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大模型AI Agent与RPA融合—从脚本自动化到智能流程自动化的演进.docx
资料介绍
大模型AI Agent与RPA融合——从脚本自动化到智能流程自动化的演进
——2026年AI Agent+RPA技术融合、架构设计与工程实践
一、引言
RPA（机器人流程自动化）和AI Agent的融合是2026年企业自动化领域最重要的趋势。传统RPA擅长执行规则明确的重复性任务，但面对需要理解、判断和决策的复杂场景力不从心。AI Agent具备理解和推理能力，但在执行精确的UI操作时不如RPA稳定。两者融合，RPA提供"手"（精确执行），AI Agent提供"脑"（理解决策），形成完整的智能自动化能力。本文系统梳理AI Agent与RPA融合的技术架构、应用场景和工程实践。
三、融合架构
3.1 AI Agent+ RPA的三种模式
模式一：Agent指挥RPA
AI Agent作为决策中枢，负责理解任务、规划步骤、处理异常；RPA作为执行器，负责执行具体的UI操作。Agent将任务分解为RPA可执行的步骤，调用RPA执行，并根据执行结果调整后续计划。
模式二：RPA调用Agent
RPA在执行过程中遇到需要判断的场景时，调用AI Agent进行决策。RPA负责流程编排，Agent负责智能决策。这种模式适合以RPA为主、AI为辅的场景。
模式三：Agent与RPA并行协作
Agent和RPA各自处理擅长的部分。Agent处理需要理解和判断的任务（如客户意图识别、文档理解），RPA处理需要精确UI操作的任务（如数据录入、系统操作）。两者并行工作，通过API或消息队列通信。
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| 大模型AI_Agent与RPA融合—从脚本自动化到智能流程自动化的演进.docx | 39K |
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