在 AI 出现之前，办公室里已经有了一批不知疲倦的「数字工人」：它们按写好的脚本，每天定点抓数据、填表格、发报表。这批技术的统称叫 RPA，机器人流程自动化。理解它能干什么、不能干什么，恰好能看清如今 Agent 的边界在哪里。
老自动化的工作方式
RPA 的核心是录制与回放：人把操作流程演示一遍，工具把它录成脚本，之后原样重放。它不理解页面内容，只认位置和规则——按钮在哪个坐标、表格第几列，规则一变就得重录。WPS AI 里的一些批量表格处理、文心一言平台早期的部分流程组件，都有这种按固定脚本执行的影子。
它的优势同样明显：执行路径完全确定，结果可预期，跑了多少次都不会走样。凡是规则稳定、重复量大的流程，RPA 至今仍是省心的选择。
RPA 的维护成本常被低估：脚本不是录完就一劳永逸，页面改版、字段更名、流程微调，每一项都要回去改脚本。团队大、流程多的公司甚至养着专门的维护角色。算总账时要把这笔钱算进去——脚本越堆越多，维护负担越重，这就是老自动化最真实的隐性成本。也是为什么近年很多团队在评估：新流程直接用智能体形态起步，老脚本跑到不值得维护时再迁移。录制的质量决定回放的质量，录之前先把流程走顺，别带着毛病录。
| 维护事项 | 什么时候发生 | 要付出什么 |
|---|---|---|
| 页面改版 | 按钮位置、页面结构变了 | 回去改脚本 |
| 字段更名 | 表格列名或表单字段调整 | 相关步骤要重录 |
| 流程微调 | 业务规则小改 | 脚本同步修改 |
| 脚本堆积 | 流程越接越多 | 维护负担越重，大团队要设专职维护角色 |
生活类比：按固定图纸操作的机械臂
工厂里的机械臂照着图纸动作：第几秒转多少度、抓取哪个位置，分毫不差。图纸就是脚本，机械臂就是执行器。它的可靠来自不变，它的局限也来自不变。
机械臂比方的边界线在于：生产线换了新型号，机械臂要重新编程；而浏览器 Agent 面对改版页面，重新「看」一遍就能适应。差别就在有没有理解能力——前者执行指令，后者执行意图。迁移也不是推倒重来：RPA 攒下的流程清单和规则文档，恰好是配置智能体的现成材料，老经验换个载体继续用。
老方法与新形态各自适用谁
- 流程多年不变、量极大的后台作业：RPA 依然合适，成本更低更可控。
- 页面常变、需要理解内容的任务：交给智能体形态更省心。
- 两者混着的现实场景：先 RPA 打底，AI 兜住例外。
- 接口稳定的数据交换：脚本直连比页面操作更稳。
对照表：
- RPA：按规则执行，稳定但脆弱，改流程要改脚本。
- Agent：按意图执行，灵活但需要看住，质量有波动。
- 混合路线：核心流程脚本化，例外路径交给 Agent。
选型时先问流程变不变，再问要不要理解内容。
代码类任务怎么隔离，见沙箱执行；意图执行的典型代表，见浏览器 Agent；能力扩展的来源，见插件生态；权限怎么管，见权限最小化；凭证怎么存，见密钥管理。
一句大白话收束：RPA 是照剧本演戏的演员，Agent 是看懂大纲再上台的演员。剧本够用就用剧本，剧本跟不上就得靠理解。
关于 RPA 的三个常问问题
- RPA 会被 Agent 全面取代吗？：短期内不会。规则稳定、量大的流程，RPA 更省更稳；Agent 更适合接变化多、要理解的活，两者长期并存。
- RPA 脚本为什么老是坏？：因为它的判断依据是页面外观而非内容，按钮挪个位置、弹窗改个样式就断。坏得勤，说明该换按意图执行的方式了。
- 小团队用得上 RPA 吗？：用得上，但先算账：流程每月重复多少次、维护脚本要花多少时间，重复量不够大就不划算。算完这笔账再决定，比追新更靠谱。
