1. 大模型存在幻觉 vs 企业业务容错性低。大模型在生成内容时可能产生不准确的结果，而企业的绝大部分业务往往容错性低，细微的错误都可能带来严重的影响。这种矛盾导致很多企业在实际业务中不敢大规模应用大模型。例如，在财务场景中，一个错误的数字可能导致巨大的经济损失。因此，如何提高大模型的准确性和可靠性，是大模型得以大规模应用的关键。

2. 大模型的输入长度有限 vs 企业海量领域知识。尽管大模型包含了广泛的通用知识，但在企业的专业领域知识方面却显得不足。解决企业具体业务问题往往需要深厚的领域知识和经验，而大模型在预训练阶段无法获取到这些数据。例如，在制造业，如果没有掌握详细的工艺流程和设备操作知识，大模型则无法优化和赋能生产过程。因此，如何将企业的专业领域知识与大模型结合，解决具体业务问题，是一个亟待解决的挑战。

3. 大模型内容生成能力强 vs 工作执行能力弱。大模型在生成内容方面表现优异，能够撰写文章、生成图片等，但在实际工作执行方面仍有不足。这种矛盾导致大模型在应用中面临“只会说、不会做”的局面。例如，在营销领域，大模型可以生成创意文案，但在实施营销活动时，还需要人的干预和执行。因此，如何增强大模型的工作执行能力，尤其是让大模型和人协同工作实现从内容生成到任务执行的全流程覆盖，是大模型在企业中落地的关键。

阶段一：RPA 自动化

在这一阶段，数字员工主要通过机器人流程自动化（RPA）技术，代替人类完成高频率、重复性的任务，包括数据抓取、数据录入以及跨系统操作等。RPA的引入使得企业能够显著减少人力成本，提高数据处理的准确性和效率，并实现24/7不间断的业务处理。因此，这一阶段的关键词是“自动化”。

阶段二：RPA+AI 智能化

随着人工智能技术的发展，数字员工进入了RPA+AI阶段。在这个阶段，数字员工不仅能够执行自动化任务，还能借助AI的能力，处理更复杂、更智能的任务。比如，通过自然语言处理（NLP）技术，数字员工可以进行文档处理和智能问答，自动化完成传统RPA无法完成的工作。通过机器学习算法，数字员工能够进行数据分析和预测，为企业提供更精准的决策支持。这一阶段标志着从“自动化”到“智能化”的跨越，使数字员工在更多和更复杂的业务场景中得以应用。

阶段三：AI Agent 人机协同

如今，数字员工正迈入AI Agent阶段。这个阶段的数字员工充分利用多模态大模型的理解、生成和推理能力，成为每个员工全天候的智能助理。这意味着AI Agent不仅能执行任务，还能理解用户的意图和复杂的业务情境，主动为员工提供实时的建议和支持。例如，在客户服务场景中，AI Agent能够快速检索和分析历史记录，为客户提供个性化的服务建议。因此，这一阶段的关键词是“人机协同”，它标志着数字员工与人类员工之间的无缝合作，将企业的工作模式和运营效率提升到新的高度。

当然，这三个阶段解决的是不同的问题，因此他们的关系并不是相互取代，而是相互补充。AI Agent作为数字员工的第三阶段，大大提高了数字员工能够处理业务的复杂度，以及覆盖员工的规模，让“每个人拥有智能助理”成为可能。

数字员工开发助手

开发成本高是阻碍数字员工规模化应用的主要障碍。去年我们推出了RPA魔法帽，利用大模型生成RPA流程代码，提升了开发效率。今年，我们借助多模态大模型，推出数字员工开发助手，在代码生成、插件开发、流程自愈等方面全方位赋能开发者。例如，通过数字员工开发助手，开发者不仅可以快速生成复杂的流程自动化代码和插件，还能够自动分析和修复运行过程中的出现的异常，显著减少开发成本和维护成本。

知识管理和问答助手

企业中存在大量散落各处的专业知识文档，难以有效管理和使用。针对这一痛点，我们推出了知识管理和问答助手，旨在成为专业领域知识工作者的得力助手。结合RPA、IDP、大模型等技术，知识管理和问答助手可以自动整理和分类企业的知识文档，实现高效的知识管理、检索和问答。例如，在医药行业，知识管理和问答助手可以帮助研究人员快速查找相关医学文献和实验数据。

文档审核助手

企业中有大量文档需要审核，以识别和规避风险。过去，这类工作主要依赖人工完成，工作量大且容易出错。我们推出的文档审核助手，从根本上改变文档审核的工作方式。通过简单的配置，文档审核助手就能够自动识别文档中的潜在风险点，并给出审核建议。例如，在制造业，文档审核助手可以审核供应链中的合同、票据等多种文档，确保各项合规要求得到满足，同时大大提升文档审核的效率。