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在科技的浩瀚星河中，DeepSeek掀起的技術風暴余波未平，全球首款通用Agent產品Manus的驚艷登場，再度點燃了整個行業的激情，讓科技圈為之沸騰。暫且不論Manus自身性能究竟達到何種高度，其引發的從“被動應答”到“主動執行”的顛覆性范式躍遷，正以前所未有的態勢，不斷突破繁雜業務流程場景下智能化的邊界，為企業級市場帶來無限可能。

近期，IDC發布的《中國AI Agent應用市場概覽（2025Q1）》，首次對中國AI Agent應用的市場格局進行了系統性梳理。報告顯示，在多元化需求的強勁驅動下，2024年中國AI Agent軟件市場規模已成功突破50億元人民幣大關。更為振奮人心的是，未來四年，該市場將以超過60%的年復合增長率（CAGR）迅猛增長。2025年，AI Agent更是迎來規?；涞氐睦顺?，憑借其智能化任務處理能力重構標準化作業流程的巨大潛力，備受各界期待。

浪潮之下，市場對于企業級AI Agent的實踐探索正在持續深化。同時，在數字化轉型深水區跋涉的企業，也正迎來基于“大模型+Agent”的智能進化新模式。值得重點關注的是，歷經多年發展的RPA市場，在Agent的深度影響下，正孕育出前所未有的商業模式，開啟全新的發展篇章。

人工智能的“Agent時刻”

當下，海內外一系列熱點事件持續助推，加之模型技術實現質的飛躍，Agent的熱度呈指數級攀升。市場研究權威機構Gartner更是將Agentic AI列為2025 年十大技術趨勢之一，并大膽預測：到2028年，至少15%的日常工作決策將借助Agentic AI自主完成。從IDC報告中，我們能夠敏銳洞察到Agent自主決策能力向高階邁進、垂直化與專業化Agent加速融合、企業級Agent市場爆發式增長等諸多趨勢已初露端倪。

Agent概念最早萌芽于1959年，用于解釋更大系統的自主行為。2010年之后，基于大模型驅動，Agent逐漸具備跨任務知識遷移和快速學習能力，如微軟推出Microsoft 365 Copilot，通過Agent自動化辦公流程；OpenAI旗下ChatGPT 插件生態賦能第三方工具集成；谷歌Project Astra打造個人智能助手，整合搜索與多模態能力。2025年1月，OpenAI在發布了其首款Agent產品“Operator”；同月，谷歌推出了基于Gemini 2.0架構的Agent原型。

縱觀人類與AI的交互歷程，大致可分為三種模式：嵌入模式、副駕駛模式、智能體模式。

在嵌入模式下，AI大模型就像隱藏在幕后的得力助手，在特定環節被用戶調用。用戶通過簡潔的語言指令與AI進行交互，利用提示詞精準設定目標，AI則迅速響應，協助完成各類任務。在這種模式中，AI僅僅是執行命令的工具，而人類牢牢掌握著決策權和指揮權。普通用戶可以借助這一模式，輕松創作小說、譜寫音樂、構建3D內容等，釋放無限創意。

副駕駛模式則將智能化提升到新的高度，人類與AI從簡單的主從關系轉變為緊密的合作伙伴。在工作的各個環節，人類都能與AI大模型實時交互，AI深度介入工作全程，從提供專業建議到協助完成復雜任務。以軟件開發為例，AI能夠為程序員編寫代碼、精準檢測錯誤、優化程序性能，人類與AI相互協作、優勢互補，AI更像是一位知識淵博、隨叫隨到的伙伴，而非單純的工具。

根據Agent的發展階段，可分為L1基礎響應、L2 上下文感知、L3 任務自動化、L4 半自主決策、L5全自主決策五個階段。在跨越智能交互與高級智能之間鴻溝的過程中，盡管Agent尚未實現多領域高度自主與性能的完美優化，但在深化交互理解與增強自主決策能力方面，正穩步向前邁進。

當前，AI Agent處于L3.5階段，正從副駕駛模式向智能體模式過渡，核心能力也從任務自動化逐步向半自主決策進階。未來，借助優化大模型推理能力、提升復雜場景容錯性等技術手段，Agent將逐步實現從L4（半自主）至L5（全自主）階段的跨越，尤其在金融、醫療等高價值領域，將進一步深化自主決策閉環，為行業發展注入強大動力。

以醫療領域為例，?？圃\療AI需要深度融合電子病歷、影像學數據庫及最新醫學指南，構建“循證醫學+實時學習”的閉環系統，為醫生提供精準診斷支持；法律領域的合同審查Agent，內嵌海量判例庫與司法解釋動態模型，能夠實現條款風險概率預測，有效防范法律風險。這類專用Agent的核心競爭力在于行業數據純度與知識圖譜的持續進化能力，預計將催生出醫療AI質檢、法律語義挖掘等新興數據服務產業，重塑行業格局。

在商業化領域，企業級市場始終是Agent的核心戰場。在商業化市場體系里，企業市場占據主導地位，但面臨“客戶需求長尾化”的棘手難題。部分頭部廠商積極探索破局之道，采用“可配置知識引擎”，精準滿足客戶多樣化需求。對于企業而言，Know-How的封裝能力至關重要，組建既精通技術架構又熟悉垂直業務的“雙棲型”交付團隊，成為在激烈市場競爭中脫穎而出的關鍵。

在企業級市場中，RPA與Agent的融合應用正吸引著越來越多企業的目光。傳統RPA在執行規則明確的重復性任務方面表現出色，但Agent技術的引入，為其注入強大的智能基因，使其突破規則依賴的束縛，借助大模型獲得感知、決策和自學習能力，實現復雜業務流程在自動化與智能化兩個維度的全面升級。眾多RPA企業紛紛引入Agent技術，全面開啟業務流程智能化升級的新征程。

當Agent與RPA開始交匯

RPA，即Robotic Process Automation（機器人流程自動化），被形象地稱為“數字員工”。它是一種前沿技術，能夠讓軟件機器人依據預設的固定運行邏輯，在計算機上精準模擬和執行人工操作。

IDC權威預測，到2026年，RPA 市場將分化為兩大陣營：專注基礎自動化的“流程工匠”和提供認知服務的“智能代理服務商”，后者的市場份額有望突破60%。這場激烈的市場競賽，其最終結果或將決定誰能在萬億美元規模的企業智能化市場中搶占制高點，引領行業發展潮流。

在生成式AI技術的強力催化下，全球頭部RPA廠商紛紛加速向AI Agent賽道進軍。Gartner最新報告顯示，超過92%的RPA企業已將大語言模型集成納入產品戰略路線圖，一場圍繞“自動化+認知智能”的產業革命正席卷而來，重塑整個行業格局。

在國內市場，發展歷程同樣波瀾壯闊。2000年代中期至2019年，市場需求意識開始萌芽，眾多國內RPA廠商如雨后春筍般嶄露頭角；2020年至今，RPA技術進入高速迭代期，融合流程挖掘、計算機視覺（CV）、光學字符識別（OCR）、自然語言處理（NLP）、低代碼等前沿技術，能夠針對性、高效地解決企業業務流程中操作簡單，但流程化、規則清晰、高頻重復的難題。

用戶只需發出指令，Agent就能在虛擬機中自主操作，甚至可以調用Python等強大的抓取、分析工具，輸出報告并呈現可視化結果，這在一定程度上滿足了部分自動化需求，似乎對RPA構成了挑戰。

然而，回歸實際應用場景，回顧過去一年左右的實踐情況，絕大多數Agent仍停留在簡單問答或基礎場景階段，幾乎沒有能夠實現“全流程閉環”的成熟產品。對于企業而言，復雜業務流程往往需要深度參與和精細把控，現有Agent產品顯然無法滿足這一需求。此外，Agent存在難以預測的隨機性，而企業對業務流程的可控性和可追溯性有著硬性要求。因此，至少在短期內，Agent無法完全取代RPA在企業中的重要價值。

事實上，RPA和Agent在技術層面具有互通性。在此趨勢下，越來越多的廠商敏銳捕捉到這一機遇，積極探索將Agent與RPA深度結合。

自2024年起，陸續有廠商推出Agent與RPA的融合產品。截至目前，國內主要RPA廠商幾乎都將Agent作為重點布局領域。以藝賽旗為例，其以大模型為堅實底座，精心打造面向財務、稅務、金融、制造、能源等垂直行業及細分領域的智能體，以及具備感知、自決策、持續進化能力的企業級智能體平臺。旗下的旗旗助手、萬能組件、自動化魔術師（Magical Automator）等多種智能 AI 應用和平臺，高度集成“開箱即用”的智能體、快速構建智能體的能力，以及自由調度大模型的強大功能，為企業提供一鍵直達、易于管理的智能化極致體驗。

當前，RPA智能化升級趨勢愈發明顯。Gartner 2024年發布的RPA相關全球報告預計，到2025年，90%的RPA廠商會提供生成式AI輔助的自動化功能。同時，在生成式AI加持影響下，RPA市場將繼續保持高速增長。從這些成功案例可以看出，“RPA+AI Agent”的創新模式釋放出強大的“乘數效應”，為行業發展注入新的活力。

Agent與RPA融合拓寬企業級智能邊界

RPA與Agent的深度融合，正逐漸演變成企業數字化轉型進程中的一種新型流程自動化范式。二者的協同聯動，不僅實現了企業運營的全面自動化，更推動企業向智能化、自進化方向大步邁進，助力企業從傳統的“流程自動化”跨越至前沿的“認知自動化”，構建起一個具備生命特征的數字有機體。

在這一創新架構下，企業如同擁有了敏銳的“神經末梢”，能夠實現“細胞級響應”，過去需要耗費數周時間的跨系統決策，如今短短幾分鐘即可完成；借助“基因級優化”，業務流程具備自主進化能力，能夠不斷適應市場變化；而“生態級協同” 則確保了供應商、客戶和合作伙伴之間數據的無縫流動，實現資源的高效整合與協同發展。

在企業日常運營的豐富場景中，Agent憑借前端UI界面，能夠與客戶進行自然流暢的語言交互。借助強大的大語言模型，Agent能夠精準識別客戶的需求與意圖，提供個性化服務。

以財務對賬這一企業重要工作為例，經過精心編程的RPA，如同訓練有素的財務助手，能夠自主訪問不同的平臺及銀行系統，高效完成賬單和銀行交易記錄的下載任務，并自動將這些重要文件歸檔至預設的本地存儲位置。隨后，它有條不紊地執行賬目核對流程，精準生成對賬報告，在提升企業運營效率的同時，有效降低了人力成本。

在客服領域，RPA與自然語言處理技術深度融合，智能客服如同不知疲倦的服務標兵，能夠模擬真人提供24×7全天候服務。無論是訂單查詢、退貨指導，還是物流追蹤，智能客服都能通過文本及語音識別，準確理解客戶需求，即時提供個性化解決方案，顯著提升客戶滿意度。

在HR領域，傳統人力資源流程在招聘、入職、員工數據和薪資管理等方面，涉及大量繁瑣的文書與流程管理工作。招聘、薪資管理、員工數據管理、考勤、培訓、離職…… 每個環節都需要 HR 在不同的應用程序系統中進行復制、粘貼、錄入數據等重復操作。RPA的應用，不僅簡化了社保、個稅等流程復雜、操作繁瑣的企業人力資源工作，還能幫助 HR 快速分發招聘信息、篩選應聘簡歷，實現人力資源操作流程的全面自動化，讓HR能夠將更多精力投入到戰略性工作中。

目前，國內RPA廠商在進一步深耕企業級Copilot的同時，還在積極探索Agent技術。自去年下半年起，Agent與RPA的融合產品已成為企業級應用的重要發展方向之一。

藝賽旗圍繞易學、易用和穩定的RPA產品演進方向，將大模型與RPA進行深度融合。借助大模型強大的語義理解能力，智能推薦完成任務的流程框架，幫助用戶快速掌握 RPA 的流程開發技巧，極大地提高學習效率和使用體驗。同時，利用大模型的生成式AI能力，根據用戶指令，將自然語言一鍵轉化為代碼，并集成到RPA設計器中，顯著提升開發者的流程開發效率。

旗旗助手作為藝賽旗面向AI時代的企業級創新應用，集成大模型的核心能力，基于用戶的自然語言輸入，迅速轉化為可執行指令，并自動判斷處理、執行自動化流程。它具備流程解釋、流程注解、智能問答、問題排查等多種智能化功能，堪稱企業數字化轉型的得力助手。

在組件選擇環節，面對海量的RPA組件，用戶只需通過對話的方式向旗旗助手表達需求，它就能憑借智能算法精準推薦合適的組件。當流程開發出現排錯報錯時，旗旗助手憑借對代碼和流程邏輯的深度理解，快速定位問題根源，并給出切實可行的調整建議，輔助研發和業務人員解決數字處理、邏輯處理等多方面的難題。與傳統RPA系統繁瑣的操作相比，用戶無需手動搭建復雜流程，操作門檻大幅降低，流程生成的效率和準確性顯著提高。

隨著DeepSeek橫空出世，其強大的數學推理、代碼生成能力以及長上下文理解能力，為 RPA 的再次進化提供了堅實的技術支撐。今年，藝賽旗已成功接入DeepSeek、GPT、通義千問等多個大模型平臺，并實現本地化部署。

基于大模型的強大底座，藝賽旗進一步構建起企業級智能體平臺，不僅繼承了RPA的流程執行能力，更通過AI賦予其感知環境、認知推理、自主進化三大核心能力，實現從“提需求-生成代碼”的被動腳本執行向“提需求-強化需求-讀取數據-理解數據-生成代碼-自動優化”的主動任務閉環的重大跨越。用戶只需通過自然語言提出需求，系統便能自動讀取并理解需求數據，在運行過程中對需求進行優化，最終為用戶生成所需代碼，全面降低開發門檻，開啟智能化開發新篇章。

隨著數字技術浪潮席卷而來，RPA與Agent的深度融合，正以前所未有的態勢，重塑企業級智能與自動化的發展格局，已然成為驅動企業核心業務流程穩健運轉的關鍵引擎。

在數字化未來，人機共生將成為工作場景的顯著特征。RPA憑借流程自動化能力，Agent依靠智能交互與決策機制，二者充分發揮技術優勢，人類工作者得以將精力從瑣碎事務中解放出來，專注于具備高度創造性、策略性，以及需要復雜判斷力的工作，RPA與Agent則共同承擔起重復性、規律性、技術性的任務。這種良性共生關系，為RPA開辟了新的應用領域，持續為企業創新發展賦能。

2025年，“AI Agent商用元年”的開啟，不僅是技術躍遷的里程碑，更是商業生態的重構起點。當Agent與RPA走向認知融合，企業商業運營的底層邏輯正經歷一場“數字基因重組”——規則驅動的機械式流程，被注入感知、決策與自進化能力，催生出“認知自動化”這一全新范式。

在這一進程中，RPA的革新已超越效率提升的單一維度，直指商業模式的本質變革。財務對賬從人工核驗邁向實時風險預判，人力資源從流程執行升級為人才價值挖掘，供應鏈管理從線性協作進化為動態生態協同。企業核心競爭力的標尺，正從“規模與速度”轉向“數據洞察與敏捷響應”。

未來的企業競爭，將是“人機共生”能力的角逐。正如生物進化依賴基因突變與自然選擇的平衡，商業智能的終極形態，也需在技術激進與場景適配間找到動態平衡。當Agent與RPA深度融合，真正的贏家，必是那些以開放姿態擁抱智能、以敬畏之心駕馭技術邊界的企業——它們不僅定義了“如何高效運轉”，更重新書寫了“為何而存在”的商業哲學。

4月16日，藝賽旗將攜手CDIE數字化創新博覽會，傾力呈現“2025藝賽旗春季發布會”。屆時，藝賽旗將重磅推出行業及領域智能體，以及可感知、自決策、持續進化的企業級智能體平臺，重塑人機協同邊界，洞見企業智能未來。

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審核編輯 黃宇