开源的rpa工具有哪些？市面上好用的开源rpa工具盘点

现在很多企业都面临一个困局，虽然使用了专业的ERP、CRM等系统，但是大量重复、跨系统的操作还是需要人工来回搬运，不仅拖慢业务速度，也提升了运营成本。行业普遍认为RPA技术和AI、云计算的融合，走向更智能的阶段。

但是面对市面上众多自动化方案，“开源”也是一个不错的选项，让很多决策者感到疑惑。选择开源还是商业产品？这背后是对自动化理念的认知改变，我们正从依赖固定规则的脚本执行，迈向由AI驱动、主动感知和规划的“自主业务处理”，只有看清趋势，才不会迷惑。

一、 主流开源RPA框架：它们各自擅长什么？

开源RPA就像一套高级乐高，给了技术团队低成本搭建自动化的可能。目前主流的几个框架，性格迥异，适合的场景也不同。

（一） Robot Framework：企业级自动化的实力派

在GitHub上备受追捧的Robot Framework，走的是专业路线。它采用关键字驱动，专攻复杂、跨系统的企业级流程，稳定性与扩展性都很出色，能轻松对接数据库、消息队列等各种工具。采用Apache 2.0协议，商业应用也很友好。不过，它的学习门槛不低，更适合有一定开发或测试背景的团队。

（二） Taskt 与 UI.Vision：上手快，够直观

如果想要快速拿结果，让业务人员也能搭建RPA，那么Taskt和UI.Vision可以了解一下。Taskt支持录屏，还有可视化编辑界面，通过拖拽和录制就能简单组装，即便是萌新也能完成。UI.Vision胜在有不错的灵活性，既能作为独立软件使用，也能在浏览器中作为插件运行，主要功能是网页和桌面应用自动化。

（三） OpenRPA 与 TagUI：有特色的场景专家

OpenRPA具有活跃的社区，更新也快，在远程管理和状态监控等方面有组件套装，喜欢社区支持和追求新技术的团队可以使用。而TagUI则是在办公场景中很好用，适合命令行和作为Office插件运行，在自动化文档处理、表格办公任务上得心应手。

二、 关键抉择：开源框架 vs. 商业产品，差别在哪？

那么具体是选择开源框架还是商业产品呢？

开源的魅力在于灵活性、自主性。你所看到的每一行代码，都是针对特殊需求定制的，不用怕被供应商锁死。活跃的社区也是一个宝贵的资源地。不过这些优势具有代价，你需要靠谱的技术团队，从开发、集成到后期维护、升级，都需要自己承担责任。

商业产品则是开箱即用，拥有稳定保障的规模化部署以及全周期服务支持。以实在RPA为例子，不光是拥有低代码开发环境，更重要的是内置流程监控、任务调度等管理功能，让自动化流程可以成为基础设施的一部分，再加上专业实施、培训和售后服务，能降低企业的维护风险。

三、 范式革命：当RPA遇上AI智能体

不过，不管是开源RPA还是传统RPA，都具有局限性，只能按照预设好的规则运转，一旦遇到非结构化数，可能就不行了。而Agent正式打破此局面的功能。

新一代的智能体，融合了大语言模型、计算机视觉等技术，实现了从“规则驱动”到“目标驱动”的跃迁。你只需告诉它“把本月所有销售发票录入系统并出份报告”，它就能自己规划步骤——找邮件、识别发票内容、登录系统录入、汇总数据。碰到格式不标准的发票，它还能调动OCR和语义理解能力去处理。这从根本上解决了传统RPA流程脆弱、维护成本高的老大难问题。

像实在Agent这样的平台，已经勾勒出了下一代自动化的模样。它本质上已是“进化到第三代的数字员工”，其核心架构可以理解为 “TARS大模型（大脑） + ISSUT智能屏幕语义理解（眼睛） + RPA（手脚）” 的协同体。这意味着它不仅能用大模型思考决策，更能“看懂”复杂的软件界面，然后通过高稳定的RPA去执行操作。这让它能绕过许多系统没有API的障碍，直接操作各类桌面、网页甚至老旧系统，在政务、金融、电商等复杂场景中，实现真正端到端的智能自动化。

例如在电商运营中，你只需用自然语言说一句需求，实在Agent就能自动抓取各平台的订单数据，生成报表并发送出去；在财务场景中，它能自动识别处理五花八门的发票。这种以智能体为核心、深度工程化AI能力的模式，正把自动化从“替代重复劳动”推向“重塑业务流程”的新阶段。

写在最后：面向未来的人机协作

说到底，“开源RPA工具有哪些”这个问题，带着我们完成了一次从工具到范式的探索。对于技术能力强、定制需求高、场景相对固定的团队，Robot Framework、Taskt等开源框架是很好的起点和试验田。但对于那些追求稳定、安全、可管理，并希望自动化能深度融入核心业务的企业来说，拥有完整AI智能体能力的商业平台（如实在Agent），无疑是一条更可靠、也更前沿的路径。

未来的工作图景已经清晰：由AI智能体驱动的“数字员工”将包揽所有规则明确、重复性高的流程任务，实现全天候的精准运行；而人类则得以解放出来，专注于更需要创造力、策略思考和复杂沟通的高价值工作。以实在Agent为代表的平台，正通过将大模型的认知能力、环境感知与自动化执行能力扎实地产品化，让这个人机协同的未来变得触手可及。

所以，最终的选择，不应该只是对比功能列表，而应该问自己：哪条路径，能更稳健、更智能地把我的组织带向那个人机共生、持续进化的未来？