RPA与Agent协同式结合方案

RPA与Agent协同式结合方案 一、为什么需要协同？ RPA擅长：重复、规则明确的任务（如数据录入、跨系统操作）。

Agent擅长：复杂决策、动态调整、异常处理。

协同价值： 效率提升：高频任务交给RPA，低频复杂任务交给Agent。

灵活适应：业务变化时，Agent动态调整RPA流程。

全链条覆盖：从数据采集到决策执行，自动化闭环。

二、如何分工与协作？ 触发式协作 场景：RPA执行时遇到异常（如数据缺失）。

流程：RPA暂停 → 通知Agent → Agent调用外部服务（如风控系统）获取数据 → 返回决策 → RPA继续执行。

主动式协作 场景：Agent根据业务规则主动调度RPA。

流程：Agent预测库存不足 → 触发RPA生成采购单 → RPA自动提交审批。

混合式协作 场景：RPA与Agent并行处理任务，Agent实时监控。

流程：RPA同步多系统数据 → Agent检查数据一致性 → 发现问题时触发补偿机制（如重试或人工介入）。

三、关键技术实现 通信方式 通过API或消息队列（如Kafka）传递信息，统一数据格式（如JSON）。

任务调度 用流程引擎（如Camunda）编排RPA与Agent任务，设置优先级。

智能决策 规则引擎：将业务规则（如“金额>10万需审批”）封装成可配置的规则集。

机器学习：Agent调用模型（如分类模型）辅助决策。

异常处理 RPA捕获异常（如页面加载失败） → 上报Agent → Agent触发补偿流程（如重试或回滚）。

四、典型应用场景 财务报销 RPA：提取发票信息、录入系统。

Agent：调用OCR识别发票真伪，根据金额和职级选择审批路径。

客户服务 RPA：从CRM提取客户历史记录。

Agent：用NLP分析问题，匹配知识库答案；复杂问题转人工客服。

供应链管理 RPA：定期提取库存、订单数据。

Agent：预测缺货风险，触发补货计划并通知供应商。

五、实施步骤 需求分析：梳理业务流程，明确RPA与Agent的分工。

技术选型：选择RPA工具（如实在RPA）和Agent平台（如实在Agent）。

原型开发：针对高频场景（如报销审批）开发最小可行产品（MVP）。

试点验证：在单一部门测试，收集反馈优化。

全面推广：扩展到其他场景，建立监控和优化机制。

六、实施建议 避免过度自动化： 仅对高频、低变动的任务用RPA，复杂决策留给Agent。

重视数据质量： 确保RPA与Agent交互的数据准确，避免“垃圾进，垃圾出”。

设计清晰的人机协同路径： Agent无法决策时，提供明确的升级路径（如转人工），避免流程中断。

七、常见挑战与应对 系统集成复杂 用标准化API和中间件（如MuleSoft）降低难度。

Agent决策不透明 用规则引擎或可解释的模型（如决策树），记录决策日志。

权责不清 明确分工：RPA负责“执行”，Agent负责“决策”和“异常处理”。

维护成本高 用自动化测试和监控工具减少人工干预。

总结 RPA与Agent协同的核心是分工明确、动态协作： RPA负责“体力活”，Agent负责“脑力活”。

通过标准化接口、智能决策和异常处理，实现高效、灵活的自动化流程。

最终目标是让机器更智能，让人更专注于创新。