LLM 自动化 vs RPA:省的不是智能,是编排成本

Explore Once, Compile to Code, Execute Forever

上周五晚上,一个做 RPA 的朋友跟我吐槽:他们给某电商平台搭的自动化流程,上线三个月,页面改版了两次,每次改版都要派人重新录制操作、调整元素定位、测试回归。「甲方觉得 AI 这么火,为什么你们的机器人还是这么脆弱?」

这个问题问得好,但答案可能不是他期望的。

脆弱的不是 AI,是 每次页面变化都要人工重新编排 这个工作模式。影刀、UiPath 这类传统 RPA 工具,本质上是人工录制 + 元素定位的自动化回放。它的优势是稳定——录制好的流程跑一千次都不会出错。它的劣势也很明显——页面改了,流程就废了,而修复的成本和第一次录制一样高。

大模型的 Computer-Use 和 Browser-Use 走了一条完全不同的路,但大多数人只看到了它「贵」和「慢」的一面,没看到它真正值钱的地方。

LLM 自动化 vs RPA:从线性成本到摊销成本

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通过桌面录屏实现自动化 RPA 的最佳实践

从屏幕录制到 AI 驱动的智能自动化流程构建

传统的 RPA(Robotic Process Automation)工具通常需要手动编写脚本或使用可视化编排工具,学习成本高且维护困难。随着多模态 AI 的发展,一种新的范式正在兴起:通过录制用户的桌面操作,让 AI 自动理解并复现这些操作。这种方式大大降低了自动化的门槛,让业务人员也能快速构建自动化流程。

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