如何理解AI+RPA及Agent

从“集成”到“原生”：AI+RPA的演进与Agent的必然

如今，业内言必称“AI+RPA”，但坦率说，多数方案仍停留在调用或集成外部的OCR、NLP能力层面。这固然是一种进步，但距离深度结合还有差距。

真正的深度融合是什么样子？我们去年底发布的第二代实在RPA产品给出了一个答案：基于智能屏幕语义理解技术，实现直接的“点选用”操作，也就是业内常说的IPA模式。这不再是把AI能力当作外设工具，而是让AI去“理解”屏幕上的信息结构与操作逻辑，从而实现更智能、更稳定的自动化。这个模式已经过大量实践验证，目前产品在官网上即可下载体验。

从“自动化”到“智能化”：Agent的质变

沿着这个思路继续向前，今年8月我们发布的AI Agent，则代表了第三代实在RPA的形态。它的突破性在于，让大模型在“听得懂”人类自然语言指令（并能进行多轮交互）的基础上，进一步“看得见”电脑屏幕，并且能“动起来”操作各类软件。最终效果，就是实现“你说，PC做”的交互范式，真正做到所说即所得。

这一跃迁，意义重大。它不仅将数字员工的开发门槛再次大幅降低，更关键的是，它为用户打开了一扇新的大门——面向个人的、场景化的数字助理。试想一下，那些繁琐、碎片化的PC端操作，未来或许只需一句话就能搞定。这意味着，自动化的想象力将从企业流程，延伸至每个人的工作桌面。

深厚的技术实践是Agent的基石

话说回来，实在Agent的出现并非一蹴而就。可以确定的是，它是AI大模型技术与RPA（特别是前述的IPA模式）长期结合、自然演进的结果。如果没有过去几年在成千上万种软件操作上的持续实践积累，没有在此基础上反复迭代出的“融合拾取、智能屏幕语义理解”等核心技术作为基石，这种能“看懂会做”的Agent是无法真正落地的。技术突破，往往源于对具体问题持续且深入的耕耘。

所以，从演进路径来看，AI+RPA的更高阶形态，无疑就是Agent。它标志着自动化从执行预设规则的“工具”，进化为能理解意图、自主决策与操作的“智能体”。这不仅是技术的升级，更是整个行业想象力的又一次解放。