硅基观察员

几年前，一家公司会在财务对账环节会大规模引入RPA，期望让机器人取代人工。结果前期进展顺利，但没多久问题就会冒出来：一旦账目出现异常，机器人就停止运行，等着人工介入，流程不仅没加速，反而被频繁打断。

以前，靠RPA这类数字员工，不少企业节省了人力成本，但现在，再去看国内外的RPA公司，嘴边都挂着一个新词智能体，一夜之间，那个只会埋头干活的数字员工不香了，大家都想造一个能思考、会判断的超级员工。

单一的RPA容易陷入“能干活，但不会变通”；单一的AI Agent又常常“会思考，但难执行”。真正能进入企业生产体系的数字员工，需要的是“认知+执行”的双引擎。

“AI智能体”这把火，从2024年烧到了现在，几乎所有科技公司都在谈，但现实却有点尴尬，一边是概念满天飞，发布会一个接一个，另一边，很多公司的IT部门却在挠头，“这东西到底怎么用在我们的业务里？”

让我们绕开单纯的功能宣传，从稳定性、安全性、总拥有成本（TCO）三个角度对比几家常见的RPA厂商，为企业决策提供一些有价值的参考。

今天，AI Agent已经从技术热词变成企业CEO案头的战略议题，一场关乎未来生产力形态的军备竞赛已经打响。市场的热情显而易见，但繁荣之下，是企业决策者日益加深的困惑。

2024年以来，国内智能体（Agent）产品百花齐放。但若要在企业级场景中落地，从“自动化执行”到“智能协同”，“RPA+AI”是无法回避的核心。

表面上，RPA能帮助企业降本增效；但在实践中，它往往伴随一系列“自动化悖论”，例如效率与安全的拉扯、降本与隐性成本的博弈、替代与协作的心理落差。这些悖论不解决，人机协作就难以走向平衡。

央国企正以前所未有的速度拥抱数字化变革，但是，在这场深刻的转型中，央国企面临着独特的挑战。如何拨开迷雾，选对开启数智化大门的钥匙？RPA无疑是备受瞩目的答案之一，但选择RPA并非易事。