Apa itu Automasi Pintar?

Automasi pintar kini melangkaui aliran mekanikal. Apa yang dahulunya memerlukan skrip khas atau API kini dijalankan melalui agen AI yang memahami struktur dan menyesuaikan diri mengikut keperluan.

Gartner menganggarkan bahawa menjelang 2028, 33% perisian perusahaan akan mengandungi AI agentic yang menggerakkan beberapa bentuk automasi, meningkat daripada kurang 1% pada 2024.

Automasi tradisional hanya berfungsi apabila setiap langkah berlaku seperti yang dijangka. Pesanan pembelian dengan susun atur baharu atau kelulusan lewat boleh menghentikan proses serta-merta. Automasi pintar (IA) memastikan aliran kerja terus berjalan dengan menyesuaikan diri secara langsung.

IA berhubung dengan ERP, CRM, atau alat aliran kerja yang sedia ada, membaca input yang diterima, menentukan tindakan seterusnya, menunggu jika perlu, dan menyambung semula secara automatik.

Artikel ini membincangkan bagaimana automasi pintar berfungsi dalam operasi sebenar, kawasan yang memberikan pulangan terpantas, dan pendekatan untuk mencubanya tanpa menggantikan sistem sedia ada.

Apakah itu automasi pintar?

Automasi pintar, juga dikenali sebagai automasi proses pintar, menggabungkan kecerdasan buatan dengan automasi proses robotik dan alat berkaitan untuk menjalankan aliran kerja yang kompleks.

Ia menggunakan teknologi seperti pembelajaran mesin dan pemprosesan bahasa semula jadi untuk membaca maklumat, mentafsir, dan bertindak dalam sistem perniagaan.

Tidak seperti automasi langkah tetap, ia boleh menyesuaikan diri semasa berjalan. Ia menjejak apa yang telah berlaku, mengubah tindakan seterusnya apabila input berbeza daripada jangkaan, dan meneruskan sehingga tugas selesai.

Sebagai contoh, agen AI dalam khidmat pelanggan boleh:

• Mengambil akaun pelanggan dari CRM
  
• Semak status penghantaran secara langsung dalam sistem logistik
  
• Meningkatkan kepada pasukan yang betul jika kelewatan dikesan
  
• Hantar kemas kini selepas isu diselesaikan

Semua ini berjalan sebagai satu proses berterusan, tanpa perlu menunggu arahan baharu.

Jenis-jenis Automasi Pintar

Automasi pintar boleh dilaksanakan pada pelbagai skala mengikut keperluan. Jadual di bawah menunjukkan jenis utama automasi pintar:

Manfaat Utama Automasi Pintar

Kerja terus berjalan walaupun orang sibuk

Dalam kebanyakan perniagaan, pesanan, invois, atau kelulusan sering terbiar kerana seseorang cuti sakit atau sibuk dengan tugas lain.

Automasi pintar mengekalkan proses terbuka dan menyambung semula sebaik sahaja bahagian yang hilang tiba. Ini bermakna kurang tugas yang 'tersangkut' dan pelanggan mendapat apa yang mereka perlukan dengan lebih cepat.

Kos operasi lebih rendah kerana kurang kerja semula

Setiap kali kakitangan memasukkan semula data atau membetulkan kesilapan, ia menambah kos. IA memastikan rekod kekal konsisten, jadi jika pelanggan mengemas kini satu medan semasa pesanan, proses selebihnya diteruskan tanpa kerja semula.

Penyerahan antara pasukan lebih tepat

Jabatan sering bekerja dengan versi data yang berbeza. IA menyemak nilai terkini sebelum bertindak, jadi penyerahan berlaku dengan lancar.

Proses boleh dipantau dengan lebih baik dan difahami melalui metrik mudah seperti masa yang dihabiskan untuk setiap pertanyaan per tugas dan tahap kepuasan pekerja serta pelanggan dengan penyelesaian.

Bagaimana untuk melaksanakan automasi pintar?

Hasil terbaik dicapai dengan memperkenalkan automasi pintar secara kecil-kecilan dan terfokus sebelum diperluaskan ke seluruh perniagaan.

Langkah 1: Kenal pasti satu proses dengan halangan yang jelas

Cari aliran kerja yang sering menyebabkan kelewatan berulang atau kerja semula secara manual. Contohnya:

• Pemprosesan invois dengan ketidakpadanan data yang kerap
• Kelulusan pesanan pembelian yang tersekat di titik sempit
• Beberapa janji temu tidak dapat ditempah kerana ejen tidak tersedia
• Peningkatan aduan pelanggan yang berulang antara jabatan

Langkah 2: Tambah IA ke dalam sistem sedia ada

Kekalkan platform ERP, CRM, dan RPA yang ada. Perisian dan alat automasi pintar boleh disambungkan terus ke aliran kerja sebagai pengawal.

Ini mengelakkan risiko menggantikan sistem teras secara keseluruhan. Beberapa alat automasi pintar yang biasa digunakan untuk percubaan ialah Botpress, Langchain, Autogen, CrewAI dan Make.

Langkah 3: Jalankan percubaan terkawal

Mulakan secara kecil-kecilan. Uji automasi pada aliran kerja yang terhad dan jejak hasilnya.

‍

Contoh percubaan boleh melibatkan pemprosesan invois dalam kewangan. Jalankan IA bersama proses semasa anda selama sebulan.

Jejak berapa banyak invois yang diselesaikan secara automatik, berapa banyak yang masih memerlukan semakan manusia, dan kesannya terhadap masa pembayaran.

Langkah 4: Luaskan ke aliran kerja yang saling berkaitan

Setelah percubaan berjaya, kembangkan ke proses yang melibatkan pelbagai sistem. Pada peringkat ini, automasi mengendalikan kelewatan manusia, pengecualian, dan input yang pelbagai dengan sedikit pemantauan.

Pelaksanaan berperingkat ini mengawal kos. Dengan sistem yang saling berhubung dan skala yang boleh disesuaikan, hasil percubaan menjadi bukti untuk pelaburan seterusnya.

5 Alat Automasi Pintar Terbaik

1. Botpress

Paling sesuai untuk: Pasukan yang membina automasi yang kekal aktif antara langkah dan terus berjalan apabila input baharu diterima, walaupun aliran kerja dicetuskan lebih awal.

Harga:

• Pelan Percuma: Termasuk pembina teras, 1 bot, dan kredit AI $5
• Plus: $89/bulan — ujian aliran, perutean, penyerahan kepada manusia
• Team: $495/bulan — SSO, kerjasama, penjejakan penggunaan bersama

Botpress ialah platform untuk membina agen AI yang beroperasi merentasi sistem. Setiap agen berjalan sebagai aliran berstruktur yang boleh disambung semula dari mana-mana titik dengan menilai tugas berdasarkan status semasa pada dirinya sendiri.

Agen dibina menggunakan editor visual atau melalui kod. Setiap langkah dalam aliran melaksanakan operasi tertentu — mentafsir mesej, memanggil API luaran, memproses dokumen, menunggu input manusia, atau menghantar hasil ke langkah seterusnya.

Agen bergerak ke hadapan berdasarkan data semasa dan mengekalkan konteks pelaksanaan sepanjang masa. Susun atur seret dan lepas yang mudah membolehkan anda menguji prompt, mengubah syarat, atau mengemas kini logik alat tanpa menjejaskan bahagian lain aliran kerja.

Agen menjejak di mana tugasan terhenti supaya ia boleh disambung semula kemudian tanpa perlu bermula dari awal. Jika nilai yang diperlukan tiada di pertengahan proses, agen boleh memintanya terus daripada pengguna dan meneruskan setelah ia diberikan.

Ciri-ciri utama:

• Aliran kerja yang menyimpan keadaan dan boleh disambung semula selepas kelewatan atau input separa
• Keupayaan terbina dalam untuk meminta data yang hilang semasa proses berjalan
• Sokongan fail berstruktur dan jadual untuk keputusan berasaskan pengetahuan
• Panggilan API luaran dan tindakan alat dalam aliran agen

2. LangChain

Paling sesuai untuk: Pasukan yang membina agen AI yang memerlukan kawalan penuh ke atas logik, penggunaan alat, dan tingkah laku pelaksanaan, ditulis terus dalam kod.

Harga:

• Pembangun: Percuma – 1 tempat duduk, 5,000 jejak/bulan, pengurusan prompt, alat penjejakan asas
• Plus: $39/bulan setiap tempat duduk – ciri pasukan, had jejak lebih tinggi, penyebaran LangGraph dev
• Enterprise: Tersuai – pemasangan sendiri atau hibrid, SSO, sokongan, dan penskalaan penggunaan

LangChain ialah rangka kerja Python untuk membina agen yang menjalankan logik berdasarkan apa yang diperhatikan semasa runtime. Daripada mengikut langkah yang telah ditetapkan, sistem menilai konteks, memutuskan alat mana yang hendak dipanggil, dan terus mengulangi sehingga tugasan selesai atau syarat berhenti dipenuhi.

Dengan menggunakan rangka kerja ini, pengguna menentukan bagaimana agen membuat keputusan, alat yang boleh digunakan, dan cara mengarahkan keputusan berdasarkan hasil pertengahan.

LangChain paling sesuai apabila automasi memerlukan logik yang fleksibel. Satu aliran mungkin perlu memutuskan pangkalan data mana yang hendak ditanya, mengekstrak input tidak berstruktur daripada dokumen, kemudian menjalankan percubaan semula jika hasil tidak memenuhi ambang tertentu.

Oleh kerana ia berasaskan kod, ia kurang sesuai untuk prototaip pantas. Namun, ia memberi kawalan penuh ke atas pemilihan alat dan tingkah laku API yang penting dalam automasi yang kompleks dan berisiko tinggi.

Ciri Utama:

• Logik agen ditakrifkan dalam kod dengan kawalan penuh ke atas perancangan dan percubaan semula
• Penggunaan alat dan tingkah laku memori yang boleh menyesuaikan diri semasa runtime
• Sokongan untuk output berstruktur, prompt tersuai, dan rantaian alat
• Integrasi asli dengan model bahasa, stor vektor, dan API

3. CrewAI

Paling sesuai untuk: Pasukan yang menyusun automasi berdasarkan beberapa agen AI yang mengambil peranan berbeza dan menyelaras tugasan melalui langkah perbualan yang jelas.

Harga:

• Percuma: $0/bulan – 50 pelaksanaan, 1 kru aktif, 1 pengguna
• Asas: $99/bulan – 100 pelaksanaan, 2 kru aktif, 5 pengguna
• Standard: $500/bulan – 1,000 pelaksanaan, 2 kru aktif, pengguna tanpa had, 2 jam onboarding

CrewAI ialah rangka kerja Python untuk membina aliran kerja yang bergantung kepada lebih daripada satu agen. Setiap agen diberikan peranan dan tanggungjawab — seperti penyelidik, penulis, penyemak, atau pengawal — dan agen-agen ini bekerjasama untuk menyelesaikan proses.

Model "kru" ini memudahkan logik. Daripada menulis satu agen kompleks yang mengendalikan semua alat dan syarat, pengguna boleh mentakrifkan kru yang membahagikan kerja. Setiap agen mempunyai memori sendiri, alat sendiri, dan cara tersendiri untuk berkomunikasi dengan agen lain dalam sistem.

CrewAI mengurus penjujukan dan komunikasi. Setelah aliran bermula, agen-agen akan menyerahkan tugasan antara satu sama lain sehingga matlamat tercapai. Proses ini telus dan penyerahan tugas mudah dibaca, yang membantu semasa menyahpepijat atau menambah langkah baharu.

Mudah untuk bermula. Peranan ditakrifkan dalam fail konfigurasi, alat hanyalah fungsi Python, dan corak penyelarasan menjadikan automasi kompleks terasa lebih ringan — terutamanya apabila berlaku perubahan semasa proses berjalan.

Ciri utama:

• Peranan agen ditakrifkan mengikut tugasan, akses alat, dan peraturan komunikasi
• Beroperasi sebagai kru dengan keadaan dipindahkan antara agen, bukan satu rantai tunggal
• Struktur konfigurasi yang jelas untuk mentakrifkan tanggungjawab dan logik aliran

4. AutoGen

Paling sesuai untuk: Pasukan yang membina automasi di mana agen perlu bertukar maklumat semasa proses berjalan dan menyesuaikan tingkah laku berdasarkan interaksi dua hala.

AutoGen ialah rangka kerja multi-agen yang dibina berasaskan perbualan — bukan hanya antara pengguna dan model, tetapi juga antara agen itu sendiri.

Ia paling berkesan apabila automasi memerlukan agen untuk mengesahkan hasil, menyemak andaian, atau memutuskan alat atau tindakan mana yang sesuai seterusnya.

Sama seperti CrewAI, Autogen membenarkan pengguna mencipta kumpulan agen, mentakrifkan peranan mereka, dan menetapkan cara mereka berinteraksi. Agen boleh bertindak balas antara satu sama lain dengan rancangan, kod, hasil pertengahan, atau soalan susulan.

Susun atur ini berguna apabila jawapan yang betul tidak diketahui lebih awal — seperti memilih antara API, membetulkan ralat semasa pelaksanaan, atau menulis semula pelan tindakan yang gagal. AutoGen mengurus semua ini melalui penghantaran mesej, bukan peraturan tetap.

Ciri Utama:

• Komunikasi antara agen melalui gelung mesej
• Perancangan dan pengesahan dikendalikan dalam benang perbualan
• Menyokong pelaksanaan kod, panggilan alat, dan suntikan konteks
• Sesuai untuk automasi yang memerlukan susulan semasa runtime

5. Make

Paling sesuai untuk: Pasukan yang membina automasi berstruktur dengan panggilan alat, laluan bercabang, dan keterlihatan yang jelas tentang bagaimana data bergerak antara langkah.

Harga:

• Sumber Terbuka: Percuma – termasuk rangka kerja penuh, lesen Apache 2.0
• Edisi Pro: Percuma – sehingga 1,000 perbualan/bulan dengan Rasa Pro
• Pertumbuhan: Dari $35,000/tahun – termasuk Rasa Studio, sokongan, dan komersial

Make ialah platform automasi tanpa kod yang dibina berasaskan senario visual. Setiap senario terdiri daripada modul-modul yang disambungkan pada kanvas, di mana setiap modul melaksanakan satu tugasan — menghantar data, menukar kandungan, mencetuskan perkhidmatan, atau memanggil model AI.

Apa yang menjadikan Make relevan untuk automasi pintar ialah keupayaannya mengurus aliran yang tidak mengikut laluan tetap. Senario boleh dijeda, bercabang, mencuba semula, atau menunggu input tanpa membuang langkah terdahulu. Input boleh tidak lengkap, tiba tidak mengikut urutan, atau berubah semasa proses berjalan.

Antaramuka memaparkan pergerakan data dan pelaksanaan langkah dengan jelas. Kegagalan boleh dijejak, input kelihatan pada setiap titik, dan logik kekal boleh disunting walaupun selepas penyebaran. Senario boleh menjadi lebih kompleks tanpa menjadi sukar difahami.

Make berintegrasi dengan pelbagai sistem luaran dan menyokong sambungan melalui modul tersuai. Ia sesuai untuk aliran kerja yang memerlukan kawalan, fleksibiliti, dan kebolehkesanan merentasi pelbagai alat.

Ciri Utama:

• Pembina visual dengan cabang, penjadualan, dan percubaan semula
• Lihat data bergerak ke mana
• Pengendalian ralat terbina dalam untuk input yang tidak stabil atau lewat

Komponen Utama Automasi Pintar

Automasi Proses Robotik (RPA)

Automasi proses robotik ialah lapisan pelaksanaan yang meniru tindakan manusia dalam antara muka digital — mengklik butang, membuka fail, memasukkan data, atau menyalin nilai antara sistem.

Banyak sistem lama — atau yang direka hanya untuk kegunaan manusia melalui skrin — tidak mempunyai keupayaan ini. Dalam kes tersebut, RPA berfungsi dengan mengendalikan perisian seperti manusia, mengklik menu dan mengisi medan supaya tugasan tetap dapat diselesaikan.

Model Bahasa Besar (LLM)

Apabila automasi pintar perlu memahami arahan, menentukan langkah seterusnya, atau menerangkan hasil, model bahasa besar ialah komponen yang memungkinkan perkara ini. Ia menambah keupayaan untuk membuat penilaian dalam proses dan berkomunikasi hasil dalam bahasa yang jelas.

Secara praktikal, LLM boleh bertanggungjawab untuk peranan-peranan khusus berikut dalam satu proses:

• Memahami dan memecahkan permintaan kepada langkah-langkah kecil
  
• Mengambil data atau konteks yang betul untuk setiap langkah
  
• Menentukan alat atau sistem mana yang hendak digunakan seterusnya
  
• Menjana respons atau ringkasan yang jelas dan mudah dibaca apabila diperlukan

Mencari LLM terbaik bergantung pada tetapan — faktor seperti privasi data, pilihan integrasi, dan kerumitan aliran kerja semuanya mempengaruhi model mana yang akan berfungsi paling baik dalam persekitaran tertentu.

Pembelajaran Mesin (ML)

Model pembelajaran mesin dalam saluran automasi pintar mengendalikan tugasan yang lebih khusus dan berasaskan data untuk meningkatkan cara automasi berfungsi. Ia selalunya beroperasi di latar belakang untuk:

• Meramalkan hasil sesuatu proses atau mengklasifikasikan data yang masuk
  
• Mengesan kejanggalan apabila proses mula menyimpang daripada kebiasaan
  
• Memantau prestasi sistem dari semasa ke semasa untuk mengekalkan ketepatan dan kecekapan

Model ML mungkin tidak melibatkan LLM atau pemprosesan bahasa semula jadi langsung. Peranannya adalah untuk memberikan automasi kesedaran dan isyarat membuat keputusan yang lebih baik melalui angka supaya ia boleh bertindak balas dengan tepat secara masa nyata.

Pemprosesan Dokumen Pintar (IDP)

Pemprosesan dokumen pintar ialah cara AI membaca fail tidak berstruktur — daripada borang yang diimbas hingga nota tulisan tangan — dan menukarkannya kepada data yang boleh digunakan oleh sistem automasi.

Langkah IDP secara tradisinya merupakan antara bahagian automasi pintar yang paling memerlukan sumber, dengan setiap peringkat pemprosesan membawa kerumitan dan kos tersendiri.

Untuk memberi gambaran bagaimana pemprosesan dokumen telah berubah, berikut adalah perbandingan ringkas antara apa yang biasa pada 2019 dan apa yang menjadi standard pada 2025 menggunakan kaedah berasaskan LLM:

‍

Kos pemprosesan dan sokongan format adalah berdasarkan penanda aras terkini dari LlamaIndex, yang menguji kefahaman dokumen berasaskan LLM merentasi input imbasan, fail kaya susun atur, dan kes penggunaan capaian semula.

Integrasi API dan Pelaksanaan Alat

API membolehkan perisian berbeza bertukar maklumat secara langsung. Dalam automasi pintar, ia digunakan untuk melaksanakan tindakan seperti menghantar borang, menjadualkan acara, mencipta tiket, atau mengemas kini rekod.

Automasi menentukan apa yang perlu dilakukan — selalunya berdasarkan dokumen yang telah diproses atau langkah yang ditetapkan oleh RPA — dan kemudian memanggil API yang betul untuk menyelesaikan tugasan. Setelah tindakan diambil, proses diteruskan tanpa campur tangan manusia.

Sama ada tugasan itu mudah atau dinamik, konsep asasnya sama: apabila automasi tahu apa yang perlu dilakukan, ia memerlukan cara untuk bertindak dan API menyediakan kaedah yang selamat dan terjamin untuk melakukannya, sambil mengekalkan rekod untuk semakan masa depan.

Kebenaran dan Keselamatan (OAuth, MCP)

Sistem automasi bertindak atas akaun sebenar, mengakses alat sensitif, membuat kemas kini dalam persekitaran langsung, dan paling penting, mewakili integriti bagi pihak pemilik.

Ini bermakna setiap langkah memerlukan tahap akses yang betul, dan yang lebih penting, ejen perlu tahu siapa (atau apa) yang melakukan sesuatu.

• OAuth (akses yang diberikan pengguna): Digunakan apabila automasi perlu bertindak bagi pihak manusia. Ia menyediakan token yang terhad masa dan dikaitkan dengan kebenaran pengguna.
  
• Identiti perkhidmatan gaya Model Context Protocol (mesin ke mesin): Cara untuk mesin mengesahkan antara satu sama lain secara langsung, seperti lencana digital, tanpa kehadiran manusia.

Tetapan sebenar bergantung pada persekitaran dan keperluan pematuhan.

Apakah perbezaan antara automasi pintar dan RPA?

Automasi proses robotik (RPA) dibina untuk pengulangan. Ia mengikut peraturan tetap untuk mengautomasikan tugasan seperti menyalin data antara medan, memindahkan fail, atau mengisi borang. Bot ini berfungsi dengan baik apabila langkah-langkah sentiasa sama dan input boleh dijangka.

Automasi pintar (IA), sebaliknya tidak mengikut skrip tetap, menggunakan AI untuk bertindak balas secara dinamik, memilih tindakan berdasarkan konteks, mengendalikan kes luar jangka, dan menyelaras alat merentasi pelbagai langkah.

Bayangkan memproses invois melalui chatbot enterprise resource planning.

• Bot RPA menarik jumlah dari medan tetap dan memasukkannya ke dalam sistem. Jika format berubah, ia gagal.
  
• Sistem IA membaca dokumen, memahami kandungannya, menandakan kes luar jangka, dan memilih ke mana ia perlu dihantar — walaupun susun aturnya baru.

Perbezaan utama: RPA menyelesaikan tugasan yang telah dipetakan. IA menentukan cara untuk menyelesaikannya semasa berjalan.

Tambah Automasi AI pada Tugasan Harian

Kebanyakan perniagaan sudah mempunyai rutin berulang — meluluskan pesanan, mengemas kini rekod, memindahkan fail. Masalahnya, rutin ini hanya berfungsi apabila setiap langkah berlaku seperti yang dirancang.

Ejen AI menjadikan aliran kerja ini lebih fleksibel. Ia boleh menunggu maklumat yang hilang, menyambung semula apabila ada perubahan, dan memastikan proses terus berjalan tanpa memaksa pasukan anda bermula semula.

Anda tidak perlu menggantikan apa yang sudah ada. AI hanya menambah pada alat sedia ada anda, masuk apabila diperlukan sementara proses lain terus berjalan lancar.

Mula membina hari ini — ia percuma.