Aurora AI 極光有序

極光有序有限公司｜企業 AI 工作平台

AI Agent、RPA 與工作流程 應該怎麼分工

RPA 適合重複且可預先定義的操作，工作流程負責固定順序與狀態，AI Agent 則處理需要理解與判斷的步驟。本文說明三者如何搭配。

本文重點

  • 固定重複操作不一定需要 Agent
  • 需要理解與例外判斷時才使用 AI
  • 用共同任務狀態把不同執行方式串起來

RPA 擅長固定、重複、畫面可預期的操作

當輸入格式穩定、操作步驟固定，而且系統沒有合適 API 時，RPA 可以模擬人員在介面上的重複動作。它的價值是忠實執行預先定義的規則，不是臨場理解模糊需求。

如果欄位位置、畫面流程或例外情況經常改變，RPA 需要額外維護。這時應先判斷問題是介面不穩定，還是工作本身需要語意理解。

工作流程自動化負責順序、狀態與責任

工作流程工具適合描述先後順序、條件分支、等待、通知與負責人。它能回答任務現在在哪一步，卻不一定能自行理解一封不完整的信件或一張工程圖。

即使導入 AI Agent，明確的任務狀態仍然重要。企業需要知道哪些步驟已完成、哪個工具正在執行、何時等待人員，以及失敗後從哪裡接續。

AI Agent 適合需要理解、規劃與工具選擇的步驟

當工作包含自然語言、非結構化附件、資料缺漏或多種可行路徑時，AI Agent 可以協助整理上下文、提出計畫、選擇已允許的工具並處理例外。

這不代表 Agent 應取得無限制權限。模型、工具、Skills 與確認條件仍需由管理端設定，高影響動作也應在執行前回到人員決定。

最實際的做法是分工，不是全面替換

一條企業流程可以同時包含固定轉檔、規則式匹配、AI 整理、人工確認與既有系統操作。真正重要的是讓這些步驟共享同一個任務上下文與狀態。

Aurora 將 Agent、背景任務、工具與人員決策放在同一項工作裡。團隊可以保留既有自動化，再把需要理解或判斷的部分逐步接進受控執行。

常見問題

AI Agent 會取代 RPA 嗎？

不一定。固定、重複且規則清楚的操作仍可由 RPA 或一般程式執行；AI Agent 更適合處理語意理解、計畫與例外判斷，兩者可以存在於同一條流程。

工作流程工具和 AI Agent 有什麼差異？

工作流程工具主要管理固定順序、狀態與分支；AI Agent 能根據上下文規劃與選擇工具，但仍需要明確的權限和人工確認邊界。

Aurora 在三者之間扮演什麼角色？

Aurora 提供共同任務環境，讓需求、附件、背景任務、Agent、工具狀態、人員決策與交付結果能在同一個上下文裡接續。

延伸閱讀

從相鄰問題繼續理解企業 AI 工作流，而不是把每一篇文章當成獨立的名詞解釋。

企業需要的不是另一個聊天視窗

企業導入 AI Agent，真正困難的是如何承接任務、執行工具、保留人工決策與交付結果。本文說明 Aurora 為什麼從工作流程，而不是聊天介面出發。

把問題帶回 Aurora

文章提供判斷框架；Aurora 的產品頁、解決方案與流程評估則讓團隊把框架放進一條真實工作。