傳統 RPA 已死？Agentic Automation 如何定義自動化的下一步
內容涵蓋如下，您也可在右側欄 (電腦版)，挑選感興趣的段落直接閱讀！
- 從 RPA 到 RPA+AI，再到「代理自動化」：自動化技術的三階段演進
- 從輔助到自主：RPA+AI 與 Agentic Automation 關鍵差異解析
- 傳統 RPA 機器人與 AI Agent 有什麼根本不同？
- AI 會完全取代 RPA 嗎？未來的協作模式是什麼？
- Agentic Automation 如何處理過去無法自動化的複雜流程？
- 導入 Agentic Automation 需要哪些核心技術與平台？
- 企業應如何規劃智慧自動化轉型策略？
- 結論：您準備好領導新的數位員工了嗎？
一、從 RPA 到 RPA+AI，再到「代理自動化」：自動化技術的三階段演進
RPA 從單純的規則導向自動化，到結合 AI 實現認知能力，最終走向具備自主決策的 Agentic Automation，這個演進脈絡其實有確的發展時間點。以下我們也穿插説明 RPA 領導品牌的 UiPath 的發展時間軸
i) 流程自動化技術奠基與 RPA 主流化（2005 年 – 2020 年）
此階段 RPA 的重點在於規則導向和可預測的重複性任務
- 技術奠基（2005 年）：RPA 看似是最近 6～7年才盛行成為企業數位轉型的基本功，但實際上，RPA 技術的基礎始於 1990 年代的屏幕抓取和工作流程自動化技術，並在 2000 年代逐漸演變為現代的 RPA 技術。而過去 7 年一直穩坐 RPA 領域領導品牌的 UiPath 也是在 2005 年於紐約創立的，這也為 UiPath 後續在 2018 年起爆發性成長打下了堅實基礎。
- RPA 主流化（2018 年）：此時期標誌著機器人流程自動化 (RPA) 的重要發展階段。RPA 機器人的特性是基於規則、行動可預測，適用於需要高可靠性和效率的重複性任務 。UiPath 在此時也確立了市場領導地位。
- 擴展至企業自動化（2020 年）：平台開始將產品範疇從單純的 RPA 領域擴展至企業自動化 (Enterprise Automation)。平台開始涵蓋 UI 自動化、API 自動化、低代碼 Apps、管理平臺 Orchestration 和自動化治理等廣泛的產品線
ii) RPA 結合 AI：智慧自動化階段（始於 2023 年）
RPA 流程開始結合 AI 技術，主要用於提升 RPA 的效率，被稱為 AI 驅動的自動化 (AI-powered automation) 或 智慧自動化 (Intelligent Automation)。這個階段重點是為機器人提供了認知升級，使其能夠處理更廣泛的任務，例如：
- 自動擷取和分類文件中的數據
- 提供自然語言處理能力以理解和生成文本
- 支援基於模型的預測和分析，但通常需要人類設定流程和監控
這解決了傳統 RPA 面臨的不確定性 (Uncertainty)、高變化性 (High Variability) 以及非結構資料 (Unstructured Data) 的三大問題，從而將 RPA 的潛力擴展到近乎無限。
根據調查，結合 AI 的自動化流程能夠將營運效率提高 30%，員工生產力提高 34%，並將 RPA 投資報酬率提高 67%
而 2023 這一年標誌著平台從 RPA 轉向端到端（End-to-end）平台，並大規模整合 AI 能力。
智慧文件辨識（IDP/IXP）、語意分析和結合生成式 AI 的自動化（例如 UiPath Autopilot）被納入自動化平台的核心功能，使機器人能夠處理非結構化資料和需要更高認知技能的流程
⚡ 我們將在下一篇詳細分享 UiPath 的 AI 核心技術（敬請期待）
iii）邁向 Agentic Automation 代理自動化（2025 年開始）
Agentic Automation（代理自動化）是自動化演進的最新階段，能實現具備自主行動和獨立決策能力的智慧型代理工作流程（Agentic Workflow），旨在實現 AI 轉型的「最後一哩路」
核心定義：Agentic Automation = RPA + AI Agent 。Agent 代理人負責思考、規劃與決策，而 Robot 機器人則負責高效準確地執行
2025 年這一年被視為進入 Agentic Automation 代理自動化時代。Gartner 將 Agentic AI 列為 2025 年十大策略技術趨勢之首
UiPath 也將 Agentic Automation 視為其下一代產品規劃，並將 2025 年視為「代理元年」，核心工具如 Agent Builder 用於建構、評估與部署 AI Agent，和 UiPath Maestro 用於協調 Agent、機器人和人員的流程也在 2025 年正式推出
👉 總結來說，RPA 從規則驅動走向自主決策，其關鍵演進時間點如下：
- RPA 奠基： 2018 年，專注於規則導向的重複任務。
- 結合 AI 認知升級： 2023 年，大規模整合預測式 AI 和生成式 AI（如 IDP 和 Autopilot），處理更具認知需求的任務
- 自主決策 Agent 時代： 2025 年，進入 Agentic Automation，使 AI 代理人能夠自主規劃、決策，並將複雜的端到端流程自動化
二、從輔助到自主：RPA+AI 與 Agentic Automation 關鍵差異解析
時間軸的第二和第三階段看似相近，但其核心理念有著根本不同。前者是透過 AI「增強」RPA，後者則是讓 AI「主導」流程
👉 總結來說，RPA+AI 的核心是「讓機器人做得更好」，而 Agentic Automation 的核心是「讓代理人自主思考與行動」。兩者的差異在於自主性、應用範疇和技術架構，企業可根據需求的複雜度選擇合適的技術。
三、傳統 RPA 機器人與 AI Agent 有什麼根本不同？
新思維一：從「指令執行者」到「自主決策者」
有了以上三階段發展脈絡、並釐清細微差異後，為了幫助你理解企業營運流程自動化的深度變革，我們在這裡總結一下傳統「機器人 Robots」與新型態「代理 Agents」的根本差異。
傳統的 RPA 機器人是基於規則（rule-based）的執行者。它們遵循一套預先定義好的、可預測的腳本，以極高的可靠性重複執行標準化任務。你可以把它想像成一台精密的計算機，你輸入指令，它就精確地執行運算，不會出錯，但也絕不會越界。
而新一代的 AI 代理則是基於目標（goal-based）的決策者。你只需賦予它一個目標，它就能像人類知識工作者一樣，自主規劃、動態決策、並適應環境變化來達成目的。
AI 代理之所以能夠「思考」，源於其具備多項關鍵能力：
- 它能夠進行多步驟規劃與執行，將複雜目標拆解成非線性的行動方案
- 它能夠主動與環境互動，調用外部工具與 API 來獲取資訊或執行動作
- 它還能循環迭代與優化，根據過程中的反饋不斷調整策略
👉 這好比一位經驗豐富的特助，你告訴他「我需要一份市場趨勢報告」，他會自己思考如何收集數據、分析資料、撰寫報告，並在過程中根據突發狀況調整策略。
UiPath 創辦人暨執行長 Daniel Dines 精準地描述了這個思維上的躍遷：
The genie is out of the bottle. Generative AI, for the first time, has given us access to a technology that can imitate our mind. RPA was capable of imitating the way we work on applications, but generative AI imitates how we think.
簡而言之，RPA 模仿我們如何操作應用程式，負責高效準確地執行計劃，而生成式 AI 則模仿我們如何思考，將提示轉化為計劃 。
從「執行」到「思考」的轉變，是這場進化的核心。它開啟了自動化的大門，讓過去那些需要人類判斷、推理與解決問題的複雜工作，首次有了被自動化的可能。
👉 延伸閱讀：AI 代理的關鍵組成與運作方式
四、AI 會完全取代 RPA 嗎？未來的協作模式是什麼？
新思維二：從「取代」到「協同」，打造人機混合超級團隊
回到一開始的標題，「RPA 已死」的說法錯在哪裡？答案在於，未來的自動化並非一場零和遊戲的取代戰，而是一場強強聯手的協同作戰。它解決了純 RPA 的脆弱性和純 AI 的不可預測性，創造出企業級的彈性自動化架構。
下一代自動化的成功方程式是：Agentic Automation = RPA + AI Agent
這個公式融合了兩者的核心優勢，形成一個既可靠又具適應性的自動化架構。RPA 機器人負責執行流程中可預測、重複性高的部分，提供無可比擬的可靠性（reliability）；而 AI 代理則負責處理需要判斷、溝通與應對變化的複雜環節，提供高度的適應性（adaptability）。
一個有力的概念是將 RPA 視為流程的「核心骨架」，它確保了整個自動化流程的穩定與一致性。而 AI 代理則被整合在關鍵的流程節點上，如同神經系統，負責處理不確定性與複雜的決策。
這種協同模式結合了雙方的優勢，創造出一個更穩健、更智能、且更具擴展性的自動化生態系統。在這個生態中，人類、機器人與代理共同組成一支「超級團隊」，而人類的角色也從繁瑣的執行者（in the loop）轉變為策略性的監督者（on the loop）
五、Agentic Automation 如何處理過去無法自動化的複雜流程？
新思維三：從「自動化零碎任務」到「調度端到端複雜流程」
傳統 RPA 的強項在於自動化獨立、重複的零碎任務，例如從 Excel 複製數據到 ERP 系統。然而，對於一個完整的業務流程，RPA 往往只能處理其中的一部分，而那些涉及例外處理、跨部門溝通或複雜判斷的部分，仍然需要人類介入。
Agentic Automation 則將自動化的範疇從「任務」擴展到了「流程」。其真正的力量不僅在於 AI 代理的智慧，更在於平台核心的「流程協調」（Orchestration）能力。這種能力讓企業能夠管理與調度一個複雜、多步驟且耗時長的端到端業務流程，無縫串接 AI 代理、RPA 機器人與人類之間的任務交接。
以「收據檢核與帳務差異處理」為例：
代理自動化將複雜且多變的工作流程，轉變為人機協作的新範式
- Before (傳統 RPA)：RPA 機器人可以自動辨識發票、提取欄位資訊並與採購訂單進行比對。但一旦發現差異，後續的調查、與供應商來回的郵件溝通、判斷爭議是否合理等耗時費力的工作，就必須交由人工處理
- After (Agentic Automation)：當 RPA 機器人完成初步比對後，流程會交由一個 AI 代理接手。這個代理會自主查閱公司內部規範文件以了解允收的差異範圍，直接透過電子郵件與供應商聯繫以解決問題，並分析其回覆內容，處理後續的調帳流程。只有在極少數無法自主判斷的情況下，才會將案件升級給人類進行最終審核。
這種自動化範疇的擴張不是紙上談兵理論派的。
市場研究機構 Gartner 預測，到了 2028 年，至少有 15% 的日常工作決策將由 Agentic AI 自主完成
這意味著自動化不再只是處理單點任務的工具，而是成為調度企業核心流程的智慧中樞
六、導入 Agentic Automation 需要哪些核心技術與平台？
要實現從單點 RPA 到 Agentic Automation 的轉型，需要一個能整合並協調人、機器人與 AI Agent 的平台。
1. 代理管控與協調 (Agentic Orchestration)
UiPath Maestro 是實現代理自動化的核心，它提供端到端（End-to-end）的代理流程管理
- 功能：Maestro 能夠將 Agent 任務、RPA 流程、人機協作、API 事件和高級決策整合到流程中
- 設計：使用行業標準的 BPMN 2.0 結構來設計端到端代理流程
- 優勢：結束了傳統自動化流程中「啟動和停止」的分散狀態，將孤立的自動化任務轉變為連貫的長流程工作流。對於複雜流程如應付帳款，Maestro 能夠實現整個流程的端到端自動化
2. 代理開發與治理
- Agent Builder：這是提供給開發人員和業務用戶的簡單直覺介面，用於建立、評估和部署 AI Agent
- 治理與信任 (Governance and Trust)：Agentic Automation 必須建立在安全、可控的基礎上。平台提供審核、合規性、資料保護和 AI 信任層 (AI Trust Layer)，以確保 GenAI 模型的透明度、責任制和控制。這對於確保 AI 代理在處理敏感資料時遵守法規（如 GDPR、HIPAA）至關重要
⚡ 我們會在下一篇詳細分享 UiPath 對 Agentic Automation 的架構與定位介紹
七、企業應如何規劃智慧自動化轉型策略？
企業在導入 Agentic Automation 時，需要應對不可預測性、資料安全與系統整合和持續學習等挑戰
- 階段性導入：PGi 作為 UiPath 在台超過 6 年的資深合作夥伴，我們協助客戶階段性導入 Agentic Automation。我們協助客戶以 RPA 為自動化系統的核心骨架，並在適當的節點引入 AI Agent 的能力（如工具使用、長短期記憶），逐步提升流程智慧化的程度，同時降低系統的不可預測性，更重要的是，這也是在 Agentic AI 時代下，最能衡量 ROI 的方向。
- 協助方式：我們提供多種導入服務，包括基礎教育訓練、賦能訓練（協助客戶建立 CoE 組織概念並培養員工自行開發 RPA 流程的能力）、顧問服務和流程委外開發，以確保自動化流程高效穩定，並最大化效益。
👉 前往了解我們的 UiPath 導入開發與賦能服務
結論：您準備好領導新的數位員工了嗎？
傳統 RPA 並未消亡，它正在進化為一個更強大、更智慧的形態。要引領這場變革，領導者必須掌握三大戰略思維轉變：
- 從執行者到決策者：自動化的核心從遵循規則的機器人，轉變為實現目標的 AI 代理。
- 從取代到協同：未來屬於可靠的機器人、智慧的代理與人類策略家組成的混合團隊。
- 從零碎任務到端到端流程：自動化的視野從單點任務，擴展到協調整個複雜的業務流程。
這不僅僅是技術的升級，更是對「數位員工」能力的重新定義。
當我們的數位員工不只會「做」，更會「想」的時候，我們準備好成為他們的「領導者」了嗎？
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