一文看懂 AI Agent 和 RPA 差在哪

在當前的商業環境中,「自動化」是所有企業追求的目標,但自動化技術的演進,已出現了巨大的分水嶺。作為企業數位轉型的第一線夥伴,我們觀察到,許多企業對 RPA (Robotic Process Automation 機器人流程自動化) 與 AI Agent 存在混淆。

事實上,這兩者在核心設計理念、運作邏輯、應用範疇上,存在本質差異。接下來,我們將從實務角度出發,解析 RPA 與 AI Agent 的差異,協助企業釐清導入策略、掌握自動化的下一步。

本文段落:

 

▎RPA 是什麼?

RPA(Robotic Process Automation,機器人流程自動化) 是一種軟體技術,利用「軟體機器人」來模擬人類在電腦上的操作,目的是自動化重複性高、規則明確且耗時的數位任務,例如資料輸入、表單填寫、報表生成、系統操作等

核心價值在於「自動化」。它的設計初衷,是為了解放人力,去處理那些高度重複、有固定規則、且枯燥乏味的數位工作。

你可以把它想像成你在公司裡聘請的一位數位工讀生,你必須給他非常、非常明確的「SOP 」。例如:

  1. 每天早上 9 點,登入 ERP 系統
  2. 打開「昨日銷售報表」這個檔案
  3. 複製 A 欄位的「訂單編號」跟 F 欄位的「銷售金額」
  4. 貼到指定的 Excel 表格中
  5. 完成後,發一封 Email 通知財務部主管

只要你把規則寫得夠清楚,RPA 這位工讀生就能完美執行。這在過去,幫助許多企業節省了大量的人力成本,尤其是在財會、人資、供應鏈管理等部門。

但他的限制也很明顯:他不會思考。如果報表格式突然改了,或者 ERP 系統跳出一個他沒見過的彈出視窗,他就當機了,只能停下來等你這位主管來處理。他無法應對任何 SOP 之外的變化。

 

▎AI Agent 是什麼?

AI Agent 是一種具備自主決策與自動執行能力的 AI 系統,它能根據企業內部數據進行分析、優化,並執行特定任務,減少人力干預。例如:AI 代理人可自動執行彙整數據、受眾洞察分析、內容推播、數據監測等工作,成為企業的「數位員工」,而不只是單純的 AI 工具。

核心價值在於「自主性」,他不僅僅是自動化工具,更是一個具備理解、推理、規劃並執行能力的「數位員工」。如果 RPA 是工讀生,那 AI Agent 就是你的「超級員工」,你不用給他詳細的 SOP,你只需要給他一個「目標」。

AI Agent 具備以下核心特性:

  • 自主性:不需要人類每一步指令干預,可以獨立行動
  • 感知能力:透過感測器或數據持續感知環境變化
  • 規劃與行動:能拆解目標為多步驟計畫並執行
  • 學習與適應:透過反饋不斷調整策略,提升表現
  • 互動能力:可與使用者或其他系統自然溝通並整合工具

看更多:

AI Agent 是什麼?如何改變職場未來?

導入 AI Agent 要具備的 5 個思維

AI Agent 怎麼用?拆解背後工作流設計邏輯

這 5 種常見應用場景已能由 AI Agent 接手

 

AI Agent 與 RPA 的主要差異

AI Agent 和 RPA 雖然都屬於自動化技術,但兩者在本質、能力與應用場景上有明顯區別:

1. 核心能力

  • RPA:專注於自動執行「重複性高、規則明確」的任務,依照預先設定的流程操作,無法自主判斷或學習。
  • AI Agent:具備自主決策、推理與學習能力,能根據環境變化動態調整行動,處理複雜與不確定性的任務。

2. 適用場景

  • RPA:適合大量、標準化、無需判斷的工作,如資料搬移、表單填寫、批量處理等。
  • AI Agent:適用於需要判斷、跨系統整合、動態規劃與例外處理的場景,例如:廣告投放、數據分析、智慧推薦商品、依天氣推播、多平台發文等。

3. 彈性與智慧程度

  • RPA:流程固定,遇到例外狀況時難以應對,缺乏彈性與智慧。
  • AI Agent:能根據上下文調整策略,具備高度彈性,能學習與優化自身行為。

4. 技術基礎

  • RPA:主要基於指令錄製與模擬人類操作,無需人工智慧技術。
  • AI Agent:以機器學習、大語言模型等 AI 技術為基礎,能理解語意、推理與自主學習。

5. 例外處理能力

  • RPA:不擅長處理流程中的例外或變動情境。
  • AI Agent:可主動識別並處理例外,甚至提出最佳解決方案。

 

特性

RPA (數位工讀生)

AI Agent (數位員工)

核心技術

流程腳本、規則引擎 大型語言模型 (LLM)、機器學習

決策能力

幾乎為零,完全遵循指令 具備自主推理與決策能力
處理任務 結構化、高重複性的任務

複雜、動態、需要跨系統協作的任務

學習能力

無法自主學習 能夠從互動與結果中持續學習、優化

應對變化

僵化,遇到預期外狀況即中斷

高適應性,能靈活應對變化與異常

與人互動 單向執行,無需互動

可透過自然語言雙向溝通、協作

商業價值 成本節省、提升執行效率

價值創造、驅動商業決策與成長

 

簡單來說,RPA 更適合用於「穩定、重複」的自動化需求,而 AI Agent 則能處理「複雜、多變」且需要智慧判斷的任務。未來企業自動化趨勢,將是兩者互補整合,發揮各自優勢。

 

▎為什麼 AI Agent 能自主決策而 RPA 不行

AI Agent 依靠先進的人工智慧技術,特別是大語言模型(LLM)等深度學習框架,能自主理解任務目標、分析環境資訊、規劃行動步驟,並根據執行過程中的反饋動態調整決策,甚至能運用不同工具解決問題。換句話說,AI Agent 不是簡單執行命令,而是像人類一樣進行推理和判斷,因此具備較高的彈性和智慧。

RPA 則是基於「模擬人類操作」的技術,透過錄製和執行固定流程腳本來完成工作。它完全依賴人類預先設計的規則和流程指令,無法自主理解或改變任務執行方式,因此無法應對流程中突發的例外或環境變化,只能一成不變地完成規範內的操作。

AI Agent 能自主決策,是因為它具備「推理判斷」和「學習能力」,可以靈活調整行為;而 RPA 只會照流程執行,缺乏理解與推理能力,無法自行做決策。

▎流程靠 RPA,自主靠 AI Agent

從我們的觀點來看,RPA 與 AI Agent 代表了兩種截然不同的商業思維。

  • RPA 思維(流程導向):聚焦於內部效率提升,優化既有操作流程、降低錯誤率與人力成本。是「讓標準化流程更穩定、更可靠」的防守型策略。 
  • AI Agent 思維(任務導向):聚焦外部應變與決策反應,能根據情境主動調整行動、創造新的策略空間。是「用智慧的方法做出更快、更準的新選擇」的進攻型策略。

 

RPA 是鞏固企業營運基本盤的高效工具,而 AI Agent 則是開拓未來成長曲線的強大引擎。兩者並非取代關係,而是能力光譜上的不同階段,兩者的角色定位不同,但在數位轉型的路上,往往需要先建立穩定的基礎,再進一步邁向敏捷決策與智慧行動。

👉 立即預約了解 Instag AI 代理人 + CDP 解決方案!歡迎與我們聯繫,一起探索更多可能性!點我預約了解