RPA行业分析 - RPA与Agent的核心差异在于稳定性与可重复性，RPA更适合高精度、重复性业务流程[5][11] - 复杂业务流程中Agent的失败率呈指数级上升，20步流程在单步90%成功率下整体成功率仅12.16%[2][3][4] - RPA被类比为"机器人工人"，具有重复、稳定、精准的特点，而Agent更像"带情绪的实习生"[11] 影刀RPA产品创新 - 推出"魔法指令"功能实现AI语音搭建RPA流程，显著降低使用门槛[1][19] - 支持网页和数据处理场景的自动化流程生成，暂未覆盖桌面端跨软件场景[19] - 通过元素捕获区技术提升指令精准度，需用户手动标注关键操作区域[28][30][31] - 内置Prompt优化功能提高流程生成成功率[36] - 典型应用案例包括小红书笔记爬取（50-200条/天）、Excel数据处理、飞书多维表格自动同步[25][41][47][51] 行业应用场景 - 游戏领域早期应用案例：阴阳师自动刷狗粮脚本提升式神培养效率[6][8][9] - 内容领域可实现每日自动采集、筛选、存储爆款内容[43][52] - AI模型测试场景支持非API接口的批量图像生成自动化[53][54] - 典型数据处理流程包含采集→清洗→分析→存储全链条自动化[4][46][49] 技术发展趋势 - AI+RPA组合实现技术平权，使非技术人员也能创建复杂自动化流程[19][57][59] - 行业从可视化编程向自然语言交互演进，但元素级操作仍需人工标注[17][19][28] - 未来方向是构建"无感自动化"，实现长期稳定运行[55][60][61][62] - 当前产品局限在于桌面端自动化支持不足和部分场景仍需人工调试[19][48]