在企业数字化转型的过程中，自动化技术被广泛应用于降低运营成本和提升工作效率。

RPA（机器人流程自动化）作为一种基于规则的工具，能够替代人工完成大量重复性、流程化的任务。

然而，随着业务场景的复杂化，仅靠RPA往往难以满足企业对灵活性和智能化的需求。

智能Agent（智能体）的出现，为企业运营效率的进一步提升提供了可能。

通过将RPA与Agent有机结合，企业不仅能够实现稳定的任务执行，还能在流程调度、智能决策和资源优化方面取得突破。

一、明确两者在企业中的定位 要想有效结合RPA和Agent，首先需要明确两者的角色分工。

RPA的优势在于“执行力”，它能高效完成数据采集、表格填写、信息转移等操作；而Agent则扮演“思考者”的角色，能够理解业务目标，进行数据分析和逻辑推理，从而为RPA的执行提供策略指导。

明确的分工是二者协作的前提。

二、构建智能化的流程调度体系 传统RPA的调度方式以固定时间或条件触发为主，缺乏灵活性。

通过引入Agent，企业可以实现动态的流程调度。

Agent能够根据任务优先级、资源占用情况和实时业务需求，动态调整RPA机器人的执行顺序。

例如，在电商大促期间，Agent可以判断订单处理的紧急程度，优先调度RPA处理退款、物流更新等关键环节，确保核心业务不中断。

三、利用Agent增强RPA的异常处理能力 在企业实际运行中，流程中断或系统环境变化是常见问题。

RPA在遇到界面更新或数据异常时，往往会出现“卡死”。

而Agent能够作为异常监控和智能修复的中枢，当发现RPA任务失败时，主动尝试替代方案，例如重新定位操作路径或调用备用系统接口。

这种方式大大降低了人工干预的频率，保障了自动化流程的连续性。

四、实现跨系统的智能协同 企业运营涉及多个系统与部门，RPA能高效执行点对点的任务，但在跨部门、跨系统的复杂流程中，容易出现效率瓶颈。

Agent可以在全局层面协调多个RPA机器人，分配任务、均衡负载，实现端到端的协同。

例如，在供应链管理中，Agent可以根据市场需求预测动态下发任务，由RPA自动更新库存、触发采购订单并通知物流公司，从而构建完整的闭环自动化流程。

五、持续优化与智能决策支持 RPA本身不具备学习能力，而Agent能够通过对历史流程数据的分析，不断优化任务调度和策略。

例如，在财务部门，Agent可以分析过往报表处理的数据量和峰值时间，自动优化RPA运行计划，避免资源冲突。

同时，Agent还能生成决策建议，为企业管理层提供数据驱动的洞察，帮助优化运营策略。

六、实施方法与落地路径 要实现RPA与Agent的有效结合，企业可以从以下几方面入手： 流程识别与分类：将规则清晰的任务交由RPA处理，将需要判断和优化的环节交由Agent。

平台搭建：选择支持RPA与Agent集成的自动化平台，实现数据与流程的无缝对接。

试点落地：从单一业务场景入手，如客户服务或财务对账，再逐步扩展至全企业范围。

迭代优化：通过数据反馈不断调整Agent的策略逻辑，提升整体运行效率。

RPA与Agent的结合，不仅是技术层面的叠加，更是企业运营方式的一次升级。

RPA负责稳定高效的执行，Agent提供灵活智能的调度和优化，两者形成互补，帮助企业实现流程自动化到业务智能化的跃迁。

未来，随着大模型和自治Agent的发展，这种结合将成为企业提升运营效率、增强市场竞争力的关键手段。