在科技浪潮的推動下，AI Agent市場正經曆深刻變革。Kognitos智能RPA廠商憑借675萬美元融資和生成式AI自動化的定位，吸引業界關注。然而，微軟早已将ChatGPT融入Power Platform，提供低代碼應用開發體驗，引領市場。初創公司如瀾碼科技也積極擁抱生成式AI技術，專注人機協同研發。同時，RPA領域其他參與者也在加快布局超自動化賽道，積極引入生成式AI技術，優化自動化流程。這些應用提升了超自動化的效率和品質，為使用者帶來智能、個性化的服務體驗。
整體而言，目前大部分超自動化廠商都已經引入、內建并部署了基于LLM的生成式AI技術。
那麼，都有哪些廠商引入了生成式AI？生成式AI在超自動化中有哪些應用？對超自動化有什麼影響？
探索生成式AI Agent，讓公衆自動化觸手可及
再談超自動化：引領技術革新
超自動化概念自Gartner提出以來，備受業界關注。它融合了RPA、流程挖掘、智能BPM等技術，對業務流程進行全面優化，強調人與技術、應用、服務的高效協同。
Gartner明确超自動化的定位，緻力于全面自動化可自動化環節，降低企業成本，釋放潛力。在數字業務快速發展的背景下，超自動化為企業提供高效解決方案，提升效率、性能和業務靈活性。
超自動化已成為企業數字化轉型的關鍵，超越單一技術範疇，成為自動化戰略的重要組成部分。它不僅是技術優化，更是業務驅動方法，提升數字化程序的彈性、可擴充性和成本效益。
實作超自動化需多種技術、工具和平台協同工作，包括事件驅動軟體架構、RPA、低代碼/無代碼工具、機器學習、BPM套件、內建平台及人工智能等。特别是生成式AI技術的融入，為超自動化注入新活力。
超自動化涉及IT基礎設施到業務流程的全面變革，實作跨領域端到端自動化，大幅提升組織效率。随着技術成熟和市場接受度提高，超自動化市場潛力日益顯現。Gartner預測，到2024年，超65%的大型組織将部署超自動化，市場規模預計将持續擴大。
面對技術革新和市場機遇，廠商積極投入布局。超自動化将引領未來技術發展方向，為各行業帶來更高效、智能和便捷的業務流程體驗。
探索超自動化與生成式AI的融合之旅
超自動化技術正日臻成熟，其與生成式AI的結合正成為業界新寵。ChatGPT引領的生成式AI風潮，讓超自動化廠商紛紛試水，融入先進技術。國内廠商亦不甘示弱，引入國産AI大模型，力求在市場競争中嶄露頭角。
生成式AI在超自動化架構中發揮着舉足輕重的作用。通過內建到特定工具或部署相關大模型，實作其功能，已成為行業主流。RPA廠商積極引入GPT技術，利用自然語言處理、機器學習等功能，提升自動化流程效率與準确性。低/無代碼平台亦不甘落後，內建生成式AI技術，為開發者帶來智能、便捷的開發體驗。
此外，BPM、iPaaS、BI及流程挖掘等超自動化技術子集也積極引入生成式AI，實作業務流程的全面優化與智能化。生成式AI在超自動化技術合集中已無處不在，不僅提升自動化效率，更推動超自動化向更高層次發展。
随着技術不斷進步與市場成熟，超自動化與生成式AI的融合将引領未來技術新方向，為各行業帶來更高效、智能和便捷的業務流程體驗。
生成式AI在超自動化中的融合與創新
生成式AI在超自動化領域展現出巨大的潛力與價值。它不僅能夠顯著提升作業效率，降低維護成本，還極大地優化了使用者體驗，為超自動化的推進注入了新的活力。
在自動化流程實施方面，生成式AI發揮着至關重要的作用。通過自動生成業務流程文檔、測試用例和優化建議，它極大地減少了人工編寫的時間和錯誤，提高了自動化流程的效率和準确性。這不僅為企業節省了大量的人力和時間成本，還提升了業務流程的可靠性和穩定性。
此外，生成式AI還為企業自動化決策提供了有力支援。它能夠提供豐富的資料源和内容形式，增加超自動化的覆寫範圍和應用場景。通過生成個性化的廣告文案、創意以及評估報告和改進建議，生成式AI幫助企業實作更精準、更快速的決策調整，提升了企業的競争力和市場響應速度。
在資料分析和預測方面，生成式AI同樣發揮着不可替代的作用。它能夠自動進行資料清洗、整理、探索和可視化，幫助使用者快速了解資料的概況和特征。同時，它還能夠根據資料的特點和目标，自動生成合适的資料模組化和預測方案，實作更智能、更高效的資料驅動業務。
生成式AI與超自動化結合應用的案例
超自動化與生成式AI的內建應用案例不斷湧現。
其中UiPath的實踐尤為引人注目。UiPath運用ChatGPT分析客戶回報，通過識别情緒，為市場洞察提供了有力支援。ChatGPT的響應結果被機器人自動化處理，準确分類并定向至産品開發團隊，提升了回報處理的效率和準确性。在AI峰會上，UiPath推出的Clipboard AI展現了跨應用程式的自動粘貼、複制功能，以及非結構化資料查詢、貨币轉換等特色，為超自動化與生成式AI的融合探索了新路徑。
同時，國内RPA廠商也在積極探索融合之路，實在智能推出的Chat-IDP産品，将大型語言模型LLM的語義了解、多輪對話等能力嵌入文檔審閱中，實作了文檔内容的直接提問交流。使用者無需在多個平台間跳轉，即可輕松完成關鍵資訊查找、改寫續寫等操作，極大地提升了工作效率。
随着生成式AI技術的不斷發展和使用者接受度的提高，越來越多的應用案例證明了其與超自動化融合的巨大潛力，為行業帶來了更智能、高效和便捷的業務流程體驗。我們有理由相信，未來兩者融合将更加緊密，推動行業邁向新的發展階段。
生成式AI對超自動化的影響
生成式AI對超自動化的影響廣泛而深遠，不僅提高了效率與準确性，減少了人工幹預，還提升了決策品質，加強了整體智能化水準。
其影響不僅限于超自動化的某一技術子集，而是貫穿于整個架構，推動業務流程自動化的高效營運。
以RPA為例，結合生成式AI技術如AutoGPT，機器人能夠自主執行任務，甚至處理複雜工作，減少了人工幹預需求。在低/無代碼領域，生成式AI能自動生成代碼和程式，降低開發門檻，助力企業數字化轉型。比如實在智能推出的實在Agent（智能體）具備強大的智能化能力，它能夠像人一樣了解和分析複雜業務場景，根據上下文進行靈活決策，并自動執行相應的操作。這種能力使得RPA不再局限于簡單的流程操作，而是能夠深入到業務的核心，實作真正的智能化。
實在Agent（智能體）
在實際應用中，AI Agent與RPA的結合為企業實作業務智能化和自動化提供了強大的支援，實在智能的TARS-RPA-Agent已成功應用于多個行業場景，實作了從單純的人工操作向智能化自動化的轉變。
無論是引入生成式AI到超自動化的某個子集，還是重塑整個架構，都将對超自動化流程産生深遠影響。是以，深度融合生成式AI與超自動化，将是未來研究的重點，為各行業帶來更加智能、高效和便捷的業務流程體驗。