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(chǎn)品Manus的驚艷登場，再度點燃了整個行業(yè)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(fā)的從“被動應答”到“主動執(zhí)行”的顛覆性范式躍遷，正以前所未有的態(tài)勢，不斷突破繁雜業(yè)務流程場景下智能化的邊界，為企業(yè)級市場帶來無限可能。

近期，IDC發(fā)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(tǒng)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(guī)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(guī)?；涞氐睦顺?，憑借其智能化任務處理能力重構標準化作業(yè)流程的巨大潛力，備受各界期待。

浪潮之下，市場對于企業(yè)級AI Agent的實踐探索正在持續(xù)深化。同時，在數(shù)字化轉型深水區(qū)跋涉的企業(yè)，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(jīng)多年發(fā)展的RPA市場，在Agent的深度影響下，正孕育出前所未有的商業(yè)模式，開啟全新的發(fā)展篇章。

人工智能的“Agent時刻”

當下，海內(nèi)外一系列熱點事件持續(xù)助推，加之模型技術實現(xiàn)質的飛躍，Agent的熱度呈指數(shù)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(yè)化Agent加速融合、企業(yè)級Agent市場爆發(fā)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(tǒng)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(tài)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(tài)能力。

2025年1月，OpenAI在發(fā)布了其首款Agent產(chǎn)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(huán)節(jié)被用戶調(diào)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(xié)助完成各類任務。

在這種模式中，AI僅僅是執(zhí)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(chuàng)作小說、譜寫音樂、構建3D內(nèi)容等，釋放無限創(chuàng)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?yōu)榫o密的合作伙伴。

在工作的各個環(huán)節(jié)，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(yè)建議到協(xié)助完成復雜任務。

以軟件開發(fā)為例，AI能夠為程序員編寫代碼、精準檢測錯誤、優(yōu)化程序性能，人類與AI相互協(xié)作、優(yōu)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(jù)Agent的發(fā)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(xiàn)多領域高度自主與性能的完美優(yōu)化，但在深化交互理解與增強自主決策能力方面，正穩(wěn)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(yōu)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(xiàn)從L4（半自主）至L5（全自主）階段的跨越，尤其在金融、醫(yī)療等高價值領域，將進一步深化自主決策閉環(huán)，為行業(yè)發(fā)展注入強大動力。

以醫(yī)療領域為例，?？圃\療AI需要深度融合電子病歷、影像學數(shù)據(jù)庫及最新醫(yī)學指南，構建“循證醫(yī)學+實時學習”的閉環(huán)系統(tǒng)，為醫(yī)生提供精準診斷支持；法律領域的合同審查Agent，內(nèi)嵌海量判例庫與司法解釋動態(tài)模型，能夠實現(xiàn)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(yè)數(shù)據(jù)純度與知識圖譜的持續(xù)進化能力，預計將催生出醫(yī)療AI質檢、法律語義挖掘等新興數(shù)據(jù)服務產(chǎn)業(yè)，重塑行業(yè)格局。

在商業(yè)化領域，企業(yè)級市場始終是Agent的核心戰(zhàn)場。在商業(yè)化市場體系里，企業(yè)市場占據(jù)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(yè)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(yè)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(yè)級市場中，RPA與Agent的融合應用正吸引著越來越多企業(yè)的目光。

傳統(tǒng)RPA在執(zhí)行規(guī)則明確的重復性任務方面表現(xiàn)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(guī)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(xiàn)復雜業(yè)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(yè)紛紛引入Agent技術，全面開啟業(yè)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(shù)字員工”。它是一種前沿技術，能夠讓軟件機器人依據(jù)預設的固定運行邏輯，在計算機上精準模擬和執(zhí)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(guī)模的企業(yè)智能化市場中搶占制高點，引領行業(yè)發(fā)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(yè)已將大語言模型集成納入產(chǎn)品戰(zhàn)略路線圖，一場圍繞“自動化+認知智能”的產(chǎn)業(yè)革命正席卷而來，重塑整個行業(yè)格局。

在國內(nèi)市場，發(fā)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(nèi)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(yè)業(yè)務流程中操作簡單，但流程化、規(guī)則清晰、高頻重復的難題。

用戶只需發(fā)出指令，Agent就能在虛擬機中自主操作，甚至可以調(diào)用Python等強大的抓取、分析工具，輸出報告并呈現(xiàn)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(zhàn)。

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(shù)Agent仍停留在簡單問答或基礎場景階段，幾乎沒有能夠實現(xiàn)“全流程閉環(huán)”的成熟產(chǎn)品。

對于企業(yè)而言，復雜業(yè)務流程往往需要深度參與和精細把控，現(xiàn)有Agent產(chǎn)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(yè)對業(yè)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(nèi)，Agent無法完全取代RPA在企業(yè)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(xù)有廠商推出Agent與RPA的融合產(chǎn)品。截至目前，國內(nèi)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(yè)及細分領域的智能體，以及具備感知、自決策、持續(xù)進化能力的企業(yè)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(diào)度大模型的強大功能，為企業(yè)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(fā)明顯。Gartner 2024年發(fā)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(xù)保持高速增長。從這些成功案例可以看出，“RPA+AI Agent”的創(chuàng)新模式釋放出強大的“乘數(shù)效應”，為行業(yè)發(fā)展注入新的活力。

Agent與RPA融合拓寬企業(yè)級智能邊界

RPA與Agent的深度融合，正逐漸演變成企業(yè)數(shù)字化轉型進程中的一種新型流程自動化范式。

二者的協(xié)同聯(lián)動，不僅實現(xiàn)了企業(yè)運營的全面自動化，更推動企業(yè)向智能化、自進化方向大步邁進，助力企業(yè)從傳統(tǒng)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(shù)字有機體。

在這一創(chuàng)新架構下，企業(yè)如同擁有了敏銳的“神經(jīng)末梢”，能夠實現(xiàn)“細胞級響應”，過去需要耗費數(shù)周時間的跨系統(tǒng)決策，如今短短幾分鐘即可完成；

借助“基因級優(yōu)化”，業(yè)務流程具備自主進化能力，能夠不斷適應市場變化；而“生態(tài)級協(xié)同” 則確保了供應商、客戶和合作伙伴之間數(shù)據(jù)的無縫流動，實現(xiàn)資源的高效整合與協(xié)同發(fā)展。

在企業(yè)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(yè)重要工作為例，經(jīng)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(tǒng)，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(zhí)行賬目核對流程，精準生成對賬報告，在提升企業(yè)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(tǒng)人力資源流程在招聘、入職、員工數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)管理、考勤、培訓、離職…… 每個環(huán)節(jié)都需要 HR 在不同的應用程序系統(tǒng)中進行復制、粘貼、錄入數(shù)據(jù)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(yè)人力資源工作，還能幫助 HR快速分發(fā)招聘信息、篩選應聘簡歷，實現(xiàn)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(zhàn)略性工作中。

目前，國內(nèi)RPA廠商在進一步深耕企業(yè)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(chǎn)品已成為企業(yè)級應用的重要發(fā)展方向之一。

藝賽旗圍繞易學、易用和穩(wěn)定的RPA產(chǎn)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(fā)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(jù)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(fā)者的流程開發(fā)效率。

旗旗助手作為藝賽旗面向AI時代的企業(yè)級創(chuàng)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(zhí)行指令，并自動判斷處理、執(zhí)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(yè)數(shù)字化轉型的得力助手。

在組件選擇環(huán)節(jié)，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(fā)出現(xiàn)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(diào)整建議，輔助研發(fā)和業(yè)務人員解決數(shù)字處理、邏輯處理等多方面的難題。

與傳統(tǒng)RPA系統(tǒng)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(shù)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(xiàn)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(yè)級智能體平臺，不僅繼承了RPA的流程執(zhí)行能力，更通過AI賦予其感知環(huán)境、認知推理、自主進化三大核心能力，實現(xiàn)從“提需求-生成代碼”的被動腳本執(zhí)行向“提需求-強化需求-讀取數(shù)據(jù)-理解數(shù)據(jù)-生成代碼-自動優(yōu)化”的主動任務閉環(huán)的重大跨越。

用戶只需通過自然語言提出需求，系統(tǒng)便能自動讀取并理解需求數(shù)據(jù)，在運行過程中對需求進行優(yōu)化，最終為用戶生成所需代碼，全面降低開發(fā)門檻，開啟智能化開發(fā)新篇章。

隨著數(shù)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(tài)勢，重塑企業(yè)級智能與自動化的發(fā)展格局，已然成為驅動企業(yè)核心業(yè)務流程穩(wěn)健運轉的關鍵引擎。

在數(shù)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(fā)揮技術優(yōu)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(chuàng)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(guī)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(xù)為企業(yè)創(chuàng)新發(fā)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(yè)生態(tài)的重構起點。當Agent與RPA走向認知融合，企業(yè)商業(yè)運營的底層邏輯正經(jīng)歷一場“數(shù)字基因重組”——規(guī)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(yè)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(zhí)行升級為人才價值挖掘，供應鏈管理從線性協(xié)作進化為動態(tài)生態(tài)協(xié)同。企業(yè)核心競爭力的標尺，正從“規(guī)模與速度”轉向“數(shù)據(jù)洞察與敏捷響應”。

未來的企業(yè)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(yè)智能的終極形態(tài)，也需在技術激進與場景適配間找到動態(tài)平衡。當Agent與RPA深度融合，真正的贏家，必是那些以開放姿態(tài)擁抱智能、以敬畏之心駕馭技術邊界的企業(yè)——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(yè)哲學。