从流程到认知：实在智能Agent数字员工的进化三部曲

引言：数字员工的进化逻辑

 

实在智能的数字员工发展并非一蹴而就，而是沿着 “流程自动化→感知智能化→认知自主化” 的路径逐步升级。三大阶段分别解决了 “重复劳动替代”“非结构化数据处理”“复杂场景决策” 的核心痛点，从工具级应用迈向企业级智能协作伙伴。

 

---

第一阶段：初级进化・RPA 低代码时代（流程自动化基石）

 

核心定位：以可视化拖拽替代代码开发，实现规则明确的重复性流程自动化，降低技术门槛，让业务人员自主搭建 “数字助手”。

 

 

1.1 核心技术特征

 

• 低代码可视化设计：组件化拖拽、图形化流程编排
• 固定规则驱动：基于预设逻辑执行点击、录入、数据搬运等操作
• 结构化数据处理：适配 Excel、ERP、OA 等系统的标准化数据流转

1.2 标准操作步骤（4 步落地法）

 

1. 需求拆解：梳理重复、规则明确的业务流程（如数据录入、报表生成），明确输入输出节点
2. 组件选型：从 RPA 组件库中选择 “系统点击”“数据读取”“流程控制” 等模
3. 流程配置：拖拽组件至画布，按业务逻辑排序，设置参数（如文件路径、操作频率）
4. 测试运行：验证流程稳定性，通过日志排查异常，优化执行效率
5.  

1.3 实操案例：财务月度报表自动生成

 

适用场景

 

企业财务人员每月需从 ERP 系统、银行流水、报销系统导出 3 类数据，合并去重后生成标准化报表，传统操作耗时 2 天 / 月。

 

具体操作

 

步骤	操作内容	RPA 组件应用
1	新建流程	点击 “新建” 命名为 “月度财务报表自动生成”
2	数据导出配置	拖拽 “系统登录” 组件→录入 ERP / 银行系统账号密码→设置 “自动导出” 触发时间（每月最后 1 个工作日晚 8 点）
3	数据处理配置	添加 “Excel 读取” 组件→选择 3 个数据源文件路径→配置 “数据合并”“去重筛选”（按发票号去重）
4	报表生成配置	拖拽 “报表模板填充” 组件→映射数据字段（如 “收入”“支出” 对应模板单元格）→设置 “自动保存至共享盘”
5	运行测试	点击 “调试运行”，查看报表完整性，通过日志修正字段映射错误

 

落地效果

 

操作时间从 48 小时压缩至 15 分钟，错误率从 3% 降至 0，财务人员可将精力转向数据分析而非数据搬运。

 

第二阶段：中级进化・IPA 图像识别时代（感知智能化升级）

 

核心定位：融合智能屏幕语义理解（ISSUT）与 OCR 图像识别技术，让数字员工 “看懂” 屏幕元素和非结构化数据，实现 “隔空取物” 式操作。

 

 

 

2.1 核心技术特征

 

• 图像识别能力：OCR 解析身份证、合同、发票等扫描件 / 图片
• 屏幕语义理解：识别系统按钮、表格、弹窗的功能含义（而非仅定位位置）
• 动态适配：支持系统界面更新后的自动元素匹配，无需重复配置

2.2 标准操作步骤（5 步落地法）

 

1. 场景定义：聚焦含非结构化数据的流程（如资料核验、票据处理），明确图像识别需
2. 区域标定：通过鼠标框选需识别的屏幕区域或上传图像文
3. 功能配置：选择识别模式（如 “文字提取”“字段比对”“异常检测”），设置规则（如关键字段匹配阈值)
4. 联动执行：关联 RPA 操作组件，实现 “识别→提取→录入→核验” 闭环
5. 自适应优化：基于界面变化自动调整识别策略，积累场景经验

2.3 实操案例：银行客户资料智能核验

 

适用场景

 

银行柜台需核验客户身份证、银行卡、业务申请表的信息一致性，传统操作需人工比对 3 类材料，耗时 5 分钟 / 笔，易出错。

 

具体操作

 

步骤	操作内容	IPA 核心功能
1	场景创建	新建 “客户资料核验流程”，选择 “图像识别 + 数据比对” 模板
2	识别区域标定	鼠标悬停身份证图片→系统自动推荐 “身份证识别”→框选姓名、身份证号区域
3	规则配置	设置 “三证信息一致性校验”：身份证号、姓名需与银行卡、申请表完全匹配，误差阈值≤0
4	联动 RPA	配置 “识别结果自动填充” 组件→将提取的信息录入银行核心系统→异常数据高亮标红
5	运行上线	测试 100 笔样本后正式启用，人工仅复核标红异常项

 

落地效果

 

单笔核验时间从 5 分钟缩短至 30 秒，准确率提升至 99.8%，人工复核工作量减少 80%。

 

第三阶段：高级进化・TARS 大模型 + RPA 时代 Agent（认知自主化巅峰）

 

核心定位：以实在智能自研 TARS 大模型为 “大脑”，RPA 为 “手脚”，实现 “理解 - 决策 - 执行 - 优化” 的自主闭环，解决复杂、动态场景的智能协作问题。

 

 

3.1 核心技术特征

• 认知决策能力：自然语言理解、复杂逻辑推理、多场景适配
• 双引擎协同：TARS 大模型负责意图解析、规则生成，RPA 负责落地执行
• 自主学习优化：基于执行反馈持续迭代决策逻辑，越用越聪明

3.2 标准操作步骤（6 步落地法）

1. 场景定义：描述复杂业务需求（可通过自然语言输入），明确目标与约束条件
2. 意图解析：TARS 大模型理解需求，拆解核心任务与流程节点
3. 方案生成：大模型自动匹配 RPA 组件，生成最优执行方案
4. 参数配置：人工确认关键参数（如决策阈值、审批节点），无需干预流程逻辑
5. 闭环执行：RPA 按大模型指令跨系统操作，实时反馈执行状态
6. 迭代优化：大模型分析执行日志，自动调整决策策略，适配场景变化

3.3 实操案例：零售企业供应链异常智能处理

 

适用场景

 

零售企业需监控库存、订单、物流三方数据，当出现 “库存不足→订单积压→物流延迟” 连锁问题时，需人工协调采购、仓储、客服部门，传统响应时间 4 小时 / 次。

 

具体操作

 

步骤	操作内容	大模型 + RPA 协同逻辑
1	需求输入	向数字员工发送自然语言指令：“监控库存低于安全线的商品，自动协调补货并通知客户”
2	意图解析	TARS 大模型拆解任务：库存扫描→异常识别→采购申请→物流调度→客户通知
3	方案生成	大模型自动选择 “库存查询”“采购系统对接”“短信发送” 等 RPA 组件，生成执行流程
4	参数确认	人工设置 “安全库存阈值”“补货响应时效”“客户通知模板” 等关键参数
5	闭环执行	① RPA 每小时扫描库存系统；② 低于阈值时自动向采购系统提交补货申请；③ 同步物流系统预约配送；④ 生成个性化短信通知客户
6	优化迭代	大模型分析补货周期数据，自动调整预警提前量（如从库存低于 50 件预警改为 80 件）

 

落地效果

 

供应链异常响应时间从 4 小时压缩至 15 分钟，客户投诉率下降 60%，采购成本降低 15%。

 

三大阶段核心差异对比表

 

对比维度	初级阶段（RPA 低代码）	中级阶段（IPA 图像识别）	高级阶段（TARS+RPA）
核心能力	结构化流程自动化	非结构化数据感知处理	复杂场景认知决策
技术核心	低代码组件拖拽	ISSUT+OCR	TARS 大模型 + RPA 双引擎
操作门槛	业务人员 1 天上手	业务人员 3 天上手	自然语言交互，零代码
适用场景	重复数据搬运、报表生成	资料核验、票据处理	供应链协同、客户服务、风险监控
效率提升	3-5 倍	10-20 倍	30 倍以上
自主化程度	完全依赖预设规则	部分自适应调整	自主决策 + 持续优化

 

结尾号召：开启你的智能升级之旅

 

从 RPA 的 “自动化替代” 到 TARS 大模型的 “认知自主化”，实在智能的数字员工已实现从 “工具” 到 “伙伴” 的蜕变。无论你处于数字化转型的哪个阶段：

• 若想解决重复劳动痛点，RPA 低代码工具让你快速落地自动化；
• 若被非结构化数据困扰，IPA 图像识别技术实现 “看得见、读得懂”；
• 若追求复杂场景智能决策，TARS 大模型 + RPA 带你迈入认知智能时代。

 

 

现在就加入实在智能的数字员工生态，用技术赋能业务创新，让组织效率实现指数级增长 —— 未来已来，智能同行！