在数字化浪潮中，企业始终在寻求更高效、智能的运营方式。

RPA 机器人流程自动化技术的出现，无疑为企业的数字化转型注入了强大动力。

从最初的简单脚本工具，到如今与 AI 深度融合的智能体（Agent），RPA 正经历着一场深刻的变革。

这不仅是技术的升级，更是企业运营模式的重塑。

一、RPA 行业演进史 早期，企业依赖简单的脚本工具来实现一些基础的流程自动化，这些工具功能有限，只能完成一些重复性、规则明确的任务，且对技术人员的依赖度较高。

随着需求的增长，传统 RPA 应运而生。

它能够模拟人类在计算机上的操作，按照预设的规则自动执行任务，如数据录入、文件传输等，大大提高了工作效率，解放了人力。

超自动化的概念逐渐兴起，它不仅仅是 RPA 的简单升级，而是多种技术的融合，包括人工智能、机器学习、流程挖掘等。

通过整合这些技术，企业能够实现更复杂、更智能的流程自动化，从端到端地优化业务流程。

AI 大模型的出现，成为了 RPA 发展的关键转折点。

以实在 TARS - RPA - Agent 发布会为例，展示了大模型如何为 RPA 带来质的飞跃。

大模型强大的语言理解和生成能力，让 RPA 不再局限于预设规则的执行，而是能够理解复杂的业务需求，实现更加灵活、智能的自动化流程。

二、RPA 机器人流程自动化核心变革 传统 RPA 只能按照预设规则执行任务，面对异常情况往往束手无策。

实在 Agent 借助 ISSUT 技术和多模态大模型，实现了对屏幕内容的 “语义理解”。

这意味着它不再只是简单地识别屏幕上的元素，而是能够理解元素之间的关系和业务含义。

在处理复杂的网页界面时，它能够准确识别不同区域的功能，自动完成数据提取和操作，大大提高了自动化流程的准确性和效率。

实在 Agent 则实现了从规则执行到意图推理的跨越。

在处理数据时，如果遇到异常数据，它能够根据业务逻辑和上下文信息，自动推理出可能的原因，并尝试进行修正。

例如，在财务数据处理中，发现金额异常时，它可以通过查询相关数据库、分析历史数据等方式，判断异常原因，并进行相应的调整，确保数据的准确性和业务流程的连续性。

实在 Agent 让人机协同进入了新的阶段，用户可以通过自然语言指令来生成自动化流程，真正实现了 “说人话” 配置自动化。

用户只需简单描述自己的需求，如 “从电商平台采集商品信息并整理成表格”，实在 Agent 就能自动解析指令，生成相应的自动化流程，并执行任务。

这大大降低了非技术人员使用 RPA 的门槛，让更多业务人员能够参与到自动化流程的创建和优化中。

三、RPA 的行业适配性 金融业 网银对账 / 报表生成 在金融业，网银对账和报表生成是一项繁琐且对准确性要求极高的工作。

ISSUT 技术使 RPA 能够精准识别网银界面中的动态元素，无论界面如何更新，都能快速、准确地获取数据。

在进行报表生成时，RPA 能够以毫秒级响应，从多个系统中提取数据，按照预设格式生成报表，大大提高了工作效率和数据准确性。

合规审查 合规审查是金融行业的重要环节。

实在 Agent 智能体能够自动抽取合同关键条款，与合规标准进行比对，并进行风控提示。

在处理大量合同时，它能够快速筛选出潜在风险点，为合规团队提供有力支持，有效降低合规风险。

电商运营 多平台数据抓取 电商运营需要从多个平台采集商品信息，以进行市场分析和竞争监测。

RPA 能够一键采集千页商品信息，效率提升 5 倍以上。

它可以同时登录多个电商平台，按照预设规则自动浏览商品页面、提取关键信息，并整理成数据表格，为电商运营团队提供及时、准确的数据支持。

库存管理 库存管理对于电商企业至关重要。

RPA 结合 AI 技术，能够根据历史销售数据、市场趋势等信息预测销量，并自动进行补货。

在库存水平低于设定阈值时，RPA 可以自动触发采购流程，向供应商下单，确保库存的合理水平，避免缺货和积压。

制造业 ERP/OMS 系统协同 制造业中，ERP（企业资源计划）和 OMS（订单管理系统）等系统之间的协同一直是个难题。

实在 IPA 能够无缝连接异构系统，消除数据孤岛。

在接到订单时，RPA 可以自动将订单信息从 OMS 系统同步到 ERP 系统，触发生产计划、采购、物流等一系列流程，实现企业内部业务流程的高效协同。

质检报告自动化 在制造业的质检环节，AI 视觉识别技术可以检测产品的外观缺陷，RPA 则负责将检测结果生成质检报告。

AI 视觉识别系统快速扫描产品，识别出划痕、裂纹等缺陷，RPA 将这些信息整理成规范的质检报告，提高了质检效率和报告的准确性。

四、竞争格局下的实在优势 与传统 RPA 厂商如 UiPath 和 Blue Prism 相比，实在智能的 AI 原生架构更具优势。

在处理复杂场景时，传统 RPA 往往需要大量的人工配置和调试，而实在智能的 AI 原生架构能够更好地利用 AI 大模型的能力，自动适应业务变化，快速调整自动化流程，提高了系统的灵活性和适应性。

在国内市场，实在智能的 IPA 模式具有独创性。

它将 RPA 与 AI 深度融合，提供了更加智能、易用的自动化解决方案。

此外，实在智能拥有 1000 + 组件生态，能够满足不同行业、不同场景的需求。

在信创适配广度方面，实在智能也表现出色，全面支持国产化信创，与国产芯片、数据库、服务器及操作系统深度兼容，为国内企业的数字化转型提供了可靠的技术支持。

五、未来展望：RPA Agent 化不可逆 IDC 预测，到 2027 年，80% 的 RPA 流程将由自主智能体管理。

这一趋势表明，RPA Agent 化将成为未来行业发展的主流方向。

随着 AI 技术的不断发展，智能体将具备更强的自主学习、决策和协作能力，能够更好地适应复杂多变的业务环境。

实在智能积极布局未来，打造了 Agent 商店，为企业提供丰富的智能体应用，满足不同业务场景的需求。

在技术研发方面，实在智能专注于低代码联邦学习，让企业能够在保护数据隐私的前提下，实现数据的共享和模型的优化。

此外，实在智能还致力于跨平台智能体协作，打破系统和设备之间的壁垒，实现更高效的自动化流程。