从概念到落地：RPA 才是 AI 技术规模化应用的关键载体

过去一年，AI Agent（智能体）几乎成了科技圈的宠儿。资本追捧、巨头下注、开发者狂欢——每个人都在畅想它如何重构商业世界。

然而一年过去，热度依旧在，落地却鲜有声音。OpenAI 推出的 GPT Store 反响平平，数据显示，GPTs 仅占 ChatGPT 访问量的 1.5%，多数 GPT 应用的日活用户甚至不足 2 人。

智能体原本被寄予厚望：能自主思考、自动执行任务。但如今看来，它更像一个“会聊天的高级插件”——好看，却不实用。

落地难：智能体的三大困境

智能体为什么“叫好不叫座”？

在企业场景中，问题集中在三点：

1️⃣技术不稳定：如 AutoGPT 常因 API 访问失败或结构化数据丢失导致任务中断。

2️⃣可信度不够：大模型的“幻觉问题”仍未彻底解决，哪怕 1%的错误率都足以让企业崩溃。

3️⃣成本高企：基于 GPT-4 构建的 AI 系统，每小时调用成本高达 20 美元，对大多数企业来说几乎无法承受。

一句话总结：智能体想替代人工，却先被“现实”打败。

RPA 登场：让智能体“下凡”的桥梁

要让 AI 真正落地，核心在于两个字：连接。连接系统、连接数据、连接业务。

而 RPA（机器人流程自动化）正是这座桥。RPA 能模拟人工操作，与 ERP、CRM、财务系统等无缝衔接，自动完成大量重复性任务。

它不依赖高成本模型，也不需要重新开发系统，只需部署在现有流程之上，就能立刻释放效率。相比智能体的“高高在上”，RPA 是企业数字化里最务实的一环。

金智维、UiPath、Automation Anywhere、Blue Prism 等头部厂商，已经在财务、政务、制造、能源等行业积累了大量成功案例。RPA 是现实的基石，AI 智能体是未来的方向。

二者结合，才是企业真正的智能化之路。

从实验室到工厂：智能体 + RPA 的落地样本

📍案例一：制造业销售助手

某制造企业利用 RPA 整合 ERP 与 CRM 系统，打造了一个“AI 销售助手”。

销售员只需一句话——“帮我查下最近订单出具时间”，系统即自动检索、生成图表，效率提升 80%。

📍案例二：教育行业智能教务系统

浙江某高校结合 RPA 开发智能助手，自动完成招生答疑、排课查询与数据分析。

老师、学生无需登录多个系统，只需简单对话即可获得结果。

这些案例的共同点是：AI 不再孤立存在，而是嵌入企业的日常流程中，与 RPA 配合实现真正的自动化。

企业新思路：RPA 不是替代，而是放大 AI 价值

很多企业误以为 RPA 只是“自动点鼠标”的工具。但在智能体时代，它的意义远不止如此。RPA 为 AI 提供了稳定的执行通道与结构化数据输入，而智能体则赋予 RPA 更强的认知与决策能力。两者的融合，正在推动企业从“流程自动化”迈向“智能自动化”。

金智维的产品负责人曾表示：“企业的竞争力在于数据和经验的积累，而 RPA 正是把这些沉淀转化为智能体知识的关键纽带。”未来，RPA 将不只是后台的执行者，而是智能体体系的核心驱动层。