AI Agent 與 RPA 同屬企業流程自動化利器，但智能決策與規則執行各有專長，兩者結合更能驅動企業邁向超智動化新時代。

AI Agent與RPA有何不同？

在企業流程自動化的領域中，AI Agent（人工智慧代理）與 RPA（機器人流程自動化） 是兩種常見的技術，但它們的核心能力與應用場景截然不同。

AI Agent 更偏向智能決策與動態適應，而 RPA 則擅長規則執行與流程自動化。

雖然 AI Agent 與 RPA 在技術原理與適用場景上有所不同，但兩者並非對立，而是可以互補應用。例如，企業可以使用 RPA 來執行固定的重複性任務，並搭配 AI Agent 來處理智能決策需求，如自動審核、異常偵測或個性化推薦。這樣的組合不僅能提升效率，也能讓企業運營更具智慧化，全面邁向超智動化（Hyper Automation） 的時代。

以下比較 AI Agent 與 RPA 的異同：

任務複雜度：智能決策 vs. 規則執行

· AI Agent 能夠處理高複雜度的任務，具備認知能力，適用於需要推理、決策與動態調整的場景，例如商業規劃、風險評估、客服問答等。

·RPA 則適合處理固定的、重複性的任務，按照既定規則執行，例如資料輸入、表單處理、報表生成等。

學習能力：自我優化 vs. 靜態執行

·AI Agent 透過機器學習（ML）和自然語言處理（NLP），可以從數據中持續學習與優化，提高執行效率和準確度。

· RPA 沒有學習能力，只能按照事先設定的指令與規則執行，當業務流程變更時，需重新調整腳本。

數據處理：多元數據支持 vs. 結構化數據依賴

· AI Agent 能夠處理 結構化（如數據庫）、半結構化（如 Excel 表格）、以及 非結構化（如文本、圖像、語音）等多種類型的數據，並透過 AI 解析資訊。

·RPA 主要處理 結構化數據，例如 ERP、CRM 或 Excel 表格內的資料，對於非結構化數據則需要額外的 AI 工具輔助。

決策能力：智能決策 vs. 規則執行

· AI Agent 具備數據分析與模式識別能力，能夠根據情境自動決策，例如銷售預測、風險偵測等。

·RPA 只能按照預定義的腳本執行固定流程，無法根據情境變化動態調整。

實施要求：開發與訓練 vs. 直接部署

· AI Agent 需要較長的開發週期，包括模型訓練、數據整合與系統部署，適合中長期的數位轉型計畫。

· RPA 的導入相對簡單，透過低代碼/零代碼工具即可快速部署，適合需要立即提升效率的企業流程。

適應性：動態應變 vs. 靜態規則

·AI Agent 具備高適應性，能夠根據不同情境動態調整策略，處理例外情況，適用於變動性高的業務環境。

·RPA 適應性較低，當業務流程變更時，需要重新編寫腳本來適應新的規則。