AI 智能体热潮退潮后：RPA 为何成了技术落地的 “压舱石”？

过去一年，AI Agent（智能体）几乎成了科技圈的关键词。资本热捧、巨头下注，人人都在谈 Agent 能替代人类、重构商业流程。

但现实往往泼了一盆冷水。从 OpenAI 的 GPT Store 到各类智能体框架，用户活跃度持续走低——大部分定制 GPT 日活不足 2 人，应用场景仍停留在“实验室阶段”。

AI 智能体的理想是“自主执行任务”，可如今大多数还停留在“半智能阶段”。幻觉问题、数据安全、成本高企，都让企业望而却步。

落地的痛点：智能体距离企业还有多远？

在企业世界里，智能体最大的挑战是——不稳定、不可信、不经济。例如，AutoGPT 能规划任务，但常因访问 API 失败或数据丢失而“卡死”。在财务、供应链等高要求场景中，哪怕 1%的错误率都无法接受。

更现实的问题是成本。有企业尝试用 GPT-4 打造 AI 客服，结果每小时调用成本超过 20 美元。想普及？成本劝退。这不是企业不想用，而是技术离真实业务太远。

RPA：让智能体“下凡”的现实路径

智能体想“干实事”，必须先解决两件事——数据结构化与流程接入。

而这正是 RPA（机器人流程自动化）的强项。RPA 能模拟人工操作，与 ERP、CRM、财务系统等深度对接，自动完成大量重复任务。

它不需要重新开发系统，也不依赖复杂 API，只需在既有流程上加一层“自动化操作”，企业就能立刻看到效率提升。更重要的是，RPA 技术成熟、成本可控，是当下 AI 智能体落地最现实的中间层。

在金智维、UiPath 等厂商推动下，RPA 已广泛用于财务、政务、制造、能源等行业，成为连接 AI 与业务的“粘合剂”。

真实案例：智能体+RPA 的落地新范式

在一家制造企业中，团队通过 RPA 整合多个系统，搭建了一个“AI 销售助手”。

销售人员只需一句话：“查一下最近的客户订单出具时间”，系统便自动调用 ERP 与 CRM 数据，并生成图表反馈。效率提升 80%。

在教育领域，浙江某高校利用 RPA 构建智能教务助手，从招生问答到课程排期，全部自动处理。老师和学生不再需要繁琐操作，只需对话即可完成任务。

这些案例的共同点在于——AI 不再独立运行，而是依托 RPA 稳定地嵌入业务流程中。

企业策略：RPA 不是替代，而是放大 AI 价值

RPA 不是 AI 的替代品，而是让 AI 真正落地的桥梁。

RPA 帮智能体“管好流程、接好数据”，智能体则让 RPA 更“懂业务、会思考”。两者结合，才是企业自动化的未来。金智维的产品负责人曾提到：“企业的核心竞争力在于数据与经验，而 RPA 正是将这些沉淀转化为智能体知识的关键通道。”

正如比尔·盖茨所说：“智能体将重塑软件行业。” 而在这场变革中，RPA 就是智能体真正的起点。