在技术交流的圈子里，大模型与人工智能（AI）成了近两年绕不开的话题，这股热潮如今也席卷了自动化领域。曾经，机器人流程自动化（RPA）是自动化领域的明星，它通过模拟人类操作电脑，如点击鼠标、敲击键盘，来完成报表录入、订单处理等重复性任务，帮助企业节省了大量人力成本，也让RPA厂商赚得盆满钵满。
RPA的局限性逐渐显现。它擅长处理固定流程的任务，就像流水线上的工人，效率高且准确。但一旦流程发生变化，比如软件界面按钮位置调整，或文件格式稍有改动，RPA就可能陷入瘫痪。这意味着，企业中最简单的流程早已被自动化覆盖，而剩下的都是更复杂、需要“智慧”的任务，这正是传统RPA的短板。
大模型的出现为行业带来了新的希望。它能够理解自然语言、处理非结构化数据，甚至具备推理和生成能力。将大模型的“认知力”与RPA的“执行力”结合，似乎能打造出一个更强大的数字员工——智能体。理想状态下，用户只需一句话，比如“整理上个月的销售报告，挑出表现最好的三款产品”，智能体就能完成分析、执行并整理结果。对RPA厂商而言，这不仅是技术升级，更是从“工具”到“同事”的身份转变。
但理想与现实之间，往往存在差距。许多RPA厂商满怀热情地投身智能体领域，却发现前方布满荆棘。技术整合是第一个难题。部分厂商采用“拉郎配”式整合，让RPA抓取数据后交给大模型处理，再将结果返回。这种组合看似完美，实则问题重重。大模型可能产生“幻觉”，导致结果不稳定，进而打断整个流程。
以来也科技为例，其平台化路线将RPA、文档识别、对话机器人等功能一股脑儿堆砌，如同一个“工具超市”。虽然功能全面，但复杂度高，需要专业团队维护，普通企业难以轻松落地。相比之下，金智维选择了更务实的路径。它没有追求“全能体”，而是聚焦于企业最棘手的场景，比如帮助大企业自动化老旧系统。像银行、电信运营商那种几十年未变的黑底绿字界面，传统RPA根本无法应对。金智维通过AI与RPA的结合，让智能体能像人类一样“看懂”这些古老界面，快速完成操作。原本需要几周才能上线的流程，现在几小时就能搞定。这种打法虽不花哨，却切实解决了企业的痛点。
价值量化是智能体转型的第三个挑战。传统RPA的商业逻辑是“机器人数量越多越赚钱”，而智能体更像“全能员工”，其能力跨度大，难以简单按量计价。Gartner在2024年的报告中指出，企业在评估智能体价值时，越来越关注“业务影响指标”，如缩短流程周期、减少人工干预次数、提升合规率，而非单纯计算节省的人力成本。这意味着，厂商必须更清晰地证明智能体落地后，在哪些具体指标上为客户带来了提升。像金智维这类以交付见长的厂商，更倾向于通过场景复盘，将价值“算清楚”，而非停留在模糊的ROI（投资回报率）口号上。
