内核差异：固定流程 vs 目标驱动

RPA 模拟人的键鼠操作，把既定业务流程固化成可重复步骤（打开系统、点订单、输编号、导出、发邮件），分支在设计期就穷举好，结果可预期，适合财务、审计等强合规场景，且不用训练模型。

AI 智能体 接受自然语言目标（如「把今天的对账单整理成异常清单」），自己拆子任务、选工具、看返回结果再决定下一步。PDF 解析失败就换 OCR，规则不明确就先小样本再请求人确认。动态应对强，但每步依赖推理，可能选错工具或幻觉。

换个说法：RPA 是开环/半闭环，偏差靠预设规则；Agent 是带反馈的闭环，偏差靠模型推理。

怎么选：四个判断维度

融合：让 Agent 做决策，RPA 做执行

真正有价值的项目通常三层分工：感知层（把 PDF/图片/邮件转成结构化信息）→ 决策层（Agent 生成计划）→ 执行层（RPA 或 API 完成具体操作）。RPA 被封装成一组工具，暴露标准接口给 Agent 调用。

典型混合场景：正常订单走 RPA 自动录入，异常订单由 Agent 读备注、判断原因，决定转人工还是自动补录。这样大部分固定点击下沉给 RPA，既降模型调用成本，又保执行可靠。

普通人怎么理解

记住一句就够：RPA 是「严格执行 SOP 的员工」，Agent 是「能看现场调整方案的协调者」。要效率与稳定，就让前者干活、后者拍板。