什么是智能自动化？

智能自动化已经超越了机械流程。过去需要定制脚本或应用程序接口，而现在则通过人工智能代理运行，这些代理能够理解结构并根据需要进行调整。

Gartner 预计，到 2028 年，将有 33% 的企业软件包含人工智能代理，实现某种形式的自动化，而 2024 年这一比例还不到 1%。

传统的自动化只有在每个步骤都完全按照预期进行时才能发挥作用。新布局的采购订单或迟来的审批都会使流程停滞不前。智能自动化（IA）通过即时调整来保持工作流程的运行。

IA 连接到已在使用的企业资源规划、客户关系管理或工作流程工具，读取输入的信息，决定下一步要做什么，必要时等待，然后自动恢复。

本文探讨了智能自动化如何在实际运营中发挥作用，在哪些领域能带来最快的回报，以及在不取代现有系统的情况下试用智能自动化的方法。

什么是智能自动化？

智能自动化又称智能流程自动化，它将人工智能与机器人流程自动化及相关工具相结合，以运行复杂的工作流程。

它利用机器学习和自然语言处理等技术来读取信息、解释信息，并在业务系统内采取行动。

与固定步骤的自动化不同，它可以在运行过程中进行调整。它能跟踪已发生的情况，在输入与预期不同时改变下一步操作，并一直持续到任务完成。

例如，客户服务部门的人工智能代理可以

• 从客户关系管理中提取客户账户
  
• 在物流系统中查看实时交付状态
  
• 如果发现延误，将其上报给正确的团队
  
• 问题解决后，发送更新信息

所有这些都是一个连续的过程，不会因为新指令而停止。

不同类型的智能自动化

智能自动化可根据需求以不同规模实施。下表显示了智能自动化的主要类型：

智能自动化的主要优势

即使人们忙碌，工作仍在继续

在大多数企业中，订单、发票或审批常常因为有人生病或忙于其他任务而无人问津。

智能自动化使流程保持开放，并在缺失部件到达时重新启动。这意味着 "卡住 "的任务更少，客户能更快地获得所需服务。

降低不断返工造成的管理费用

每次员工重新输入数据或纠正错误都会增加成本。IA 可以保持记录的一致性，因此，如果客户在订单中途更新了一个字段，其他流程仍可继续，无需返工。

团队之间的交接更准确

各部门经常要处理同一数据的不同版本。内审部门在采取行动前会检查最新的值，因此交接工作进行得非常干净利落。

通过简单的指标，如每项任务查询所花费的时间以及员工和客户对解决方案的满意度，可以更好地监控和了解流程。

如何实现智能自动化？

在整个业务扩展之前，先小范围、有针对性地引入智能自动化，可以取得最佳效果。

步骤 1：确定一个有明显摩擦的流程

查找造成经常性延误或人工返工的工作流程。例如

• 经常出现数据不匹配的发票处理
• 采购订单审批停滞不前
• 由于代理无法提供服务，多个预约未被预订
• 在各部门之间跳转的客户升级

第 2 步：将信息安全纳入现有系统

保留 ERP、CRM 和 RPA 平台。智能自动化软件和工具可作为控制器直接插入工作流程。

这样可以避免直接更换核心系统的风险。一些常见的智能自动化工具可以帮助部署强大的试点，如Botpress、Langchain、Autogen、CrewAI 和 Make。

步骤 3：运行受控试验

从小处着手。在有限的工作流程中测试自动化并跟踪结果。

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试点范例可以是财务部门的发票处理。在当前流程的基础上运行 IA 一个月。

跟踪有多少发票是自动清除的，有多少发票仍需人工审核，以及这对付款时间的影响。

步骤 4：扩展到互联工作流程

一旦试点成功，就将其推广到跨越多个系统的流程中。在这一阶段，只需很少的监督，自动化就能处理人为延迟、异常情况和各种输入。

这种分阶段推广的方式可以控制成本。使用联网系统并根据不断变化的环境进行扩展，同时试点结果为进一步投资提供证据。

5 大智能自动化工具

1.Botpress

最适合团队构建的自动化系统可在步骤之间保持激活状态，并在有新输入时继续运行，即使工作流在之前已被触发。

定价

• 免费计划：包括核心生成器、1 个机器人和 5 美元人工智能积分
• Plus：89 美元/月 - 流量测试、路由选择、人工切换
• 团队：495 美元/月 - SSO、协作、共享使用跟踪

Botpress 是一个用于构建跨系统运行的人工智能代理的平台。每个代理都以结构化流程的形式运行，可根据自身的当前状态评估任务，从而从任意点继续运行。

代理可通过可视化编辑器或代码构建。流程中的每一步都执行特定操作--解析消息、调用外部 API、处理文档、等待人工输入或向下游发送结果。

代理根据当前数据向前推进，并始终保持执行上下文。简单的拖放设置可以测试提示、更改条件或更新工具逻辑，同时保持工作流程其他部分的稳定。

代理会记录任务中断的位置，以便稍后无需重启即可继续运行。如果在运行过程中丢失了所需的值，代理可以直接向用户请求，并在用户提供后继续运行。

主要功能

• 保持状态并在延迟或部分输入后恢复的工作流程
• 内置在运行过程中请求缺失数据的功能
• 结构化文件和表格支持基于知识的决策
• 代理流程内的外部 API 调用和工具操作

2.LangChain

最适合 构建人工智能代理的团队，需要对逻辑、工具使用和执行行为进行全面控制，并直接用代码编写。

定价

• 开发人员：免费 - 1 个席位、每月 5,000 次跟踪、提示管理、基本跟踪工具
• Plus：每个席位每月 39 美元 - 团队功能、更高的跟踪限制、LangGraph 开发部署
• 企业：定制 - 自托管或混合设置、SSO、支持和使用扩展

LangChain 是一个 Python 框架，用于构建根据运行时观察到的情况运行逻辑的代理。系统并不遵循预定义的步骤，而是评估上下文，决定调用什么工具，并不断循环，直到任务完成或满足停止条件。

通过使用该框架，用户可以定义代理如何进行推理，可以使用哪些工具，以及如何根据中间结果做出决策。代理不会假定单一的输入或固定的结果--它会通过与外部系统交互并逐步完善自己的计划来实现目标。

当自动化需要灵活的逻辑时，LangChain 的效果最佳。一个流程可能需要决定查询哪个数据库，从文档中提取非结构化输入，然后在结果不符合某个阈值时运行多次重试。 

由于它以代码为先，因此不适合快速原型开发。但它能完全控制工具选择和应用程序接口行为，这对复杂、高风险的自动化至关重要。

主要功能

• 在代码中定义代理逻辑，对规划和重试进行全面控制
• 可在运行时调整的工具使用和内存行为
• 支持结构化输出、自定义提示和工具链
• 与语言模型、向量存储和应用程序接口的本地集成

3.CrewAI

最适合 围绕多个人工智能代理构建自动化的团队，这些代理承担不同的角色，并通过清晰的对话步骤协调任务。

定价 

• 免费：0 美元/月 - 50 次处决、1 名现场工作人员、1 个席位
• 基本：99 美元/月 - 100 次执行、2 名现场工作人员、5 个席位
• 标准：500 美元/月--1,000 次执行、2 名现场工作人员、无限席位、2 个上岗小时

CrewAI 是一个 Python 框架，用于构建依赖于多个代理的工作流。每个代理都被分配了一个角色和一项职责，如研究员、撰稿人、审核员或控制员，这些代理共同完成流程。

这种 "机组 "模式简化了逻辑。用户无需编写一个复杂的代理来处理所有工具和条件，而是可以定义一个团队来分工。每个代理都有自己的内存、自己的工具以及与系统中其他代理对话的定义方法。

CrewAI 负责排序和通信。一旦流程开始，代理之间就会互相传递任务，直到目标实现。整个过程是透明的，任务交接也是可读的，这有助于调试或添加新步骤。

它很容易上手。角色在配置文件中定义，工具只是 Python 函数，协调模式让复杂的自动化变得轻松，尤其是在运行过程中发生变化时。

主要功能 

• 由任务、工具访问和通信规则定义的代理角色
• 以团队形式运行，状态在代理之间传递，而非单一链条
• 定义责任和流程逻辑的清晰配置结构

4.自动生成

最适合 团队在构建自动化系统时，代理需要在运行过程中交换信息，并根据来回交互调整行为。

AutoGen 是一个围绕对话构建的多代理框架--不仅是用户与模型之间的对话，而且是代理之间的对话。

当自动化要求代理验证结果、重复检查假设或决定下一步使用哪种工具或采取哪种行动时，它的效果最佳。

与 CrewAI 相似，Autogen 可让用户创建一个代理组，定义他们的角色，并设置他们的互动方式。代理可以互相回复计划、代码、中间结果或后续问题。

这种设置在事先不知道正确答案的情况下非常有用，例如在 API 之间做出选择、修复执行中的错误或重写失败的行动计划。AutoGen 通过消息传递而不是固定规则来处理所有这些问题。

主要功能

• 通过信息循环进行代理间通信
• 在对话线程内进行规划和验证
• 支持代码执行、工具调用和上下文注入
• 适用于需要在运行时跟进的自动化系统

5.制作

最适合 团队通过工具调用、分支路径和清晰可见的步骤间数据移动方式，构建结构化自动化。

定价 

• 开源：免费 - 包括完整框架，Apache 2.0 许可
• 专业版：免费 - 使用 Rasa Pro 最多每月可进行 1,000 次对话
• 增长：每年 35,000 美元起 - 包括 Rasa 工作室、支持和商业服务

Make 是一个围绕可视化场景构建的无代码自动化平台。每个场景由连接在画布上的模块组成，每个模块执行一项任务--发送数据、转换内容、触发服务或调用人工智能模型。

Make 与智能自动化的关系在于它能够管理不遵循固定路径的流程。场景可以暂停、分支、重试或等待输入，而不会放弃先前的步骤。输入可能不完整、不按顺序到达，或在运行过程中发生变化。

界面清晰地显示数据移动和步骤执行情况。故障是可追溯的，每一点的输入都是可见的，即使在部署之后，逻辑仍然是可编辑的。方案可以变得越来越复杂，而不会变得不透明。

Make 可与多种外部系统集成，并支持通过自定义模块进行扩展。它适用于需要跨多个工具进行控制、灵活性和可追溯性的工作流程。

主要功能

• 具有分支、调度和重试功能的可视化生成器
• 查看哪些数据移动到了哪里
• 针对不稳定或晚期输入的内置错误处理功能

智能自动化的关键组成部分

机器人流程自动化 (RPA)

机器人流程自动化是在数字界面中模仿人类操作的执行层--点击按钮、打开文件、输入数据或在系统间复制数值。 

许多老式系统，或者只为人类通过屏幕使用而设计的系统，都不具备这种功能。在这种情况下，RPA 的工作方式就是像人一样操作软件，点击菜单和填写字段，这样任务仍然可以完成。

大型语言模型LLMs)

当智能自动化需要理解指令、制定下一步骤或解释结果时，大型语言模型是使之成为可能的组成部分。大型语言模型能够通过流程进行推理，并以清晰的语言表达结果。

在实际工作中，LLMs 可以负责流程中的这些具体角色：

• 理解并将请求分解为更小的步骤
  
• 为每个步骤提取正确的数据或背景
  
• 决定下一步使用哪种工具或系统
  
• 在需要时生成清晰、人类可读的回复或摘要

寻找最佳LLMs取决于设置--数据隐私、集成选项和工作流程复杂性等因素都会影响哪种模型在特定环境中表现最佳。

机器学习（ML）

智能自动化流水线中的机器学习模型可处理更具体的数据驱动任务，从而改善自动化行为。它们通常在后台工作，以便

• 预测流程结果或对输入数据进行分类
  
• 当流程开始偏离正常状态时，检测异常情况
  
• 长期监控系统性能，以保持准确性和效率

ML 模型可能完全不涉及LLMs 或自然语言处理。它们的作用是通过数字为自动化提供更好的感知和决策信号，使其能够实时做出适当的反应。

智能文件处理（IDP）

智能文档处理是指人工智能如何读取非结构化文件（从扫描表格到手写笔记），并将其转换为自动化系统可以使用的数据。

IDP 步骤历来是智能自动化中资源最密集的部分之一，每个解析阶段都有其复杂性和成本。

为了让大家了解文档解析的变化，下面是使用LLM 的方法对 2019 年的典型情况和 2025 年的标准情况进行的快速比较：

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解析成本和格式支持基于LlamaIndex 的最新基准，该基准测试了LLM 的文档理解能力，包括扫描输入、布局丰富的文件和检索用例。

应用程序接口集成和工具执行

应用程序接口可让不同的软件直接交换信息。在智能自动化中，它们用于执行提交表单、安排活动、创建票据或更新记录等操作。

自动化系统通常根据解析的文档或 RPA 定义的步骤来决定要做什么，然后调用正确的 API 来完成任务。一旦采取了行动，流程就会继续，无需人工输入。

无论任务是简单还是动态的，其核心理念都是一样的：一旦自动化知道应该发生什么，它就需要一种方法来采取行动，而应用程序接口提供了一种安全可靠的方法来实现这一目标，同时还能保留记录以供将来审查。 

授权与安全（OAuth、MCP）

自动化系统在真实账户上运行、访问敏感工具、在实时环境中进行更新，最重要的是，它代表所有者的完整性。

这意味着每个步骤都需要正确的访问级别，更重要的是，代理需要知道谁（或什么）做了什么。

• OAuth（用户授权访问）：当自动化需要代表人采取行动时使用。它提供与用户权限绑定的有时间范围的令牌。
  
• 模型上下文协议式服务身份（机器对机器）：机器之间直接进行身份验证的方式，就像数字徽章一样，无需人工介入。 

具体设置取决于环境和合规要求。

智能自动化与 RPA 有什么区别？

机器人流程自动化（RPA）是为可重复性而设计的。它按照设定的规则自动执行任务，如在字段之间复制数据、移动文件或填写表格。当步骤总是相同且输入可预测时，这些机器人就能很好地工作。

智能自动化（IA）不是遵循固定的脚本，而是利用人工智能动态响应，根据上下文选择行动，处理边缘情况，并在多个步骤中协调工具。

想象一下通过企业资源规划聊天机器人处理发票的情景。

• RPA 机器人从固定字段中提取总数并将其输入系统。如果格式发生变化，系统就会崩溃。
  
• 内审系统会读取文件，了解文件内容，标记边缘情况，并选择文件的去向--即使布局是新的。

核心区别RPA 完成的是已经规划好的任务。而 IA 则在运行过程中找出完成任务的方法。

为日常任务添加人工智能自动化功能

大多数企业已经有了可重复的例行程序--批准订单、更新记录、移动文件。问题是，只有当每个步骤都按计划进行时，这些例行程序才会起作用。

人工智能代理让这些工作流程变得灵活。它们可以等待缺失的信息，在情况发生变化时重新启动，让流程继续前进，而不是迫使团队重新开始。

您无需更换已有的工具。人工智能是在现有工具的基础上发展起来的，只有在需要时才会介入，而其他流程则会保持平稳运行。

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