ADEPT是一款革命性的企业AI自动化平台，通过自然语言驱动的智能代理技术，将传统RPA从”手动编程”升级为”自然对话”，其在网页理解、任务规划和跨应用执行方面的技术领先性，使企业能够在几分钟内部署复杂工作流，大幅提升跨部门业务流程的自动化水平和执行效率。
一、工具概览与技术架构
ADEPT是一家成立于2022年的企业AI工具公司，专注于通过智能代理技术增强企业生产力，管理跨团队日常使用工具的手动、重复性工作流程。该公司由前OpenAI工程副总裁David Luan、前Google资深研究员Niki Parmar和Transformer论文共同作者Ashish Vaswani于2022年联合创立，总部位于旧金山。
核心技术架构
ADEPT采用全栈式方法构建实用、可靠的智能代理，其技术栈包括四个核心层面：专有代理训练数据（数万亿特定于Web UI和实际软件使用的标记）、多模态模型套件（在企业关键的代理行为方面表现卓越：定位、网络理解和规划）、自定义执行软件（由专有DSL和执行层支持，能够跨网站和软件应用程序执行操作）以及反馈和数据收集工具（直观且易于持续模型改进的自定义工具套件）。
公司的旗舰产品ACT-1是一个大规模Transformer模型，经过训练可以使用数字工具。它通过Chrome扩展连接，能够观察浏览器中发生的情况并执行点击、输入和滚动等特定活动。ADEPT还开发了AWL（Adept Workflow Language），这是一种表达性强的自定义语言，允许用户在ADEPT模型基础上轻松构建强大的多模态网络交互。
系统兼容性与集成能力
该平台与现有技术栈无缝集成，无需复杂的特定集成即可跨网站和软件应用程序执行操作。支持从Salesforce等CRM系统到Google Sheets等数据管理工具的各种软件工具的跨应用程序兼容性。在数据安全方面，ADEPT承诺通过保护客户数据、模型和产品来建立组织信任。
二、核心功能深度解析
智能定位与识别能力
ADEPT在其专有评估中的定位功能得分达到93分，能够准确定位网页或应用程序上的项目，如按钮、链接、文本字段等。这项能力是其自动化功能的基础，使AI代理能够像人类用户一样与界面元素进行交互。
网络视觉问答（Web VQA）
在Web VQA评估中，ADEPT得分88.2分，能够对网站、文档、PDF、图表、图形和表格进行推理并回答问题。这一功能使平台能够理解和处理复杂的视觉信息，为自动化决策提供智能支持。
端到端工作流执行
ADEPT在规划能力评估中得分88分（而GPT-4仅为59分），能够成功规划和执行复杂的企业端到端工作流。这一优势使其在处理多步骤、跨应用程序的复杂业务流程时表现出色。
具体应用示例
供应链管理场景：一次性检查数百个网站的运输可用性，即时制定准确的交付计划。
金融服务场景：从PDF/合同中提取关键信息，准确更新内部系统，并在工作完成后发送电子邮件。
医疗健康场景：处理符合业务逻辑的许可申请，保持人工在环路中以提交最终申请。
日常办公场景：通过自然语言命令创建损益表栏目、更新收入数据、在Redfin搜索房产、在Craigslist搜索特定商品等。
自然语言处理能力
平台使用自然语言指令在几分钟内（而非几个月）建立新工作流，大大降低了企业部署自动化解决方案的技术门槛和时间成本。
三、用户体验与社区反馈
界面设计与操作体验
用户普遍赞赏ADEPT与各种软件工具的无缝集成能力，在易用性和复杂任务自动化能力方面获得高分，被称赞能够提高日常操作的生产力和效率。平台采用用户中心的设计理念，通过学习和适应个人偏好来增强用户体验。
学习成本与上手难度
一些用户发现初始学习曲线较陡峭，但随着时间推移，自然语言界面简化了使用过程。对于非技术员工来说，虽然他们可能无法编程RPA机器人，但通常能够描述他们在计算机上试图完成的工作，这使得ADEPT的自然语言界面具有显著优势。
用户评价汇总
在专业评测中，ADEPT获得了四星评级，被标记为”优秀选择”。用户特别称赞其强大的自动化能力和用户友好的界面，认为它在精度和可靠性方面表现出色。
常见问题与局限性
主要限制包括对第三方应用程序兼容性的依赖性，以及初期学习成本较高。由于需要为AI真正有用，需要为每个特定软件提供足够的训练数据，这在短期内可能限制其在某些专业软件上的表现。
四、定价策略与性价比
定价模式现状
ADEPT采用基于企业需求和部署规模的定制定价模式。平台提供免费试用，允许用户在承诺前探索工具的功能。目前，详细的价格信息需要直接联系ADEPT获取，这种模式通常适用于企业级解决方案。
成本效益分析
据报告，ADEPT在2024年实现了7500万美元的收入，较2023年的4330万美元增长了73%，团队规模仅54人，显示出高效的商业模式和强劲的市场需求。
相比传统RPA解决方案，ADEPT的优势在于降低了自动化的门槛。传统RPA平台可能需要数十万美元的启动成本，还需要持续的劳动力支持，而ADEPT通过自然语言接口使自动化对所有公司都变得可及。
投资与估值情况
ADEPT已完成总计4.15亿美元的融资，最新估值超过10亿美元。2023年3月的B轮融资3.5亿美元由General Catalyst和Spark Capital共同领投，显示了投资界对其技术前景的信心。
五、适用场景与目标人群
核心目标用户群体
企业决策者与运营经理：寻求跨组织各部门（从人力资源到运营）释放价值的企业领导者。
业务流程分析师：特别适合希望简化运营、提高生产力并减少日常任务中人工干预的企业。
知识工作者：希望专注于最喜欢的工作并将其他任务委托给AI系统的专业人士。
最佳应用场景
大规模数据处理场景：在供应链管理中，需要同时检查数百个网站的运输信息并制定交付计划。
合规与审计流程：金融服务行业的合同信息提取、系统更新和自动通知流程。
客户服务自动化：医疗健康行业的许可申请处理，在保持人工监督的同时实现流程自动化。
跨平台数据同步：需要在多个软件系统（如Salesforce、Google Sheets、Redfin等）之间进行数据同步和操作的场景。
不适合的情况与替代建议
高度定制化软件环境：对于使用大量定制软件或内部开发系统的企业，可能需要更多的培训数据和定制化开发。
极高安全要求场景：对于需要完全离线或对数据安全有极高要求的场景，传统的本地部署RPA解决方案可能更合适。
小规模单一任务自动化：对于只需要自动化几个简单重复任务的小企业，成本更低的传统RPA工具可能更经济。
六、竞品对比与市场地位
主要竞争对手分析
UiPath：作为RPA领域的领导者，UiPath在2024年报告了16.7亿美元的年度循环收入，拥有超过10,000个客户。其优势在于成熟的RPA平台和强大的市场地位。在Everest Group的2024年RPA产品评估中，UiPath连续第八年被评为领导者并获得最高排名。
Microsoft Power Automate：作为相对较新的参与者（2020年开始提供RPA解决方案），Microsoft凭借其生态系统优势快速发展，但在2024年的评估中未能保持星级表现者地位。
ServiceNow：拥有8,400个客户，2024财年订阅收入达106.5亿美元，在业务流程自动化领域构成重要竞争。
核心差异化优势
自然语言驱动的智能代理：与传统RPA需要手动构建脚本不同，ADEPT允许用户通过自然语言描述任务，AI自动理解并执行。
多模态理解能力：ADEPT在定位、网络理解和规划方面的评分显著高于竞争对手，特别是在规划能力上比GPT-4高出29分。
软件无关性：由于能够原生理解屏幕内容并自行制定计划，ADEPT具有卓越的鲁棒性和软件无关性，无需繁琐的特定集成。
市场地位与发展趋势
行业转型期的定位：2024年Amazon雇佣了ADEPT的大部分高级人才是行业的重要转折点，显示了大型科技公司对AGI人才的激烈竞争。公司重组后由Zach Brock担任新CEO，专注于企业产品而非通用人工智能研究。
市场规模与增长潜力：根据Markets and Markets的数据，业务流程自动化技术市场预计将从2020年的98亿美元增长到2026年的196亿美元。
技术发展趋势：行业正在经历从传统RPA向智能代理的转变，专家预测在2-3年内，AI代理将在工作流程中发挥更扩展的作用。
综合评价
核心优势
- 技术领先性：在关键的企业代理行为（定位、理解、规划）方面表现卓越，特别是规划能力远超主流竞争对手
- 部署效率：使用自然语言指令可在几分钟内建立工作流，大幅缩短实施周期
- 适应性强：工作流程对环境变化具有韧性，无需维护或更新
- 企业级可靠性：专有模型提供比竞争对手更准确和可靠的工作流程
主要局限
- 人才流失风险：核心技术团队被Amazon挖走，可能影响产品创新能力
- 定价透明度低：采用定制定价模式，中小企业难以评估成本效益
- 技术依赖性：对第三方应用程序兼容性存在依赖，可能限制某些专业场景的应用
推荐指数：★★★★☆
ADEPT在技术创新和企业应用方面表现出色，特别是其自然语言驱动的智能代理能力代表了RPA向智能自动化发展的趋势。尽管面临人才流失和定价模式的挑战，其在企业工作流自动化领域的技术优势和市场潜力仍然显著。对于寻求下一代自动化解决方案的大中型企业而言，ADEPT是值得重点考虑的选择。
