在科技浪潮的推动下，AI Agent市场正经历深刻变革。Kognitos智能RPA厂商凭借675万美元融资和生成式AI自动化的定位，吸引业界关注。然而，微软早已将ChatGPT融入Power Platform，提供低代码应用开发体验，引领市场。初创公司如澜码科技也积极拥抱生成式AI技术，专注人机协同研发。同时，RPA领域其他参与者也在加快布局超自动化赛道，积极引入生成式AI技术，优化自动化流程。这些应用提升了超自动化的效率和质量，为用户带来智能、个性化的服务体验。

整体而言，目前大部分超自动化厂商都已经引入、集成并部署了基于LLM的生成式AI技术。

那么，都有哪些厂商引入了生成式AI？生成式AI在超自动化中有哪些应用？对超自动化有什么影响？

再谈超自动化：引领技术革新

超自动化概念自Gartner提出以来，备受业界关注。它融合了RPA、流程挖掘、智能BPM等技术，对业务流程进行全面优化，强调人与技术、应用、服务的高效协同。

Gartner明确超自动化的定位，致力于全面自动化可自动化环节，降低企业成本，释放潜力。在数字业务快速发展的背景下，超自动化为企业提供高效解决方案，提升效率、性能和业务敏捷性。

超自动化已成为企业数字化转型的关键，超越单一技术范畴，成为自动化战略的重要组成部分。它不仅是技术优化，更是业务驱动方法，提升数字化进程的弹性、可扩展性和成本效益。

实现超自动化需多种技术、工具和平台协同工作，包括事件驱动软件架构、RPA、低代码/无代码工具、机器学习、BPM套件、集成平台及人工智能等。特别是生成式AI技术的融入，为超自动化注入新活力。

超自动化涉及IT基础设施到业务流程的全面变革，实现跨领域端到端自动化，大幅提升组织效率。随着技术成熟和市场接受度提高，超自动化市场潜力日益显现。Gartner预测，到2024年，超65%的大型组织将部署超自动化，市场规模预计将持续扩大。

面对技术革新和市场机遇，厂商积极投入布局。超自动化将引领未来技术发展方向，为各行业带来更高效、智能和便捷的业务流程体验。

探索超自动化与生成式AI的融合之旅

超自动化技术正日臻成熟，其与生成式AI的结合正成为业界新宠。ChatGPT引领的生成式AI风潮，让超自动化厂商纷纷试水，融入先进技术。国内厂商亦不甘示弱，引入国产AI大模型，力求在市场竞争中崭露头角。

生成式AI在超自动化架构中发挥着举足轻重的作用。通过集成到特定工具或部署相关大模型，实现其功能，已成为行业主流。RPA厂商积极引入GPT技术，利用自然语言处理、机器学习等功能，提升自动化流程效率与准确性。低/无代码平台亦不甘落后，集成生成式AI技术，为开发者带来智能、便捷的开发体验。

此外，BPM、iPaaS、BI及流程挖掘等超自动化技术子集也积极引入生成式AI，实现业务流程的全面优化与智能化。生成式AI在超自动化技术合集中已无处不在，不仅提升自动化效率，更推动超自动化向更高层次发展。

随着技术不断进步与市场成熟，超自动化与生成式AI的融合将引领未来技术新方向，为各行业带来更高效、智能和便捷的业务流程体验。

生成式AI在超自动化中的融合与创新

生成式AI在超自动化领域展现出巨大的潜力与价值。它不仅能够显著提升作业效率，降低维护成本，还极大地优化了用户体验，为超自动化的推进注入了新的活力。

在自动化流程实施方面，生成式AI发挥着至关重要的作用。通过自动生成业务流程文档、测试用例和优化建议，它极大地减少了人工编写的时间和错误，提高了自动化流程的效率和准确性。这不仅为企业节省了大量的人力和时间成本，还提升了业务流程的可靠性和稳定性。

此外，生成式AI还为企业自动化决策提供了有力支持。它能够提供丰富的数据源和内容形式，增加超自动化的覆盖范围和应用场景。通过生成个性化的广告文案、创意以及评估报告和改进建议，生成式AI帮助企业实现更精准、更快速的决策调整，提升了企业的竞争力和市场响应速度。

在数据分析和预测方面，生成式AI同样发挥着不可替代的作用。它能够自动进行数据清洗、整理、探索和可视化，帮助用户快速了解数据的概况和特征。同时，它还能够根据数据的特点和目标，自动生成合适的数据建模和预测方案，实现更智能、更高效的数据驱动业务。

生成式AI与超自动化结合应用的案例

超自动化与生成式AI的集成应用案例不断涌现。

其中UiPath的实践尤为引人注目。UiPath运用ChatGPT分析客户反馈，通过识别情绪，为市场洞察提供了有力支持。ChatGPT的响应结果被机器人自动化处理，准确分类并定向至产品开发团队，提升了反馈处理的效率和准确性。在AI峰会上，UiPath推出的Clipboard AI展现了跨应用程序的自动粘贴、复制功能，以及非结构化数据查询、货币转换等特色，为超自动化与生成式AI的融合探索了新路径。

同时，国内RPA厂商也在积极探索融合之路，实在智能推出的Chat-IDP产品，将大型语言模型LLM的语义理解、多轮对话等能力嵌入文档审阅中，实现了文档内容的直接提问交流。用户无需在多个平台间跳转，即可轻松完成关键信息查找、改写续写等操作，极大地提升了工作效率。

随着生成式AI技术的不断发展和用户接受度的提高，越来越多的应用案例证明了其与超自动化融合的巨大潜力，为行业带来了更智能、高效和便捷的业务流程体验。我们有理由相信，未来两者融合将更加紧密，推动行业迈向新的发展阶段。

生成式AI对超自动化的影响

生成式AI对超自动化的影响广泛而深远，不仅提高了效率与准确性，减少了人工干预，还提升了决策质量，加强了整体智能化水平。

其影响不仅限于超自动化的某一技术子集，而是贯穿于整个架构，推动业务流程自动化的高效运营。

以RPA为例，结合生成式AI技术如AutoGPT，机器人能够自主执行任务，甚至处理复杂工作，减少了人工干预需求。在低/无代码领域，生成式AI能自动生成代码和程序，降低开发门槛，助力企业数字化转型。比如实在智能推出的实在Agent（智能体）具备强大的智能化能力，它能够像人一样理解和分析复杂业务场景，根据上下文进行灵活决策，并自动执行相应的操作。这种能力使得RPA不再局限于简单的流程操作，而是能够深入到业务的核心，实现真正的智能化。

在实际应用中，AI Agent与RPA的结合为企业实现业务智能化和自动化提供了强大的支持，实在智能的TARS-RPA-Agent已成功应用于多个行业场景，实现了从单纯的人工操作向智能化自动化的转变。

无论是引入生成式AI到超自动化的某个子集，还是重塑整个架构，都将对超自动化流程产生深远影响。因此，深度融合生成式AI与超自动化，将是未来研究的重点，为各行业带来更加智能、高效和便捷的业务流程体验。