随着大型深度学习模型的热潮持续高涨并进入全新阶段，关于AIAgent的探讨和研究逐渐引发了业界的广泛关注。这种关注不仅源于AIAgent在模拟人类智能行为、提供个性化服务等方面的巨大潜力，更在于其可能引领的下一轮技术革命和产业变革。许多人都在期待着AIAgent在新的阶段中能够带来更多的突破和创新，推动人工智能领域向更高层次发展。
比尔盖茨表示，如果你愿意，智能代理可以为你提供全方位的帮助，无论是完成日常任务、获取信息，还是进行决策。只要允许它追踪你的在线行为和现实位置，它就能深入理解你的活动、人际关系、兴趣爱好、时间安排等诸多方面。这个智能代理就像一个贴心的助手，时刻陪伴在你身边，默默地了解你的需求和偏好。当你需要帮助时，它可以随时提供支持，无论是提醒你即将到来的会议，还是为你推荐符合你口味的新餐厅。
传统RPA和AIAgent在定义、原理和特点上存在明显的区别。
- 定义：RPA指的是以机器人作为虚拟劳动力，依据预先设定的程序与现有用户系统进行交互并完成预期的任务。AIAgent是基于人工智能技术的智能代理系统，可以通过学习和理解数据、自主决策和与用户进行自然语言交互等方式，模拟人类的智能行为。
- 原理：RPA主要依据预先设定的程序执行任务，流程相对自动化，不需要做很多判断。AIAgent则结合了人工智能技术和自动化技术，可以通过学习和理解数据、自主决策和与用户进行自然语言交互等方式，模拟人类的智能行为。
- 特点：RPA倾向于重复地执行命令，根据预先设定的规则和程序执行任务，不涉及复杂的决策和学习能力。AIAgent则更倾向于发出命令，通过学习和理解数据、自主决策和与用户进行自然语言交互等方式，模拟人类的智能行为，具备更高级的自主能力和智能交互能力。
总结来说，传统RPA主要关注自动化重复性任务，而AIAgent则更注重智能决策和人工智能的能力。虽然AIAgent并不能完全取代传统的RPA，但在处理复杂、多变的业务环境时，结合两者的优势可以实现更全面、智能的自动化解决方案。
以实在智能基于自研的TARS垂直大模型推出的行业首个Agent产品——TARS-RPA-Agent产品为例，TARS-RPA-Agent不仅有着强大的意图理解能力，还可以在复杂操作系统及桌面软件环境下精准的电脑操作能力——但并不是类似“播放歌曲、播报天气、网页订票”等可以通过解析网页源代码、或调用API接口方式所实现的简单人机交互。
例如，“我明天要去医院看病，帮我在钉钉上请个假。”
依照理解-执行的操作流程，只能选择通过RPA方式模拟人类的动作，对电脑软件进行操作。但如何在理解意图的基础上，对所要操作的软件界面精准识别？实在智能基于计算机视觉（CV）大模型的“智能屏幕语义理解”技术（ISSUT）为TARS-RPA-Agent装上了感知世界的眼睛，使其可以“秒懂”屏幕画面，第一时间完成自动解析，带来真正基于人类视觉的电脑屏幕和操作对象理解。
AIAgent的大幕刚刚拉开，好戏还在后头。随着技术的不断进步，AIAgent将会在更多领域展现其强大的能力。无论是在医疗、金融、教育还是娱乐领域，AIAgent都将为人类带来前所未有的体验和便利。未来，我们将会看到更加高效、智能、个性化的AIAgent，它们将为我们的生活和工作带来更多的惊喜和可能性。
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