近期，百度创始人李彦宏在人民网发表文章指出，2025年或将成为AI智能体爆发的元年，这一观点在行业内引起了广泛共鸣。全球首款通用Agent产品Manus的问世，更是进一步激发了业界对于AI智能体技术发展的热情。尽管Manus的性能表现尚待观察，但它所引领的从“被动应答”到“主动执行”的范式转变，无疑为复杂业务流程场景下的智能化应用开辟了新路径。
根据麦肯锡等权威机构的报告，受多元化需求的驱动，AI Agent市场正呈现出爆发式增长态势。数据显示，2024年全球AI Agent市场规模约为51亿美元，预计到2030年将飙升至471亿美元，复合年增长率高达44.8%。这一趋势促使企业级AI Agent的实践探索不断深入，同时也为处于数字化转型深水区的央国企等大型企业带来了新的智能进化模式。
值得注意的是，在AI Agent技术的影响下，已经发展多年的RPA（机器人流程自动化）市场正孕育着全新变革。RPA，又称“数字员工”，通过预设的固定运行逻辑，让软件机器人在计算机上模拟和执行人工操作。近年来，RPA技术不断迭代，融合了流程挖掘、CV、OCR、NLP、低代码等多项技术，有效解决了企业在业务流程中面临的“操作简单但流程化、规则清晰、高频重复”的问题。
以央国企为例，这些规模庞大、层级复杂的企业在业务流程方面面临诸多挑战。庞杂的数据系统导致执行层面难度高、效率低，繁琐的流程操作使得响应市场变化的灵活性不足，跨系统操作协同性不足则加剧了“信息孤岛”现象。RPA技术的引入，通过自动化标准操作流程，减少了手动执行任务的需求，提高了流程执行的速度和精确性，充当了企业业务的“数字粘合剂”。
目前，RPA已广泛应用于央国企的各项细分应用场景中，包括财务、IT服务、内部审计等业务系统，以及发票认证、客户回访、业务数据汇总等具体工作。数据显示，工商银行通过推进RPA平台建设和业务应用，已建设了13个综合型数字员工和1000余个流程自动化数字员工，智能增效超过3万人年。中交集团RPA项目则累计投入了300多台RPA机器人，应用在39类业务场景中，显著提升了处理效率和节约了工时。
然而，随着数字化转型进入冲刺期，RPA技术也面临着新的挑战。RPA的本质是基于预设规则和固定流程的自动化解决方案，缺乏自主“思考”能力。在高度依赖稳定规则的场景下，RPA价值突出，但难以应对需要实时判断、动态决策的复杂业务。因此，市场上出现了RPA无法解决的问题，促使业界开始探索新的解决方案。
AI Agent技术的崛起为RPA提供了新的发展机遇。AI Agent能够自主决策、优化流程，处理结构化数据和非结构化数据，甚至在一定程度上替代RPA的自动化需求。然而，尽管AI Agent技术具有巨大潜力，但目前大多数产品仍停留在简单的问答或基础场景，难以实现“全流程闭环”。对于央国企和大型企业而言，AI Agent尚无法完全满足复杂业务流程的深度参与需求。
在此背景下，RPA与AI Agent的结合成为了一种新型流程自动化范式。APA（智能体流程自动化）概念的提出，标志着RPA技术向智能化升级的重要一步。APA的技术架构通常由大语言模型、Agent和RPA执行单元组成，Agent充当“大脑”和指挥中枢，负责规划任务、调用工具；大模型为Agent提供认知理解和推理能力；RPA组件则与系统交互完成操作。APA的核心思想是从“按规则执行”向“按目标自主完成人类委派任务”的转变。
APA的推出，攻克了传统RPA的两个核心边界：一是Agent可以代替人构建相应的工作流；二是Agent可以处理工作流过程中的动态决策。这使得APA能够应对更加复杂和多样化的业务场景，推动企业业务的“端到端”无人化实现，显著降低运营成本并提高市场竞争力。同时，APA还能减少企业对外部人力外包的需求，更好地控制数据和流程，降低数据安全风险。
据相关报告显示，越来越多的央国企对RPA结合AI技术持积极态度，正在等待技术成熟度更高、操作更简便的产品出现。部分央国企在AI等领域的投资预算高达数十亿元，对于表现出色的RPA+AI产品，也愿意投入极高预算。这为RPA厂商提供了新的市场机遇和发展空间。
为确保行业有序发展，中国信通院云计算与大数据研究所等单位已正式启动《智能体驱动的流程自动化（APA）能力要求》标准编制工作。这将为APA技术的发展和应用提供有力保障，推动APA在更多领域发挥重要作用。
