它们经常被一起提及，因为两者都旨在简化传统上由人类处理的重复性、基于规则的任务。

然而，尽管它们在自动化和使用“机器人”方面有一些共同点，但它们代表了解决不同类型问题的截然不同方法。如果你想为工作选择合适的工具，理解这些差异至关重要。

从本质上讲，RPA是通过为软件编程，使其遵循清晰、基于规则的指令来执行简单、可重复的任务。

相比之下，智能体并不是通过编程来设定的，它们是通过训练来学习的，一旦训练完成，它们就可以利用自然语言模型和计算机视觉等工具自主完成工作，处理复杂任务并做出决策。

那么，这如何影响每种技术最适合解决的问题类型呢?更重要的是，在特定情况下你该如何决定使用哪一种呢?

什么是机器人?

机器人、机器助手、虚拟助手，以及越来越常见的“数字工作者”，这些术语传统上都被用来指代任何能够帮助我们工作的机器，这可以追溯到1961年，当时通用汽车在其生产线上安装了机械臂。

“机器人”一词涵盖了任何能够为我们自动化工作的机器，无论它是否使用了我们今天所说的基于机器学习算法的“AI”流程，然而，RPA通常指的是基于软件的机器人，而非机械的。

从技术上讲，RPA并不具备我们可能认为像ChatGPT这样的AI系统所模仿的人类智能功能，它只是反复遵循相同的规则，以节省我们做这些工作的精力。

RPA最适合处理结构化数据，因为与AI不同，它没有分析和理解非结构化数据(如图片、视频或人类语言)的能力，它经常被用于重复性的“生产线”工作，如在不同应用程序之间移动数据，以及从结构化来源(如客户数据库或财务报告)中提取数据以供分析。

另一方面，智能体则利用语言模型和其他AI技术(如计算机视觉)来理解和解释周围的世界。除了简单地分析和回答关于数据的问题外，它们还能够通过规划如何实现所需结果并与第三方服务交互来采取行动。

如果你在“思考”模式下使用ChatGPT或其他生成式AI聊天机器人，通过观察它对查询的响应“思考”过程，你可以了解到它是如何做到这一点的，它不仅能够思考一个查询并回复，还能将这种能力应用于复杂的多步骤任务和项目。

为了说明差异，考虑一个客户服务电子邮件数据库，以及每种技术如何以不同的方式处理相同的数据集以执行不同的任务：

使用RPA，可以提取有关发件人、主题行、发送时间和日期的详细信息，这些信息可用于构建电子邮件数据库，并根据关键词大致对电子邮件进行分类。

而智能体则可以分析电子邮件的情感倾向，根据紧急程度进行优先级排序，甚至起草并发送定制的回复。随着时间的推移，它会学习如何改进其行动以获得更好的解决方案。

尽管AI智能体是一项更新、更复杂的技术，但这并不意味着它们自动成为每项任务的最佳选择。那么，你如何知道该使用哪一种呢?

那么，我该如何选择?

如果你需要考虑智能体还是RPA适合你的自动化项目，以下是一些你可以问的问题：

任务是否涉及可以通过日常重复性行动实现的明确目标?如果是这样，那么RPA可能是一个不错的选择。

数据是干净且结构化的，还是杂乱且非结构化的?如果一切都整齐地排列在电子表格的行和列中，那么RPA可能是正确的选择。

任务是否涉及基于对人类语言、行为或意图的解释做出决策?这些可能适合智能体。

随着任务的执行，过程会发生变化吗?或者我们的工具需要适应新的数据源吗?在这种情况下，智能体可能更有用。

最后，许多项目可能最好采用混合方法，在某些情况下，通过结合常规自动化和智能决策来完成任务，这可以提供两者的最佳结合。

例如，一个人力资源入职系统可能涉及部署RPA来处理设置访问权限、处理表格和归档标准文档等流程，同时，智能体可以回答问题、提供个性化建议，并全程监控系统以确保其顺利运行。

随着自动化策略的成熟，学会识别部署特定技术或结合使用它们以实现最大效率的机会，将对业务成功变得越来越重要。

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