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:
- 每天早上 9 點,登入 ERP 系統
- 打開「昨日銷售報表」這個檔案
- 複製 A 欄位的「訂單編號」跟 F 欄位的「銷售金額」
- 貼到指定的 Excel 表格中
- 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
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▎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。
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