大模型如何与RPA和Agent结合使用

在企业数字化转型的浪潮中，单一技术往往难以满足复杂业务的全流程自动化需求。

RPA（机器人流程自动化） 擅长规则化、重复性任务的执行，AI Agent（智能体） 能在多任务环境下自主决策，而 大模型（Large Model） 拥有强大的理解、推理和生成能力。

三者结合，能够实现“智能+自动化”的业务闭环，为企业降本增效、提升效率提供全新解决方案。

一、三者的核心优势对比 技术 核心能力 优势场景 RPA 规则化流程执行 数据录入、报表生成、审批流程 AI Agent 自主决策、多任务协作 自动调度任务、跨系统操作、复杂流程管理 大模型 理解、生成、推理 文档分析、自然语言处理、智能问答、决策支持 结合思路： 大模型负责“理解和生成” Agent负责“智能决策和任务调度” RPA负责“执行自动化流程” 二、大模型与RPA的结合 1. 自动化文档处理 大模型理解合同、报告、邮件内容，提取关键信息 RPA根据提取信息执行审批、录入、归档等操作 2. 智能客服与流程触发 大模型处理客户自然语言问题 RPA自动执行后台操作，如账户查询、订单处理 案例： 某银行将大模型客服与RPA结合，用户咨询贷款信息时，大模型理解问题内容，RPA自动完成审批流程，平均处理时间从 30 分钟缩短到 5 分钟。

三、大模型与AI Agent的结合 1. 多任务协作 大模型提供任务理解和知识支持 Agent根据规则和上下文自主决策，安排多步骤任务 2. 自适应业务执行 大模型分析数据或文本生成决策建议 Agent执行决策并根据反馈优化后续操作 案例： 在供应链管理中，大模型分析市场趋势和库存数据，生成补货建议；AI Agent根据建议自主调整采购和物流安排，实现智能化供应链管理。

四、三者结合的全流程应用示例 场景：企业客户服务 客户通过聊天窗口提出复杂问题 大模型理解问题语义并生成初步解决方案 Agent决定问题优先级、分配任务给不同系统 RPA自动执行订单查询、账单生成、通知发送等操作 客户得到快速、准确、全自动的服务体验 五、结合使用的优势 降本增效：减少人工干预，提升业务处理速度和准确性 流程智能化：从规则化执行到自主决策，再到智能理解，实现全流程闭环 跨系统协作：Agent调度不同系统任务，RPA执行具体操作，大模型提供决策支持 提升客户体验：快速响应、准确解答、个性化服务 六、落地挑战 系统集成复杂：大模型、Agent、RPA需要与企业现有系统深度整合 数据隐私与安全：多系统、多数据源处理敏感信息需严格管控 模型可解释性：大模型输出的建议需可追踪和验证 成本与算力要求：三者结合需要高性能计算和资源投入 大模型、RPA与AI Agent各有优势，但结合使用可形成“智能+自动化”的闭环，覆盖从理解、决策到执行的全流程业务场景。

企业通过这种组合，可以实现流程自动化、决策智能化和服务个性化，从而在数字化转型中获得显著效率提升和成本节约。