Apakah Automasi Pintar?

Automasi pintar telah melangkaui aliran mekanikal. Perkara yang dahulunya memerlukan skrip atau API tersuai kini dijalankan melalui ejen AI yang memahami struktur dan menyesuaikan mengikut keperluan.

Gartner menganggarkan bahawa menjelang 2028, 33% daripada perisian perusahaan akan menyertakan AI agen yang menjana beberapa bentuk automasi, meningkat daripada kurang daripada 1% pada 2024.

Automasi tradisional hanya berfungsi apabila setiap langkah berlaku tepat seperti yang diharapkan. Pesanan belian dengan reka letak baharu atau kelulusan lewat boleh menghentikan proses tersebut. Automasi pintar (IA) memastikan aliran kerja bergerak dengan menyesuaikan diri dengan cepat.

IA menyambung ke ERP, CRM atau alatan aliran kerja yang sudah digunakan, membaca perkara yang masuk, memutuskan perkara yang perlu dilakukan seterusnya, menunggu bila perlu dan menyambung semula secara automatik.

Artikel ini mengkaji cara automasi pintar berfungsi dalam operasi sebenar, kawasan di mana ia memberikan pulangan terpantas dan pendekatan untuk merintisnya tanpa menggantikan sistem yang telah sedia ada.

Apakah automasi pintar?

Automasi pintar, juga dikenali sebagai automasi proses pintar , menggabungkan kecerdasan buatan dengan automasi proses robotik dan alatan berkaitan untuk menjalankan aliran kerja yang kompleks.

Ia menggunakan teknologi seperti pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi untuk membaca maklumat, mentafsirnya dan bertindak ke atasnya di dalam sistem perniagaan.

Tidak seperti automasi langkah tetap, ia boleh menyesuaikan diri semasa berjalan. Ia menjejaki apa yang telah berlaku, mengubah tindakan seterusnya apabila input berbeza daripada jangkaan dan berterusan sehingga tugas selesai.

Sebagai contoh, ejen AI dalam perkhidmatan pelanggan boleh:

• Tarik akaun pelanggan daripada CRM
  
• Semak status penghantaran langsung dalam sistem logistik
  
• Hantar kepada pasukan yang betul jika kelewatan dikesan
  
• Hantar kemas kini sebaik sahaja isu itu diselesaikan

Semua ini berjalan sebagai satu proses berterusan, tanpa berhenti untuk arahan baharu.

Pelbagai Jenis Automasi Pintar

Automasi pintar boleh dilaksanakan pada pelbagai skala mengikut permintaan. Jadual di bawah menunjukkan jenis utama automasi pintar:

Faedah Utama Automasi Pintar

Kerja tetap bergerak walaupun orang sibuk

Dalam kebanyakan perniagaan, pesanan, invois atau kelulusan selalunya tidak disentuh kerana seseorang sedang sakit atau sedang menjalankan tugas lain.

Automasi pintar memastikan proses terbuka dan mengambilnya semula sebaik sahaja bahagian yang hilang tiba. Ini bermakna lebih sedikit tugas "tersekat" dan pelanggan mendapat apa yang mereka perlukan dengan lebih cepat.

Overhed yang lebih rendah daripada kerja semula berterusan

Setiap kali kakitangan memasukkan semula data atau membetulkan kesilapan, ia menambah kos. IA menyimpan rekod yang konsisten, jadi jika pelanggan mengemas kini satu medan pesanan pertengahan, proses selebihnya diteruskan tanpa kerja semula.

Serahan lebih tepat antara pasukan

Jabatan selalunya bekerja pada versi berbeza bagi data yang sama. IA menyemak nilai terkini sebelum bertindak, jadi penyerahan berlaku dengan bersih.

Proses ini boleh dipantau dengan lebih baik dan difahami melalui metrik mudah seperti masa yang dihabiskan untuk setiap pertanyaan bagi setiap tugasan dan sejauh mana kepuasan pekerja dan pelanggan dengan resolusi tersebut.

Bagaimana untuk melaksanakan automasi pintar?

Hasil terbaik datang daripada memperkenalkan automasi pintar dalam fasa kecil yang disasarkan sebelum menskalakan seluruh perniagaan.

Langkah 1: Kenal pasti satu proses dengan geseran yang jelas

Cari aliran kerja yang membuat kelewatan berulang atau kerja semula manual. Contohnya termasuk:

• Pemprosesan invois dengan ketidakpadanan data yang kerap
• Kelulusan pesanan belian yang terhenti pada titik tercekik
• Beberapa janji temu tidak ditempah kerana ketiadaan ejen
• Peningkatan pelanggan yang melantun antara jabatan

Langkah 2: Lapiskan IA ke dalam sistem sedia ada

Pastikan platform ERP, CRM dan RPA sentiasa ada. Perisian dan alatan automasi pintar boleh dipalamkan terus ke dalam aliran kerja sebagai pengawal.

Ini mengelakkan risiko menggantikan sistem teras secara langsung. Beberapa alat automasi pintar biasa yang boleh membantu menggunakan juruterbang yang kuat ialah Botpress , Langchain, Autogen, CrewAI dan Make.

Langkah 3: Jalankan juruterbang terkawal

Mulakan dari kecil. Uji automasi pada aliran kerja terhad dan jejak hasil.

‍

Contoh perintis boleh menangani sesuatu seperti pemprosesan invois dalam kewangan. Jalankan IA bersama-sama proses semasa anda selama sebulan.

Jejaki bilangan invois yang dikosongkan secara automatik, bilangan yang masih memerlukan semakan manusia dan apa yang dilakukan oleh invois itu kepada masa pembayaran.

Langkah 4: Kembangkan kepada aliran kerja yang saling berkaitan

Setelah perintis berjaya, skalakan ke dalam proses yang merangkumi pelbagai sistem. Pada peringkat ini, automasi mengendalikan kelewatan manusia, pengecualian dan input yang pelbagai dengan sedikit pengawasan.

Pelancaran berperingkat ini memastikan kos terkawal. Menggunakan sistem yang disambungkan dan penskalaan kepada persekitaran yang berubah-ubah, sementara hasil perintis memberikan bukti untuk pelaburan selanjutnya.

5 Alat Automasi Pintar Teratas

1. Botpress

Terbaik untuk : Pasukan membina automasi yang kekal aktif antara langkah dan diteruskan apabila input baharu tiba, walaupun aliran kerja dicetuskan lebih awal.

harga:

• Pelan Percuma: Termasuk pembina teras, 1 bot dan kredit AI $5
• Plus : $89/bulan — ujian aliran, penghalaan, serahan manusia
• Pasukan: $495/bulan — SSO, kerjasama, penjejakan penggunaan dikongsi

Botpress ialah platform untuk membina ejen AI yang beroperasi merentasi sistem. Setiap ejen berjalan sebagai aliran berstruktur yang boleh disambung semula dari mana-mana titik dengan menilai tugas itu sendiri berdasarkan keadaan semasanya.

Ejen dibina menggunakan editor visual atau melalui kod. Setiap langkah dalam aliran melakukan operasi tertentu — menghuraikan mesej, memanggil API luaran, memproses dokumen, menunggu input manusia atau menghantar hasil ke hiliran.

Ejen bergerak ke hadapan berdasarkan data semasa dan mengekalkan konteks pelaksanaan di seluruh. Persediaan seret dan lepas yang mudah boleh menguji gesaan, menukar syarat atau mengemas kini logik alat sambil memastikan aliran kerja yang lain stabil.

Ejen menjejaki tempat tugas dihentikan supaya tugas itu boleh disambung kemudian tanpa dimulakan semula. Jika nilai yang diperlukan tiada pada pertengahan jalan, ejen boleh memintanya terus daripada pengguna dan meneruskan sebaik sahaja ia disediakan.

ciri utama:

• Aliran kerja yang mengekalkan keadaan dan menyambung semula selepas kelewatan atau input separa
• Keupayaan terbina dalam untuk meminta data yang hilang pada pertengahan jalan
• Fail berstruktur dan sokongan jadual untuk keputusan berasaskan pengetahuan
• Panggilan API luaran dan tindakan alat dalam aliran ejen

2. LangChain

Terbaik untuk: Pasukan membina ejen AI yang memerlukan kawalan penuh ke atas logik, penggunaan alat dan tingkah laku pelaksanaan, yang ditulis terus dalam kod.

harga:

• Pembangun: Percuma – 1 tempat duduk, 5,000 jejak/bulan, pengurusan segera, alatan pengesanan asas
• Plus : $39/bulan setiap tempat duduk – ciri pasukan, had jejak yang lebih tinggi, penggunaan pembangunan LangGraph
• Perusahaan: Tersuai – tetapan dihoskan sendiri atau hibrid, SSO, sokongan dan penskalaan penggunaan

LangChain ialah rangka kerja Python untuk membina ejen yang menjalankan logik berdasarkan apa yang mereka perhatikan semasa runtime. Daripada mengikut langkah yang dipratentukan, sistem menilai konteks, memutuskan alat yang hendak dipanggil dan terus menggelung sehingga tugas selesai atau syarat berhenti dipenuhi.

Dengan menggunakan rangka kerja, pengguna mentakrifkan cara ejen menaakul, alat yang boleh mereka gunakan dan cara menghalakan keputusan berdasarkan hasil perantaraan. Ejen tidak mengambil input tunggal atau hasil tetap — ia berfungsi ke arah matlamat dengan berinteraksi dengan sistem luaran dan memperhalusi rancangannya langkah demi langkah.

LangChain berfungsi paling baik apabila automasi memerlukan logik yang fleksibel. Aliran mungkin perlu memutuskan pangkalan data yang ingin ditanya, mengekstrak input tidak berstruktur daripada dokumen, kemudian menjalankan berbilang percubaan semula jika hasilnya tidak memenuhi ambang tertentu. 

Kerana ia mengutamakan kod, ia tidak sesuai untuk prototaip pantas. Tetapi ia memberikan kawalan penuh ke atas pemilihan alat dan tingkah laku API yang penting dalam automasi yang kompleks dan berkepentingan tinggi.

Ciri-ciri Utama:

• Logik ejen ditakrifkan dalam kod dengan kawalan penuh ke atas perancangan dan percubaan semula
• Penggunaan alat dan tingkah laku ingatan yang menyesuaikan pada masa jalan
• Sokongan untuk output berstruktur, gesaan tersuai dan rantaian alat
• Penyepaduan asli dengan model bahasa, stor vektor dan API

3. KrewAI

Terbaik untuk: Pasukan menstruktur automasi di sekitar berbilang ejen AI yang mengambil peranan berbeza dan menyelaraskan tugas melalui langkah perbualan yang jelas.

harga: 

• Percuma: $0/bulan – 50 hukuman mati, 1 kru langsung, 1 tempat duduk
• Asas: $99/bulan – 100 eksekusi, 2 krew langsung, 5 tempat duduk
• Standard: $500/bulan – 1,000 eksekusi, 2 krew langsung, tempat duduk tanpa had, 2 jam onboarding

CrewAI ialah rangka kerja Python untuk membina aliran kerja yang bergantung pada lebih daripada satu ejen. Setiap ejen diberikan peranan dan tanggungjawab — seperti penyelidik, penulis, penyemak atau pengawal — dan ejen tersebut bekerjasama untuk menyelesaikan proses tersebut.

Model "kru" ini memudahkan logik. Daripada menulis satu ejen kompleks yang mengendalikan setiap alat dan keadaan, pengguna boleh menentukan krew yang membahagikan kerja. Setiap ejen mempunyai ingatan sendiri, alatan sendiri dan cara yang ditentukan untuk bercakap dengan orang lain dalam sistem.

CrewAI mengendalikan penjujukan dan komunikasi. Sebaik sahaja aliran bermula, ejen menghantar tugas antara satu sama lain sehingga matlamat tercapai. Prosesnya adalah telus, dan penyerahan boleh dibaca, yang membantu semasa menyahpepijat atau menambah langkah baharu.

Ia mudah untuk bermula. Peranan ditakrifkan dalam fail konfigurasi, alatan hanyalah fungsi Python, dan corak penyelarasan menjadikan automasi yang kompleks terasa lebih ringan — terutamanya apabila keadaan berubah pada pertengahan larian.

ciri utama: 

• Peranan ejen ditakrifkan oleh tugas, akses alat dan peraturan komunikasi
• Beroperasi sebagai krew dengan keadaan dilalui antara ejen, bukan rantai tunggal
• Struktur konfigurasi yang jelas untuk mentakrifkan tanggungjawab dan logik aliran

4. AutoGen

Terbaik untuk: Pasukan membina automasi di mana ejen perlu bertukar-tukar maklumat pertengahan jangka dan menyesuaikan tingkah laku berdasarkan interaksi bolak-balik.

AutoGen ialah rangka kerja berbilang ejen yang dibina berdasarkan perbualan — bukan sahaja antara pengguna dan model, tetapi antara ejen itu sendiri.

Ia berfungsi paling baik apabila automasi memerlukan ejen untuk mengesahkan hasil, menyemak semula andaian, atau memutuskan alat atau tindakan mana yang masuk akal seterusnya.

Sama seperti CrewAI, Autogen membolehkan pengguna membuat kumpulan ejen, menentukan peranan mereka dan menetapkan cara mereka berinteraksi. Ejen boleh bertindak balas antara satu sama lain dengan pelan, kod, keputusan pertengahan atau soalan susulan.

Persediaan ini berguna apabila jawapan yang betul tidak diketahui lebih awal — seperti memilih antara API, membetulkan ralat dalam pelaksanaan atau menulis semula pelan tindakan yang gagal. AutoGen mengendalikan semua ini melalui penghantaran mesej dan bukannya peraturan tetap.

Ciri-ciri Utama:

• Komunikasi ejen-ke-ejen melalui gelung mesej
• Perancangan dan pengesahan dikendalikan dalam urutan perbualan
• Menyokong pelaksanaan kod, panggilan alat dan suntikan konteks
• Baik untuk automasi di mana tindakan susulan diperlukan pada masa jalan

5. Buat

Terbaik untuk: Pasukan membina automasi berstruktur dengan panggilan alat, laluan bercabang dan keterlihatan yang jelas tentang cara data bergerak antara langkah.

harga: 

• Sumber Terbuka: Percuma – termasuk rangka kerja penuh, lesen Apache 2.0
• Edisi Pro: Percuma – sehingga 1,000 perbualan/bulan dengan Rasa Pro
• Pertumbuhan: Daripada $35,000/tahun – termasuk Studio Rasa, sokongan dan komersial

Make ialah platform automasi tanpa kod yang dibina berdasarkan senario visual. Setiap senario terdiri daripada modul yang disambungkan pada kanvas, di mana setiap modul melaksanakan satu tugas — menghantar data, mengubah kandungan, mencetuskan perkhidmatan atau memanggil model AI.

Perkara yang menjadikan Make berkaitan dengan automasi pintar ialah keupayaannya untuk mengurus aliran yang tidak mengikut laluan tetap. Senario boleh menjeda, bercabang, mencuba semula atau menunggu input tanpa membuang langkah awal. Input boleh menjadi tidak lengkap, tiba dalam keadaan tidak teratur, atau menukar pertengahan jalan.

Antara muka membentangkan pergerakan data dan pelaksanaan langkah dengan jelas. Kegagalan boleh dikesan, input boleh dilihat pada setiap titik, dan logik kekal boleh diedit walaupun selepas penggunaan. Senario boleh berkembang dalam kerumitan tanpa menjadi legap.

Make terintegrasi dengan pelbagai sistem luaran dan menyokong sambungan melalui modul tersuai. Ia sesuai untuk aliran kerja yang memerlukan kawalan, fleksibiliti dan kebolehkesanan merentas berbilang alatan.

Ciri-ciri Utama:

• Pembina visual dengan percabangan, penjadualan dan percubaan semula
• Lihat data yang dipindahkan ke mana
• Pengendalian ralat terbina dalam untuk input tidak stabil atau peringkat lewat

Komponen Utama Automasi Pintar

Automasi Proses Robotik (RPA)

Automasi proses robotik ialah lapisan pelaksanaan yang meniru tindakan manusia dalam antara muka digital — mengklik butang, membuka fail, memasukkan data atau menyalin nilai antara sistem. 

Banyak sistem lama — atau yang direka hanya untuk kegunaan manusia melalui skrin — tidak mempunyai keupayaan ini. Dalam kes tersebut, RPA berfungsi dengan mengendalikan perisian dengan cara yang sama seperti yang dilakukan seseorang, mengklik menu dan mengisi medan supaya tugasan masih boleh diselesaikan.

Model Bahasa Besar ( LLMs )

Apabila automasi pintar perlu memahami arahan, melaksanakan langkah seterusnya atau menerangkan keputusan, model bahasa yang besar adalah komponen yang membolehkannya. Mereka menambah keupayaan untuk menaakul melalui proses dan menyampaikan hasil dalam bahasa yang jelas.

Dari segi praktikal, LLMs boleh bertanggungjawab untuk peranan khusus ini dalam proses:

• Fahami dan pecahkan permintaan kepada langkah yang lebih kecil
  
• Tarik data atau konteks yang betul untuk setiap langkah
  
• Tentukan alat atau sistem yang akan digunakan seterusnya
  
• Hasilkan respons atau ringkasan yang jelas dan boleh dibaca oleh manusia apabila diperlukan

Mencari LLMs terbaik bergantung pada persediaan — faktor seperti privasi data, pilihan penyepaduan dan kerumitan aliran kerja semuanya mempengaruhi model yang akan berprestasi terbaik dalam persekitaran tertentu.

Pembelajaran Mesin (ML)

Model pembelajaran mesin dalam saluran paip automasi pintar mengendalikan lebih spesifik, tugasan dipacu data yang meningkatkan cara automasi berkelakuan. Mereka sering bekerja di latar belakang untuk:

• Ramalkan hasil proses atau klasifikasikan data masuk
  
• Kesan anomali apabila proses mula hanyut daripada normal
  
• Pantau prestasi sistem dari semasa ke semasa untuk mengekalkan ketepatan dan kecekapan

Model ML mungkin tidak melibatkan LLMs atau pemprosesan bahasa semula jadi sama sekali. Peranan mereka adalah untuk memberi automasi kesedaran yang lebih baik dan isyarat membuat keputusan melalui nombor supaya ia boleh bertindak balas dengan sewajarnya dalam masa nyata.

Pemprosesan Dokumen Pintar (IDP)

Pemprosesan dokumen pintar ialah cara AI membaca fail tidak berstruktur — daripada borang yang diimbas kepada nota tulisan tangan — dan menukarkannya kepada sistem automasi data yang boleh digunakan.

Langkah IDP secara sejarahnya merupakan salah satu bahagian automasi pintar yang paling intensif sumber, dengan setiap peringkat penghuraian membawa kerumitan dan kosnya sendiri.

Untuk memberikan gambaran tentang cara penghuraian dokumen telah berubah, berikut ialah perbandingan pantas antara perkara biasa pada tahun 2019 dan perkara standard pada tahun 2025 menggunakan LLM kaedah berasaskan:

‍

Kos penghuraian dan sokongan format adalah berdasarkan penanda aras terkini daripada LlamaIndex , yang diuji LLM pemahaman dokumen berasaskan merentasi input yang diimbas, fail kaya reka letak dan kes penggunaan perolehan semula.

Penyepaduan API dan Perlaksanaan Alat

API membenarkan perisian yang berbeza bertukar maklumat secara langsung. Dalam automasi pintar, ia digunakan untuk menjalankan tindakan seperti menyerahkan borang, menjadualkan acara, membuat tiket atau mengemas kini rekod.

Automasi memutuskan perkara yang perlu dilakukan — selalunya berdasarkan dokumen yang dihuraikan atau langkah yang ditentukan RPA — dan kemudian memanggil API yang betul untuk menyelesaikan tugas. Sebaik sahaja tindakan diambil, proses itu diteruskan tanpa input manusia.

Sama ada tugas itu mudah atau dinamik, idea terasnya adalah sama: setelah automasi mengetahui perkara yang harus berlaku, ia memerlukan cara untuk bertindak dan API menyediakan cara yang selamat dan terjamin untuk melakukannya, sambil mengekalkan rekod untuk semakan masa hadapan. 

Keizinan dan Keselamatan (OAuth, MCP)

Sistem automasi bertindak pada akaun sebenar, mengakses alatan sensitif, membuat kemas kini dalam persekitaran langsung dan yang paling penting, mewakili integriti bagi pihak pemilik.

Ini bermakna setiap langkah memerlukan tahap akses yang betul, dan yang lebih penting, ejen perlu mengetahui siapa (atau apa) melakukan apa.

• OAuth (akses yang diberikan pengguna): Digunakan apabila automasi perlu bertindak bagi pihak manusia. Ia menyediakan token berskop masa yang terikat dengan kebenaran pengguna.
  
• Identiti perkhidmatan gaya Protokol Konteks Model (mesin-ke-mesin): Cara untuk mesin mengesahkan antara satu sama lain secara langsung, seperti lencana digital, tanpa manusia dalam gelung. 

Persediaan yang tepat bergantung pada persekitaran dan keperluan pematuhan.

Apakah perbezaan antara automasi pintar dan RPA?

Automasi proses robotik (RPA) dibina untuk kebolehulangan. Ia mengikut peraturan yang ditetapkan untuk mengautomasikan tugas seperti menyalin data antara medan, memindahkan fail atau mengisi borang. Bot ini berfungsi dengan baik apabila langkahnya sentiasa sama dan input boleh diramal.

Automasi pintar (IA), bukannya mengikut skrip tetap, menggunakan AI untuk bertindak balas secara dinamik, memilih tindakan berdasarkan konteks, mengendalikan kes kelebihan dan menyelaraskan alatan merentas pelbagai langkah.

Bayangkan memproses invois melalui chatbot perancangan sumber perusahaan .

• Bot RPA mengeluarkan jumlah daripada medan tetap dan meletakkannya ke dalam sistem. Jika format berubah, ia rosak.
  
• Sistem IA membaca dokumen, memahami apa yang ada, menandakan kes tepi dan memilih ke mana ia pergi — walaupun reka letak adalah baharu.

Perbezaan teras: RPA menyelesaikan tugasan yang telah dipetakan. IA memikirkan cara untuk menyelesaikannya semasa berlari.

Tambahkan Automasi AI pada Tugasan Setiap Hari

Kebanyakan perniagaan sudah mempunyai rutin yang boleh berulang — meluluskan pesanan, mengemas kini rekod, mengalihkan fail. Masalahnya ialah rutin itu hanya berfungsi apabila setiap langkah berlaku tepat seperti yang dirancang.

Ejen AI menjadikan aliran kerja ini fleksibel. Mereka boleh menunggu maklumat yang hilang, mengambil semula apabila sesuatu berubah dan memastikan proses itu bergerak dan bukannya memaksa pasukan anda untuk memulakan semula.

Anda tidak perlu menggantikan apa yang anda sudah ada. Lapisan AI di atas alatan semasa anda, melangkah masuk hanya apabila diperlukan manakala proses selebihnya terus berjalan lancar.

Mula membina hari ini — ia percuma.