企业为何需要将基于UI的自动化与基于 LLM的自动化相结合？

近期，AI公司如Anthropic、Amazon和OpenAI推出的基于大型语言模型（LLM）的自动化技术（如Computer Use、Amazon Q Business、Operator等），通过自然语言理解直接操作界面，无需编码即可实现任务自动化。

我们对这类技术进行了深入评估，对它们在企业自动化领域的潜力感到兴奋，也正将相关技术整合至高能RPA 平台。它们使 AI 能以类似于人类的方式与软件交互，有望彻底改变人机互动模式，大幅提升个人效率，让普通用户也能轻松实现任务自动化。但有一点需要注意：基于 LLM 的自动化无法完全替代基于 UI 的自动化。例如，在高吞吐量、涉及多系统操作或敏感数据的关键业务流程中，UI 自动化仍是更优选择。

尽管这类技术展现出颠覆传统UI自动化的潜力，但其在企业级场景中的适用性仍存在局限。

本文从技术差异、核心优势及未来趋势三方面展开分析。

一、技术原理与核心差异

二、UI自动化的不可替代性：四大核心优势

1. 精准性与确定性

关键场景 ：订单处理、财务对账等高精度流程需100%准确。

数据对比 ：UI自动化成功率96.5%VSLLM自动化14.9%（测试数据），后者因模型幻觉可能导致误操作（如点击错误按钮）。

2. 可控性与安全性

风险规避 ：UI自动化严格遵循预设逻辑，避免LLM不可预测行为（如下载无关文件）。

数据安全 ：本地运行避免截屏数据泄露，支持权限管控；LLM云端处理可能涉及敏感信息外流。

3. 复杂流程支持

多系统协同 ：跨ERP、CRM等系统的端到端流程依赖UI自动化的稳定衔接，LLM在跨平台逻辑处理上尚不成熟。

数据完整性 ：UI自动化可捕获瞬时操作（如下拉菜单），而LLM依赖屏幕截图易遗漏动态元素。

4. 高吞吐与稳定性

大规模批量任务（如万级订单处理）需毫秒级响应，UI自动化性能稳定；LLM因网络延迟和计算开销难以满足实时需求。

三、未来趋势：协同而非替代

1. 技术融合路径

【 LLM赋能UI自动化 】

零代码开发 ：通过自然语言生成自动化脚本（如高能零代码开发平台）。

自修复流程 ：引入高能Agent自动检测并修复界面元素变更导致的故障（即将推出公测）。

【 UI自动化补充LLM短板 】

在LLM流程中嵌入预设规则校验，确保关键节点准确性。

混合架构下，敏感操作由本地UI机器人执行，非敏感任务交予LLM。

2. 企业级应用场景分化

【 LLM主导场景 】

临时性、个性化任务（如员工自助生成报销单自动化）。

界面频繁变化的轻量级流程（如社交媒体管理）。

【 UI自动化主导场景 】

核心业务系统（如SAP、Salesforce）的高频事务处理。

合规严苛的金融、医疗数据操作。

3. 平台化整合

高能RPA平台通过统一控制台管理两类自动化技术，实现：

资源编排 ：按任务需求动态分配LLM或UI机器人。

安全治理 ：集中管控数据权限与审计日志，降低LLM的合规风险。

结论

LLM自动化革新了人机交互模式，但其技术成熟度和安全性局限使其短期内难以取代UI自动化。未来，企业需根据场景需求选择技术组合：LLM用于敏捷、低代码的灵活需求，UI自动化确保核心流程的精准与安全 。随着多模态模型进化与混合架构普及，两者的深度协同将推动自动化进入“智能+可靠”的新阶段。

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