PRA（流程机器人自动化）与智能体（AI Agent）是两种不同维度的自动化技术，其核心区别体现在技术定位、能力层级和应用场景上。

以下是两者的主要区别分析：

一、技术定位与核心能力

示例：

PRA：自动将Excel数据录入ERP系统（需固定格式）、自动获取网银流水和对账、电商产品自动化上下架。

AI智能体：分析客户邮件内容，自动生成个性化回复并调整服务策略。

二、技术实现路径

PRA：

基于脚本和宏操作，模拟人类界面交互（如点击、复制粘贴）。

依赖图形化流程设计工具（如拖拽式画布），开发门槛低。

AI智能体：

结合大语言模型（LLM）、知识图谱等技术，实现动态推理与规划。

需数据训练和算法调优，开发复杂度高，但支持长期自我优化。

三、应用场景对比

案例：

PRA在发票处理中仅能下载附件，而AI智能体可解析发票内容并分类。

AI智能体可预测库存需求并自动生成补货策略，PRA仅能执行补货指令。

四、能力层级演进

根据AI智能体的能力分级（L0-L5）：

PRA：相当于L1级别（基于规则），仅执行预定义步骤。

AI智能体：

L2-L3：结合监督学习/强化学习，实现简单推理（如客服问答）。

L4-L5：具备自主学习和多智能体协作能力（如供应链全局优化）。

五、互补性与融合趋势

互补场景：

PRA负责执行层的标准化操作（如数据录入）

AI智能体负责决策层的复杂分析（如需求预测）。

融合模式：

PRA+AI：例如用AI解析非结构化数据后，由PRA执行系统录入。

智能流程自动化（IPA）：整合两者优势，实现端到端自动化。

简言之，PRA 和智能体都围绕 “自主达成目标” 展开，强调动态规划、环境适应和模块化协作，只是 PRA 更侧重“过程推理的架构设计”，而智能体是更宽泛的 “自主实体”概念，两者在复杂系统建模和自主决策场景中常存在交叉应用。