RPA与AI：它们有何不同，为什么这很重要

机器人流程自动化（RPA）已经存在多年。它旨在自动化重复、基于规则的任务——比如处理发票、在系统间转移数据或更新CRM中的记录。

但随着自动化工具变得更智能，RPA与人工智能之间的界限也越来越模糊。许多团队都在问同样的问题：

RPA算是一种AI吗？它用到AI了吗？它和现在大家都在集成的AI代理相比如何？

人们常常把RPA和AI对立起来——仿佛只能二选一。但实际上，它们解决的是不同的问题，而且在企业自动化中，协同使用往往效果更佳。

什么是机器人流程自动化（RPA）？

机器人流程自动化（RPA）是一种软件，通过以人类相同的方式与数字系统交互——点击、输入、复制、在应用间触发操作——来自动化重复、基于规则的任务。

大多数RPA机器人都被设计为遵循固定的指令集。它们不会分析数据或做出决策——只是以高效和准确的方式反复执行相同的流程。

由于它们在界面层操作，RPA机器人可以跨越没有API或集成的工具工作。这也是它们常被用于遗留系统或需要自动化结构化任务但又无法从头重建的企业流程中的原因。

AI和RPA有何不同？

RPA和AI都是自动化技术，但它们的工作方式本质上不同。RPA用于执行指令，AI则用于理解、预测和适应。虽然它们常在企业自动化策略中结合使用，但了解各自的实际作用及其能力边界非常重要。

RPA是一种AI吗？

不是——RPA不是人工智能的一种形式。

RPA通过在用户界面层模拟人类操作来自动化任务。它点击、输入、复制和移动数据——完全按照指令执行。没有学习、没有推理，也没有超出明确定义范围的灵活性。

相比之下，AI基于数据和概率运行。它识别模式、推断含义，并能在动态环境中做出决策。

RPA执行指令，AI根据上下文生成结果。

这种误解常常出现，是因为两种技术都能减少人工操作。但自动化并不等同于智能。

RPA用到AI了吗？

传统的RPA系统是基于规则和确定性的。它们需要结构化输入和固定流程。不过，RPA可以通过集成AI组件来处理非结构化数据、语言和变化。

• AI负责解释原始输入（如文档、邮件、消息）
• RPA则对结构化输出进行操作（如数据录入、任务分发）

这种组合在智能聊天机器人中很常见——尤其是那些处理支持请求或内部查询的机器人。如果你在构建类似AI驱动的FAQ机器人，AI负责理解问题，RPA则可用于在后台系统中检索或更新相关数据。

RPA与AI的主要区别

虽然RPA和AI常常一起部署，但它们的技术基础和实际作用截然不同。RPA被设计为严格执行指令，AI则擅长处理复杂性、不确定性和变化。

如果你在考虑各自的应用场景，下面的对比突出了它们在输入、逻辑、适应性等方面的核心差异：

这种区别很重要。RPA在流程不变的环境下非常可靠。当输入不可预测或任务需要理解时，AI就变得不可或缺。在大多数现代系统中，真正的优势来自两者结合——各自发挥所长。

RPA的主要优势

RPA的价值不在于智能，而在于精准。在逻辑固定、界面复杂且规模庞大的系统中，RPA能在不干扰现有流程的情况下带来一致性。

它提供了大多数企业软件堆栈所缺少的执行层：可以跨工具操作，无需更改原有系统。

无需API或基础设施

RPA不需要结构化集成。它直接与用户界面交互——模拟点击、输入和导航，就像人类操作员一样。这使其在没有API、厂商支持有限或工具本身不支持互通的环境下依然可用。

这也是它在AI聊天机器人平台中依然被使用的原因之一，尤其是在后台访问受限、机器人需要跨工具自动化流程时。

让运营团队掌控自动化

与大多数完全由工程团队主导的自动化方式不同，RPA通常由运营团队配置。这些人日常定义、运行和更新流程——也就是说，逻辑更贴近最了解它的人。

这种团队驱动的方式也适用于更广泛的AI项目管理策略，让非技术相关方在工具选择和自动化更新上拥有更多自主权。

确保大规模精准执行

一旦部署，RPA会严格按照指令执行。没有即兴发挥，没有捷径，也不会因用户不同而有差异。每项任务每次都以同样方式完成。

这种精准在财务、合规和报告等领域至关重要——哪怕是微小的偏差都可能带来风险。这也是业务流程自动化策略中强调可重复性而非适应性的基础。

可与AI协同执行任务

RPA本身不具备智能，但非常可靠——这正是它与AI系统完美互补的原因。模型可以分类、生成或推断，RPA则负责执行后续操作。

你会在越来越多基于垂直AI代理构建的系统中看到这种模式，其中大模型负责逻辑和决策，RPA则负责后台更新和系统级触发。

RPA可以自动化哪些内容

RPA专为执行明确定义的数字任务而设计——在合适的场景下，它能悄然消除每周数小时的手工劳动。它的优势在于一致性。一旦流程确定，每次运行都不会出错、疲劳或犹豫。

它在支撑日常业务运营的“隐形骨干”中最为高效——无论是跨系统协作，还是那些人类长期难以胜任的繁琐流程。

跨系统数据传输

RPA 通常用于在彼此不直接连接的工具之间传递结构化数据，尤其是在这些工具本身无法互通的情况下。它可以提取表单提交内容，在不同仪表盘之间迁移记录，或根据导出日志更新内部表格。

这种类型的工作流程通常在LLM代理框架的后台处理，其中模型决定需要更新的内容，而RPA负责数据传输。

重复性管理任务

像发票生成、文档记录、退款处理和状态同步等流程，通常由按照步骤逻辑执行的机器人管理。这些都是高频、基于规则的任务，存在于每个企业的后台。

其中许多属于更广泛的 BPA（业务流程自动化）举措——RPA 的作用不是替代系统，而是确保各系统之间的一致性。

基于触发器的工作流执行

当特定事件发生时，例如表单提交、webhook 触发或团队频道中发出命令，RPA 可以自动启动。这些流程减少了在不同工具间的手动协调。

这种模式常见于内部ChatOps工具，机器人可以根据简单提示启动流程，无需工程师介入。

支持流程中的后台协调

在客户支持环境中，RPA 可确保一个系统中的更新能同步到其他所有系统，例如同步工单状态、记录升级原因或在团队间分发请求。

这种流程编排在自动化工作流设置中尤为常见，智能系统负责处理查询，RPA 负责后续执行。

客户聊天机器人动作的后续执行

当用户通过聊天机器人预约、更新请求或收到交易确认时，RPA 通常是执行这些操作的那一层。它实际完成更新、同步后台系统并确认交互——整个过程对用户来说是无感的。

这种模式在许多前端实现中都可以看到，比如WordPress聊天机器人或基于Telegram的助手。

RPA 在大型智能代理体系中的定位

RPA 适用于重复性、结构化的任务。然而，在客户期望快速响应、内部团队依赖众多工具的今天，自动化还需要更进一步。

这正是 AI 发挥作用的地方。通过将基于规则的流程与自然语言理解和 API 逻辑结合，你可以突破传统 RPA 的限制，开发能够适应、响应并采取行动的助手。

Botpress 等平台通过提供触发操作、查询数据和自动化真实工作流的方法，实现了这种转变——全部通过聊天完成。

你可以构建一个机器人，能够：

• 读取 Telegram 上的用户请求
• 检查你后台系统中的状态
• 像 RPA 一样更新记录或启动后台工作流
• 并由 AI 驱动，实现实时响应

它具备 RPA 的全部能力——但更智能，且面向用户。

立即开始构建——永久免费。

常见问题解答

1. 如何决定在自动化项目中使用 RPA、AI，还是两者结合？

当任务重复且涉及结构化输入（如在系统间复制数据）时，应使用 RPA（机器人流程自动化）。当任务需要决策或处理非结构化数据时，应使用 AI。最佳实践是两者结合：让 AI 解析数据，RPA 执行操作。

2. 哪些行业最适合将 RPA 与 AI 结合使用？

金融、保险、医疗和客户支持等行业最适合结合 RPA 与 AI，因为这些行业需要处理大量文档和重复性工作流程。例如，AI 可以从表单中提取数据，RPA 则能自动将数据录入旧有系统。

3. 如何将 RPA 集成到现有技术栈中而不影响系统？

将 RPA 集成到技术栈的最佳方式是从一个非关键的用例入手，选择通过用户界面（UI）模拟人工操作的 RPA 工具，而不是要求深度 API 改造。应尽早让 IT 和安全团队参与，确保与旧有或敏感系统的兼容性。

4. 实施 RPA 是否需要开发人员？

实施 RPA 并不总是需要开发人员。大多数主流 RPA 平台（如 UiPath 或 Power Automate）都提供低代码界面，业务分析师或运营人员即可创建机器人。只有涉及自定义脚本或复杂集成的高级用例才需要开发人员参与。

5. RPA 在处理敏感客户数据时有多安全？

只要采取适当的安全措施（如加密凭证存储和安全审计日志），RPA 是安全的。由于机器人操作方式类似人工用户，因此必须应用同等甚至更严格的安全策略，尤其是在处理个人身份信息（PII）或财务记录时。