它們經常被一起提及，因為兩者都旨在簡化傳統上由人類處理的重復性、基于規則的任務。
然而，盡管它們在自動化和使用“機器人”方面有一些共同點，但它們代表了解決不同類型問題的截然不同方法。如果你想為工作選擇合適的工具，理解這些差異至關重要。
從本質上講，RPA是通過為軟件編程，使其遵循清晰、基于規則的指令來執行簡單、可重復的任務。
相比之下，智能體并不是通過編程來設定的，它們是通過訓練來學習的，一旦訓練完成，它們就可以利用自然語言模型和計算機視覺等工具自主完成工作，處理復雜任務并做出決策。
那么，這如何影響每種技術最適合解決的問題類型呢?更重要的是，在特定情況下你該如何決定使用哪一種呢?
什么是機器人?
機器人、機器助手、虛擬助手，以及越來越常見的“數字工作者”，這些術語傳統上都被用來指代任何能夠幫助我們工作的機器，這可以追溯到1961年，當時通用汽車在其生產線上安裝了機械臂。
“機器人”一詞涵蓋了任何能夠為我們自動化工作的機器，無論它是否使用了我們今天所說的基于機器學習算法的“AI”流程，然而，RPA通常指的是基于軟件的機器人，而非機械的。
從技術上講，RPA并不具備我們可能認為像ChatGPT這樣的AI系統所模仿的人類智能功能，它只是反復遵循相同的規則，以節省我們做這些工作的精力。
RPA最適合處理結構化數據，因為與AI不同，它沒有分析和理解非結構化數據(如圖片、視頻或人類語言)的能力，它經常被用于重復性的“生產線”工作，如在不同應用程序之間移動數據，以及從結構化來源(如客戶數據庫或財務報告)中提取數據以供分析。
另一方面，智能體則利用語言模型和其他AI技術(如計算機視覺)來理解和解釋周圍的世界。除了簡單地分析和回答關于數據的問題外，它們還能夠通過規劃如何實現所需結果并與第三方服務交互來采取行動。
如果你在“思考”模式下使用ChatGPT或其他生成式AI聊天機器人，通過觀察它對查詢的響應“思考”過程，你可以了解到它是如何做到這一點的，它不僅能夠思考一個查詢并回復，還能將這種能力應用于復雜的多步驟任務和項目。
為了說明差異，考慮一個客戶服務電子郵件數據庫，以及每種技術如何以不同的方式處理相同的數據集以執行不同的任務：
使用RPA，可以提取有關發件人、主題行、發送時間和日期的詳細信息，這些信息可用于構建電子郵件數據庫，并根據關鍵詞大致對電子郵件進行分類。
而智能體則可以分析電子郵件的情感傾向，根據緊急程度進行優先級排序，甚至起草并發送定制的回復。隨著時間的推移，它會學習如何改進其行動以獲得更好的解決方案。
盡管AI智能體是一項更新、更復雜的技術，但這并不意味著它們自動成為每項任務的最佳選擇。那么，你如何知道該使用哪一種呢?
那么，我該如何選擇?
如果你需要考慮智能體還是RPA適合你的自動化項目，以下是一些你可以問的問題：
任務是否涉及可以通過日常重復性行動實現的明確目標?如果是這樣，那么RPA可能是一個不錯的選擇。
數據是干凈且結構化的，還是雜亂且非結構化的?如果一切都整齊地排列在電子表格的行和列中，那么RPA可能是正確的選擇。
任務是否涉及基于對人類語言、行為或意圖的解釋做出決策?這些可能適合智能體。
隨著任務的執行，過程會發生變化嗎?或者我們的工具需要適應新的數據源嗎?在這種情況下，智能體可能更有用。
最后，許多項目可能最好采用混合方法，在某些情況下，通過結合常規自動化和智能決策來完成任務，這可以提供兩者的最佳結合。
例如，一個人力資源入職系統可能涉及部署RPA來處理設置訪問權限、處理表格和歸檔標準文檔等流程，同時，智能體可以回答問題、提供個性化建議，并全程監控系統以確保其順利運行。
隨著自動化策略的成熟，學會識別部署特定技術或結合使用它們以實現最大效率的機會，將對業務成功變得越來越重要。
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