在RPA（机器人流程自动化）与AI Agent的融合进程中，我们看到了从"规则驱动"到"智能决策"的显著转变。传统的RPA系统主要依赖预设的流程来执行重 复性任务，但随着AI技术的不断成熟，RPA开始与AI Agent紧密结合，形成了"RPA+AI"的新型自动化模式。例如，Automation Anywhere的AI Agent Studio通 过低代码平台，使用户能够轻松构建自定义的AI Agent，这些Agent能够将自然语言指令转化为实际的自动化流程。而实在智能的TARS-RPA-Agent更进一 步，它不仅具备出色的意图理解能力，还能在复杂的操作系统和桌面软件环境中精确操作，甚至能够通过"自主感知"调整策略，实现了从简单的任务执行者 到复杂决策者的华丽转身。 当前，AI Agent正经历着从"单体工具"向"多Agent协同"的演进。字节跳动的扣子空间通过MCP协议实现了跨平台工具的集成，使得AI Agent能够访问外部服 务并扩展其功能边界。智慧芽的Eureka平台则构建了专注于技术创新领域的AI Agent生态，用户可以在这个平台上标准化或自定义开发Agent，形成了一个 类似于"Agent Sto ...