Unverified50% confidenceFactExact time
与传统RPA相比，LLM驱动的Agent能够处理非结构化输入并动态调整执行路径，而非严格遵循预定规则
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7/17/2026
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Unverified与传统 RPA 不同，Agent 不需要预先编写固定执行脚本，而是由模型在运行时动态规划步骤79% similarUnverifiedRPA依赖预设规则和固定UI操作路径，而AI Agent通过LLM赋予系统语义理解和动态规划能力，能够根据上下文灵活选择执行路径79% similarUnverifiedAgent与传统RPA的本质差异在于RPA依赖预设规则易失败，而Agent能在遭遇异常时动态推理出新的执行路径77% similarUnverifiedLLM时代的MAS范式中，每个Agent以LLM为核心推理引擎，能够动态规划行动序列、调用外部工具并与其他Agent协商75% similarUnverified现代基于LLM的Agent通过自然语言角色描述和工具调用能力获得自主执行任务的能力，无需手工编程定义行为逻辑73% similar
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