什么是智能自动化？

智能自动化已经超越了机械化的流程。过去需要定制脚本或API的任务，现在可以通过AI代理来完成，这些代理能够理解结构并根据需要进行调整。

Gartner预计，到2028年，33%的企业软件将内置代理型AI，用于某种形式的自动化，而2024年这一比例还不到1%。

传统自动化只有在每一步都完全符合预期时才能正常运行。比如采购订单格式变化或审批延迟，都可能导致流程中断。智能自动化（IA）则能动态适应，保持流程顺畅。

IA可以连接现有的ERP、CRM或工作流工具，读取输入内容，自动判断下一步操作，必要时等待，并在条件满足后自动继续。

本文将探讨智能自动化在实际运营中的运作方式、其带来最快回报的领域，以及如何在不替换现有系统的前提下进行试点。

什么是智能自动化？

智能自动化，也称为智能流程自动化，是将人工智能与机器人流程自动化及相关工具结合，用于运行复杂的工作流。

它利用机器学习和自然语言处理等技术，读取信息、进行解释，并在业务系统内执行操作。

与固定步骤的自动化不同，智能自动化可以在运行过程中自适应。它能记录已发生的情况，当输入与预期不符时调整后续动作，直到任务完成。

例如，客户服务中的AI代理可以：

• 从CRM中提取客户账户信息
  
• 在物流系统中查询实时配送状态
  
• 如发现延迟，自动升级至相应团队
  
• 问题解决后发送更新通知

以上所有操作作为一个连续流程自动完成，无需等待新的指令。

智能自动化的不同类型

智能自动化可根据需求在不同规模上实施。下表展示了主要的智能自动化类型：

智能自动化的主要优势

即使人员繁忙，工作也能持续推进

在大多数企业中，订单、发票或审批常因员工请假或分身乏术而被搁置。

智能自动化能保持流程开放，一旦缺失环节补齐，立即恢复处理。这样任务不易“卡住”，客户也能更快获得所需。

持续返工导致的管理成本降低

每次员工重新录入数据或修正错误都会增加成本。IA保持记录一致，如果客户在订单中途更新某项信息，后续流程可无须返工继续进行。

团队间交接更准确

各部门常常处理同一数据的不同版本。IA会在操作前核查最新数据，确保交接顺畅。

流程可通过简单指标更好地监控和理解，例如每个任务查询所耗时间，以及员工和客户对解决方案的满意度。

如何实施智能自动化？

最佳做法是先在小范围、针对性地引入智能自动化，再逐步扩展到全公司。

第一步：找出一个存在明显摩擦的流程

寻找那些经常出现延误或需要人工返工的工作流。例如：

• 发票处理时数据频繁不匹配
• 采购订单审批在关键环节卡壳
• 因坐席不可用导致多次预约未能成功
• 客户升级请求在部门间反复流转

第二步：将IA集成到现有系统

保留ERP、CRM和RPA平台不变。智能自动化软件和工具可直接接入现有工作流，作为控制中心。

这样可以避免直接替换核心系统的风险。一些常用的智能自动化工具，如Botpress、Langchain、Autogen、CrewAI和Make，有助于部署高效的试点项目。

第三步：开展受控试点

从小范围开始。在有限的工作流上测试自动化，并跟踪结果。

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例如，试点项目可以聚焦于财务部门的发票处理。让IA与现有流程并行运行一个月。

跟踪有多少发票被自动处理，有多少仍需人工审核，以及这对付款周期的影响。

第四步：扩展到互相关联的工作流

试点成功后，扩展到跨多个系统的流程。此阶段，自动化可处理人工延迟、异常和多样化输入，几乎无需人工干预。

分阶段推广有助于控制成本。通过连接系统并适应变化环境，试点结果也为进一步投资提供了依据。

五大智能自动化工具

1. Botpress

最适合：需要在步骤之间保持活跃，并在新输入到来时继续执行自动化的团队，即使工作流在较早时已被触发。

价格：

• 免费方案：包含核心构建器、1个机器人和5美元AI额度
• Plus：89美元/月——流程测试、路由、人机交互
• Team：495美元/月——单点登录、协作、共享使用追踪

Botpress是一个用于构建可跨系统运行的AI代理的平台。每个代理以结构化流程运行，可根据当前状态自主评估任务，并可从任意节点恢复执行。

代理可以通过可视化编辑器或编写代码来构建。流程中的每一步都执行特定操作——解析消息、调用外部API、处理文档、等待人工输入，或将结果发送到下游。

智能体会根据当前数据推进流程，并在整个执行过程中保持上下文。简单的拖拽设置可以测试提示词、修改条件或更新工具逻辑，同时保证其余流程稳定运行。

智能体会记录任务中断的位置，以便后续可以继续而无需重头开始。如果在运行过程中缺少必要值，智能体可以直接向用户请求，收到后继续执行。

主要功能：

• 支持保存状态并在延迟或部分输入后恢复的工作流
• 内置在运行中请求缺失数据的能力
• 支持结构化文件和表格，用于基于知识的决策
• 在智能体流程中调用外部 API 和工具操作

2. LangChain

最适合：需要完全控制逻辑、工具使用和执行行为，并直接通过代码编写 AI 智能体的团队。

价格：

• 开发者版：免费——1 个席位，5,000 次追踪/月，提示词管理，基础追踪工具
• Plus：$39/月/席位——团队功能，更高追踪上限，LangGraph 开发部署
• 企业版：定制——自托管或混合部署，单点登录，支持与用量扩展

LangChain 是一个用于构建智能体的 Python 框架，智能体会根据运行时观察到的内容执行逻辑。系统不会遵循预设步骤，而是评估上下文，决定调用哪个工具，并不断循环，直到任务完成或达到终止条件。

通过该框架，用户可以定义智能体的推理方式、可用工具以及如何根据中间结果做决策。智能体不假设只有单一输入或固定结果——它通过与外部系统交互，逐步完善计划以达成目标。

LangChain 最适合需要灵活逻辑的自动化场景。流程可能需要决定查询哪个数据库，从文档中提取非结构化输入，如果结果未达标则多次重试。

由于以代码为主，不适合快速原型开发。但它能完全控制工具选择和 API 行为，这在复杂、高风险自动化中至关重要。

主要功能：

• 通过代码定义智能体逻辑，完全掌控规划与重试
• 工具使用和记忆行为可在运行时自适应
• 支持结构化输出、自定义提示词和工具链式调用
• 原生集成语言模型、向量存储和 API

3. CrewAI

最适合：围绕多个 AI 智能体分工协作、通过清晰对话步骤协调任务的团队。

价格：

• 免费版：$0/月——50 次执行，1 个活跃团队，1 个席位
• 基础版：$99/月——100 次执行，2 个活跃团队，5 个席位
• 标准版：$500/月——1,000 次执行，2 个活跃团队，无限席位，2 小时入门指导

CrewAI 是一个基于 Python 的框架，用于构建依赖多个智能体的工作流。每个智能体被分配特定角色和职责——如研究员、撰稿人、审核员或控制者——这些智能体协作完成整个流程。

这种“团队”模式简化了逻辑。用户无需编写一个处理所有工具和条件的复杂智能体，而是定义一个分工明确的团队。每个智能体有自己的记忆、工具和与系统内其他成员交流的方式。

CrewAI 负责流程排序和沟通。一旦流程启动，智能体之间会相互传递任务，直到目标达成。整个过程透明，任务交接清晰，便于调试或添加新步骤。

上手非常简单。角色在配置文件中定义，工具就是 Python 函数，协调模式让复杂自动化变得轻松——尤其是在运行中发生变化时。

主要特性：

• 通过任务、工具权限和沟通规则定义智能体角色
• 以团队形式运行，状态在智能体间传递，而非单一链式结构
• 清晰的配置结构，便于定义职责和流程逻辑

4. AutoGen

最适合：需要智能体在运行中交换信息，并根据互动调整行为的自动化团队。

AutoGen 是一个围绕对话构建的多智能体框架——不仅支持用户与模型之间的对话，也支持智能体之间的交流。

当自动化需要智能体验证结果、复查假设，或决定下一步使用哪个工具或操作时，AutoGen 表现最佳。

与 CrewAI 类似，Autogen 允许用户创建智能体组，定义各自角色，并设置互动方式。智能体可以用计划、代码、中间结果或后续问题相互回应。

这种设置适用于事先无法确定正确答案的场景——比如在多个 API 之间选择、修复执行错误或重写失败的行动计划。AutoGen 通过消息传递而非固定规则来处理这些情况。

主要功能：

• 智能体间通过消息循环进行交流
• 规划与验证在对话线程中完成
• 支持代码执行、工具调用和上下文注入
• 适用于运行时需要跟进的自动化场景

5. Make

最适合：需要构建包含工具调用、分支路径，并清晰可见数据流转的结构化自动化团队。

价格：

• 开源版：免费——包含完整框架，Apache 2.0 许可
• 专业版：免费——每月最多 1,000 次对话，含 Rasa Pro
• 成长版：每年 35,000 美元起——包含 Rasa Studio、支持和商业服务

Make 是一个无代码自动化平台，围绕可视化场景构建。每个场景由画布上的模块连接组成，每个模块执行单一任务——发送数据、转换内容、触发服务或调用 AI 模型。

Make 在智能自动化领域的优势在于其管理非固定流程的能力。场景可以暂停、分支、重试或等待输入，而不会丢弃之前的步骤。输入可以不完整、顺序错乱，或在运行中发生变化。

界面清晰展示数据流动和步骤执行。失败可追溯，每一步的输入都可见，逻辑即使部署后也可编辑。场景可以不断扩展复杂度而不会变得难以理解。

Make 可与多种外部系统集成，并支持通过自定义模块扩展。适用于需要在多工具间实现控制、灵活性和可追溯性的工作流。

主要功能：

• 可视化构建器，支持分支、调度和重试
• 查看数据流向
• 内置错误处理，适应不稳定或后期输入

智能自动化的关键组成部分

机器人流程自动化（RPA）

机器人流程自动化是执行层，模拟人在数字界面上的操作——点击按钮、打开文件、输入数据或在系统间复制数值。

许多老旧系统——或仅为人工界面设计的系统——并不具备此能力。在这些情况下，RPA 通过模拟人工操作软件，点击菜单、填写字段，从而完成任务。

大语言模型（LLM）

当智能自动化需要理解指令、推断下一步或解释结果时，大型语言模型就是实现这一目标的关键组件。它们赋予流程推理能力，并能用清晰语言沟通结果。

在实际应用中，LLM 可以在流程中承担以下具体角色：

• 理解并将请求拆解为更小的步骤
  
• 为每一步提取合适的数据或上下文
  
• 决定下一步使用哪个工具或系统
  
• 在需要时生成清晰、易懂的回复或摘要

选择最佳 LLM取决于具体环境——数据隐私、集成选项和流程复杂度等因素都会影响哪种模型表现最佳。

机器学习（ML）

智能自动化流程中的机器学习模型负责处理更为具体、依赖数据的任务，从而提升自动化的表现。它们通常在后台执行以下操作：

• 预测流程结果或对输入数据进行分类
  
• 当流程偏离正常时检测异常
  
• 持续监控系统性能，以保持准确性和效率

这些机器学习模型可能完全不涉及LLM或自然语言处理。它们的作用是通过数字为自动化提供更好的感知和决策信号，使其能够实时做出恰当响应。

智能文档处理（IDP）

智能文档处理是指AI如何读取非结构化文件——从扫描表单到手写笔记——并将其转换为自动化系统可用的数据。

IDP步骤历来是智能自动化中资源消耗最大的环节之一，每个解析阶段都具有自身的复杂性和成本。

为了展示文档解析方式的变化，下面简要对比了2019年常见方法与2025年基于LLM方法的标准做法：

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解析成本和格式支持基于LlamaIndex的最新基准测试，该测试评估了LLM在扫描输入、复杂版式文件和检索场景下的文档理解能力。

API集成与工具执行

API让不同软件能直接交换信息。在智能自动化中，API用于执行诸如提交表单、安排事件、创建工单或更新记录等操作。

自动化系统根据解析文档或RPA定义的步骤决定要做什么，然后调用相应API完成任务。操作完成后，流程无需人工干预即可继续。

无论任务简单还是复杂，核心思路都是一样的：一旦自动化系统知道要做什么，就需要一种执行方式，而API则提供了安全可靠的操作通道，并能为后续审查保留记录。

授权与安全（OAuth，MCP）

自动化系统在真实账户上操作，访问敏感工具，在生产环境中进行更新，更重要的是，它代表所有者的诚信。

这意味着每一步都需要合适的访问权限，更重要的是，代理需要知道是谁（或什么）做了什么。

• OAuth（用户授权访问）：当自动化需要代表某个人操作时使用。它提供与用户权限绑定的、时效性的令牌。
  
• 模型上下文协议风格的服务身份（机器对机器）：让机器之间可以直接认证，如同数字徽章，无需人工介入。

具体设置取决于环境和合规要求。

智能自动化与RPA有何区别？

机器人流程自动化（RPA）专为重复性任务设计。它遵循固定规则，自动化诸如字段间复制数据、移动文件或填写表单等任务。当步骤始终一致、输入可预测时，这些机器人表现良好。

智能自动化（IA）则不是遵循固定脚本，而是利用AI根据上下文动态响应，选择操作、处理边缘情况，并协调多步骤工具。

想象一下，通过企业资源计划聊天机器人处理发票。

• RPA机器人从固定字段提取总额并录入系统。如果格式变化，流程就会中断。
  
• IA系统会读取文档，理解内容，标记异常情况，并决定流向——即使版式全新也能应对。

核心区别在于：RPA完成已规划好的任务，而IA在运行中决定如何完成任务。

为日常任务添加AI自动化

大多数企业已经有可重复的流程——如订单审批、记录更新、文件转移。问题在于，这些流程只有每一步都按计划进行时才有效。

AI代理让这些工作流程更灵活。它们可以等待缺失信息，遇到变化时重新启动，持续推动流程，而不是让团队从头再来。

你无需替换现有系统。AI可以叠加在当前工具之上，只在需要时介入，其余流程照常运行。

立即开始构建——永久免费。