业务历程方面积贮了一系列亟待处治的痛点艰苦。

领先，纷乱的数据系统导致引申层面难度高、成果低。跟着数字化转型的束缚鼓吹以及企业鸿沟的扩大，央国企迷惑了大齐业务系统，但许多历程仍依赖东谈主工操作，使命不仅重复、不时、数目无边且东谈主工引申也相配出现容易伪善和成果低下的情况。

其次，繁琐的历程操作导致响应商场变化的纯真性不及。央国企在国度经济中占据紧要隘位，需实时响应国度战略和商场变化，但由于央国企闲居历程长、层级多及下属企业漫衍等闲，是以在业务诊治时，会有业务引申渐渐、纯真性不及等表象。

此外，跨系统操作协同性不及，导致各层级之间"信息孤岛"表象严重。各业务部门根据自身需求差别迷惑了不同的业务系统，系统无边且分散，部分业务历程救援跨系统操作，但这闲居需要屡次切换系统、重复登录及操作。由于各个业务系统间的操作不协同，手动跨系统的操作成果低下且耗时高，是以当大齐业务历程需要不时跨系统操作时，数据之间可能穷乏联通，容易造成数据孤岛。

针对这些问题，RPA 通过自动化标准操作历程，减少手动引申任务的需求，提高历程引申的速率和精准性。从某种程度而言，RPA 充任了企业业务的"数字粘合剂"，通过将操作剧本部署在机器东谈主上，让其在不同的软件系统间自主引申事务，把多个镇定系统、层级和部门流畅起来。

现在，RPA 已等闲用于央国企的各项细分运用场景中。大到财务、IT 劳动、里面审计等业务系统，小到发票认证、客户回拜、业务数据汇总等具体使命。现阶段，RPA 在成果进步、资本裁减等方面的时间升级仍在赓续……

据关系供应商提供的数据，工商银行赓续鼓吹 RPA 平台迷惑和业务运用，劳动于 90 多家国表里机构，日均任务量 50000+，一经迷惑 13 个概述型数字职工以及 1000 余个历程自动化数字职工，智能增效卓著 3 万东谈主年；

中杂乱团RPA 花样则已累计过问 300 多台 RPA 机器东谈主，运用在 39 类业务场景中。在资金结算等场景中，处理成果进步了 200% 到 300%;在根据审核业务、付款录入业务、汇率齰舌业务等场景，处理成果进步了 1.4 倍到 2.4 倍，概述猖狂工时达到每月 80 东谈主天以上。

昔时五年，RPA 受到的招供与等闲运用离不开数字化转型需求的推动。而在数字化转型深水区的央国企则成为 RPA 的紧要商场。据第一新声智库发布的《2024 年央国企 RPA 商场研究评释》数据知道，2024 年，宇宙国有企业数目卓著 48 万家，并有望于 2025 年突破 50 万大关。

高大的央国企群体也带来了巨大的商场，上述评释数据知道，央国企 RPA 商场鸿沟正在赓续高涨，2024 年已达 20.9 亿元，展望到 2027 年，将突破 58.1 亿。其中，值得小心的是，2022 年 -2027 年，央国企 RPA 商场鸿沟预期将罢了复合年均增长率 42.5%，远高于举座 RPA 商场 32.7% 的增长。这也标明，在央国企中，RPA 展现出了愈加昭彰的运用价值。

刻下，金融行业是数字化迷惑与 IT 科技过问最为磋议的领域，亦然央国企 RPA 运用的核心细分商场。比拟之下，制造行业央国企的数字化程度各别较大。可是制造行业举座鸿沟高大，宇宙 500 余家制造业上市公司中，国有企业数目占比达 27%，市值占比达 48%。

比年来，交通与能源行业的数字化推讲速率极为迅强、由于对运营成果进步、资本裁减以及数据处理准确性的紧要需求，交通与能源行业对 RPA 的需求日益增长。

AI 期间下的 RPA 不升级、就淘汰？

跟着央国企数字化转型进入冲刺期，禁受 RPA 时间，一经成为各行业数字化转型的标杆。但同期，在第一新声的调研和访谈过程中，也有不少关系领域的负责东谈主响应，现在无边业务历程中仍然存在 RPA 无法处治的问题。

因为 RPA 的实践是一种基于预设法例和固定历程的自动化处治决策，其核肉痛点在于穷乏自主"念念考"才智。浅易来说，RPA 更像是一个勤快高效但不善变通的"数字劳工"，在高度依赖理会例则的场景下价值杰出，但无法精准的处理需要实时判断、动态决策的复杂业务。

第一新声概述调研和访谈不雅点分析，刻下商场主要的 RPA 运用商们无边以为，商场上的 RPA 居品现在还存在以下短板：

领先，RPA 莫得自主决策优化历程的才智。当业务法例发生变化，RPA 经常无法纯真应答。举例，一个 RPA 机器东谈主负责从报表中索求数据并录入系统，淌若某次报表秩序有所诊治，机器东谈主可能就会捏取伪善数据甚而崩溃。

其次，RPA 擅所长理结构化数据，但在非结构化的数据处理方面濒临巨大挑战。因为它穷乏对当然讲话、图像等复杂信息的理会才智，无法像东谈主那样根据内容作念出判断，这使得 RPA 难以障翳诸如客服磋议、操办分析等需要融会智能的场景。

此外，在 AI 同步赶快发展确当下，商场的需求也在发生波诡云谲的变化。刻下，AI Agent 的部分功能似乎与 RPA 高度重复。第一新声研究院磋议师分析，将来受 AI 时间冲击，传统 RPA 商场增速可能将有所放缓。在此情况下，咱们不禁念念考，淌若 RPA 曾是处治"信息孤岛"和"历程繁琐"问题的突破口，那么如今 RPA 的突破口又在何方？它是否会被更先进的时间所取代？

要回答这个问题，领先咱们需要理清 AI Agent 和传统 RPA 之间的关系。

2024 年下半年，AI Agent 时间成为商场焦点。据 Gartner 预测，到 2028 年，至少有 15% 的日常使命决策将由 AI Agent 自主完成，而这一比例在 2024 年尚为 0%。这一数据为行业带来了巨大的想象空间，现在一经有不少大厂不绝推出关系居品。

2024 年 10 月，微软在晓谕在 Dynamics 365 中集成 10 个自主 AI Agent；2025 年 1 月，OpenAI 在发布了其首款 AI Agent 居品" Operator "；同月，谷歌推出了基于 Gemini 2.0 架构的 AI 智能体原型。

表面上，用户只需输出领导，AI Agent 即可在虚构机中自主操作，甚而不错调取 Python 等捏取、分析用具输出评释呈现可视化末端。这在一定程度上替代了 RPA 的自动化需求。

但实践上，顾虑昔时一年傍边的实践，绝大多数 AI Agent 仍然停留在浅易的问答或基础场景，简直还莫得出现概况罢了"全历程闭环"的 AI Agent 居品。关于央国企和大型企业而言，这显著无法填塞得志复杂业务历程的深度参与；此外，智能体存在难以预测的就地性，议论到企业对可控性和可追忆性有硬性需求，是以，至少短时期内智能体依旧无法取代 RPA 关于央国企的价值。

因此，RPA 和 Agent 实践上存在时间互补性，而不是浅易的时间取代。于是在此趋势下，越来越多厂商运行探索将 Agent 与 RPA 勾搭。

早在 2023 年 10 月，OpenAI 投资的初创公司 Induced AI，其居品主张恰是智能体勾搭 RPA，而进化成" RPA 3.0 "；其核心改进在于其居品通过构建一个专为 AI Agent 想象的浏览器环境。

同庚 12 月，清华大学与智谱 AI 团队推出了 CogAgent，其居品的时间理念，与 RPA 厂商"果真智能"的居品 RPA Agen 相配不异。2023 年 12 月，腾讯推出 AppAgent，象征着 AI Agent 与 RPA 时间在手机端深度交融，智能自动化的运用场景得到进一步彭胀。

从 2024 年以来，一经不绝有厂商发布 Agent 与 RPA 的交融居品。截止现在，国内主要 RPA 厂商简直一经将 AI Agent 作为要点布局领域。其中包括：九科信息推出的" bit-Bot 智能学问助手"、来也科技推出的" AI Agent 数字职工"、金智维推出的" K-Agent "、达不雅数据"数字职工 Agent 平台"等等；

从这些案例来看，AI Agent 的崛起不仅莫得替代 RPA，相悖，RPA+AI Agent 的模式反而还将会放大 RPA 的价值。

刻下，RPA 一经呈现出昭彰的智能化升级趋势。据 Gartner2024 年发布的 RPA 关系各人评释展望，到 2025 年，90% 的 RPA 供应商将整合生成式 AI 时间，进一步进步自动化的智能化水平。这也标明，将来传统 RPA 厂商将会濒临严峻的处境。

APA 崛起怎样拓宽 RPA 规模？

RPA 与 AIAgent 的勾搭，在行业中是一种新式历程自动化范式。最早在 2023 年底由面壁智能与清华当然讲话处理实验室等团队共同推出。

当年 11 月，来自清华大学、麻省理工学院、卡内基梅隆大学、中国东谈主民大学和面壁智能公司的多位巨匠学者还谐和发表了一篇名为《ProAgent ‌ :From Robotic Proces Automation To Agentic Proces Automation》的论文，初次将 AI Agent 与 RPA 交融，清雅残酷 APA 的主张、引出了 APA 的框架。

APA 和 RPA 的区别不错从时间架构和运用场景两方面来理会。

在时间架构上，APA 的时间架构闲居由大讲话模子（LLM）+ Agent + RPA 引申单位构成。Agent 充任"大脑"和指点核心，负责商酌任务、调用用具；大模子为 Agent 提供"能源"，提供东谈主类的融会理会和推理才智；RPA 组件演出"动作"，和系统交互完成操作。

比拟传统 RPA 只可引申预定剧本，APA 中的智能体不错理会东谈主类的意图，通过当然讲话交互得回领导，进而自主地将复杂任务拆解为一系列子历程。其核心念念想是罢了从"按法例引申"向"按方针自主完成东谈主类拜托任务"的曲折，这关于刻下的企业数字化进度来说，这是里程碑式的卓著。

在业务场景上，APA 主要攻克了传统 RPA 的两个核心规模。一是 Agent 不错代替东谈主构建相应的使命流；二是 Agent 不错处理使命流过程中的动态决策；

因此，在企业业务的引申过程中，一朝历程发生变化，智能体能自动基于实时反馈进行诊治。举例，在大模子的驱动下，智能体不错读取和理会战略文献、条约条目等非结构化文本，然后依据内容决定下一步动作；客户场景中，智能体可理会客户的目田讲话问询，查询后台多个系统，并给以复兴。

基于此，APA 相较于 RPA，概况应答愈加复杂和各类化的业务场景。一是 APA 概况推动"端到端"业务历程无东谈主化的罢了，显赫裁减运营资本并提高企业的商场竞争力。二是企业不错通过里面自动化系统完成更多任务，从而减少了对外部东谈主力外包的需求 ; 三是，企业不错更好地扬弃数据和历程，裁减数据安全风险。

从刻下的商场情况来看，不少甲方企业对 RPA+AI 居品抱有较高的期待，这也给了好多 RPA 厂商更多新的想象。

据《2024 年央国企 RPA 商场研究评释》分析，40% 的企业反馈标明，现在对禁受 RPA 勾搭 AI 时间持积极气派，正在恭候时间熟悉度更高、操作更方便的居品出现。其中，部分央国企在 AI 等时间领域的投资预算高达数十亿元，关于进展出色的 RPA+AI 居品，也有十分数目的央国企惬心过问极高预算。

为确保行业有序发展，中国信通院云规画与大数据研究所、EP-Link 智能历程鼓吹盘算谐和业内巨匠已于旧年底，在《历程自动化 RPA 智能用具才智要求》标准的基础上，清雅启动《智能体驱动的历程自动化（APA）才智要求》标准编制。

总体而言，在 Agent 爆发的 2025欧洲杯体育，APA 作为一种更为先进的智能自动化处治决策，一方面为厂商和甲方齐带来了全新的变革机会；另一方面，也高效赋能企业应报酬杂多变的商场挑战、加快数字化转型进度。