AI Agent能否取代RPA？

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UiPath Forward 2024：AI Agent能否取代RPA？

UiPath Forward 2024大会如火如荼地进行着，AI代理（Agentic AI）成为了全场的焦点。但为什么这次AI代理的宣传并未让我感到是“过度炒作”？一向专注于RPA（机器人流程自动化）的UiPath如何平衡其历史投入与AI代理的崛起？让我们一探究竟。

UiPath Forward大会第一天的主题演讲中，UiPath创始人兼CEO Daniel Dines 宣称，代理式自动化（Agentic Automation）标志着UiPath发展的“第二幕”。UiPath近期一系列新闻发布进一步证实了他的宣言，包括：

- UiPath与Anthropic的Claude语言模型集成，推出下一代AI助手和解决方案

- 宣布推出Agent Builder（客户现在可以注册，45天内全面开放）

- 正式发布Autopilot for Everyone，UiPath将其描述为“跨平台的生成式AI对话代理，助力员工提升工作效率”

- ……

AI代理是否会让RPA失去价值？

RPA（基于规则的自动化）是否已成过时技术？考虑到数以百万计的UiPath RPA自动化系统正在运行，客户显然不希望如此。UiPath的回答是：任务机器人仍然不可或缺。这并非UiPath为了保护现有客户基础而遮掩事实，而是反映了当前AI代理的实际能力和局限性。在主题演讲中，Dines坦诚地指出：

“多年来我们最大的教训是，自动化真的是一项艰巨的任务。要在大规模部署自动化中实现有效应用非常困难。自动化不仅关乎理想的流程路径，还涉及层出不穷的例外情况。你总是需要回头重新编写代码以处理这些例外，还需要人力监控机器人和界面变化。这是一个不间断的管理过程。”

企业工作流程充满复杂性：并非每张发票都能被机器人直接处理（例如，可能需要一个在数据中未标明的折扣）。Dines表示，UiPath在这个问题上进行了长期探索：

“在我们的第一阶段中，我们构建的一个核心组件就是Orchestrator，这是一项能够在机器人和人类之间进行协调的核心技术——它负责监控、管理并实现大规模部署。”

Dines提出了一个关键问题：RPA的优势和局限在哪里，而AI代理在哪些方面超越了它？

“在这一阶段，让RPA成功的原因在于它能够以可靠的方式运行数千个自动化任务。我们使RPA在企业级别上变得可靠和可扩展，但我们始终知道其功能有局限性。RPA无法处理非结构化的数据，例如隐藏在长文档中的自然语言信息。很多时候，企业流程中非结构化数据部分比结构化部分更为重要，而我们需要让客户找到方法来分离这些部分，将复杂部分交由人类参与。”

生成式AI代理的独特之处

大型语言模型（LLM）的设计虽然并非完全模仿人类大脑，但确实借鉴了人类的认知模式。LLM技术在处理非结构化数据方面的能力远远超过传统RPA机器人。尽管AI代理的概念并不新鲜，但生成式AI代理确实带来了新的可能性——不仅体现在自动化和协调性上，更在于其解析复杂数据并推进流程的能力，甚至可以在某种程度上做出类似人类的决策。

然而，Dines指出，这些生成式AI代理是基于概率的技术，而RPA机器人是确定性的。AI代理的设计需要考虑到这一根本差异，因为它们带来了全新的优势与挑战：

“它是非确定性的，无法预测生成式AI的输出。这使得其在企业工作流程中的应用充满挑战，因为企业需要可靠、确定性的工作流程。我们的任务是使AI代理在企业环境中变得可靠和可预测，并将在未来几年为此而努力。”

AI代理的确定性和准确性何时能够达到理想水平，目前仍是争论的焦点。尽管技术进步可能无法完全消除不确定性，但在许多应用场景中并不需要100%的准确性。UiPath的代理式方法允许企业根据不同需求决定何时需要人类监督。

这就是为什么我对UiPath Forward大会上的AI代理主题感到满意的原因之一。UiPath比大多数供应商更清楚传统自动化的持续作用，并且他们拥有大量的企业自动化案例，可以通过AI代理来触发应用。

麦肯锡高级合伙人Chandra Gnanasambandam在主题演讲中阐述了任务机器人依然不可替代的原因：

“代理需要工具，而这些工具就是机器人。因为代理需要将复杂的流程分解为各个任务，在子任务层面上，唯一获得确定性的方法就是通过机器人。因此，没有机器人就没有代理；没有LLM就没有代理；没有API层就没有代理。这是一种AI架构的进化，但我们也认为这是代理加LLM加机器人的组合。”

未来之路：UiPath客户的前进方向

在代理式自动化蓬勃发展的当下，UiPath客户的下一步该怎么走？Greene建议：

1.继续利用机器人实现自动化。——“因为这些将成为代理可以使用的工具。”

2.将非结构化内容转换为结构化数据格式。——“今天你可以使用我们的产品来训练模型，这也是我们的独特优势。我们的文档理解能力领先并且极为准确，我们相信这对代理在处理非结构化内容方面是强大的助力。你可以开始将数据转化为机器人和代理都能使用的模式。”

3.尝试使用现已发布的Autopilot for Everyone。——“可以从一些受监督的代理用例开始。”

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