莫塞尔晒月光

过去两年，几乎所有自动化从业者都被问过同一个问题：大模型来了，RPA是不是要被淘汰？ 表面上看，AI已经可以理解语义、自动写代码、调用API，甚至模拟人类操作电脑。那么，一个只能“录制流程”的工具，还

本期解读RPA技术厂商——金智维。 从金融起家的企业级RPA厂商 在国内RPA市场中，金智维长期被视为企业级赛道的代表性厂商之一。公司成立于2016年，但其核心团队早在2009年便开始布局RPA相关技

在企业数字化升级的进程中，一个长期被忽视却持续消耗成本的“隐形黑洞”正在反复上演——大量员工时间被占用在复制、粘贴、录入、对账、下载报表等高重复、低价值的操作上。 这类工作不创造战略价值，却极易出错；

在企业日常运营中，跨系统复制粘贴数据、批量录入发票、反复核对 Excel 表格，这些规则明确却高度重复的工作，占据了大量人力资源。 解决这类问题的核心技术，就是流程自动化机器人（RPA）。 那么——R

2026 年，企业 AI 的分水岭不在“有没有 Agent”，而在于是否具备可编排、可协同、可治理的多智能体系统（MAS） 。单体智能体解决的是局部效率，多智能体系统解决的是复杂业务系统的长期自治与规

结论先行： AI 正在从“单个智能体的能力提升”，进入“多智能体协同完成复杂任务”的阶段。企业真正落地 AI 的关键，不在于有没有 Agent，而在于是否构建了可编排、可协同、可控可验的多智能体系统（

过去一段时间，AI 圈被两个名字持续刷屏：Manus和Moltbot（原 Clawdbot） 。 一个代表了通用 AI Agent 的极致想象——一句话完成复杂任务；另一个则用“本地优先 + 即时通讯

一、Moltbot 现象的本质：个人第一次真正“用上了 AI 智能体” 先给结论。 Moltbot 的意义，不在于它有多复杂，而在于它让“AI 智能体”第一次变成了普通人真的能用的东西。 过去三年，A

企业在推 AI 智能体项目时，常常遇到三种情况：展示效果惊艳但没价值； 试点成功但无法规模化； 成本高、风险高、落地慢。 这些问题的根源不是技术，而是选型逻辑从一开始就错了。智能体不是一个“能聊会写的