本文将带你深入了解AI如何赋能RPA（机器人流程自动化），并探讨在自动化任务中，RPA、AI编程以及AI工作流这三大工具的选择与应用。
前天才发了我探索的AI生成N8N工作流的最佳实践，昨天就听八爪鱼的朋友说他们RPA要上AI写流程的功能，我一听就来劲了，抓紧要来了内测权限试下。
看下AI生成RPA流程这件事，现在到底到哪一步了？是不是不用学RPA了？
所以，这两天，我少说跑了十几个case，花了上百元，总算给趟出了一条用AI生成RPA流程的最佳实践。
其中最惊喜的是八爪鱼RPA居然帮我用AI 15 分钟就生成了监控小红书博主的工作流，换以前还不得做几天啊？？
但听到这里可能很多朋友开始疑惑了，因为做「自动化任务」这件事，现在选择太多了，主流的有3种：
1. 是相对传统的RPA，搭建「桌面」流程后，可以对系统、网页、程序等进行自动化操作
2. 是后来兴起的「集成型」自动化流程工具，例如 N8N，更多聚焦在“云端API连接”和“数据流转”
3. 是AI编程，尤其是Claude Code这种Agentic Coding能通过MCP访问文件系统、调用Playwright完成页面自动化
到底他们有什么区别？要学哪个才对？
OK，今天这篇内容一次性把 AI+自动化这件事 给大家讲清楚。
我的答案是：场景决定工具。
我是数据分析师，所以我很早就用八爪鱼RPA（以前是八爪鱼爬虫）来做电商数据采集、以及公司内容ERP系统的自动化处理。
这两个场景我认为绝对是另外两个工具做不到的。
别的不说，企业场景下，尤其是我们做电商的，平台有大量的反爬、弹窗等问题。
要是硬说写Python脚本的话，其实也能解决，但需要极大的技术成本
而RPA（以八爪鱼为例）内置了很多现成的组件、拓展，例如风控的各种验证码、各个电商平台的骚操作
都是一键完成的。
另外就是桌面程序的自动化，比如RPA + 剪映实现批量剪辑，让1个人1天生产100个视频。这种降维打击的效率，在任何商业场景下都是王炸。
✅ 一句话总结：RPA聚焦在「任务」本身，适合搞定高重复性、有反爬、需要操作桌面软件的场景。
后来进入AI时代，我就开始用Claude Code这类工具。它最大的优势是灵活性。
比如我之前那个Case：两句话，让Claude Code+Kimi K2 跑了3小时爬完17个竞品网站、做了一份深度市场数据分析报告
这 17 个独立站，结构位置都多多少少不一样，此时 AI 会在每一步去做判断，所以能适配。
这场景反而另外两个自动化的形式是做不到的，后者都需要高度结构化的规范网站，例如在天猫平台下抓不同店铺的数据，此时不同店铺结构都是一致的。
这种自动化的方式是借助MCP协议来调用各种工具，甚至还可以自动发小红书笔记。
https://github.com/aki66938/xhs-toolkit
优点是能一句prompt就完成一个自动化任务的需求
缺点是，看似简单了，但因为纯依赖AI，实现极度不稳定，往往这次跑完，下次再跑结果可能就不一样了
✅ 一句话总结：AI编程聚焦在「代码逻辑」，适合一次性的、非标的、需要AI做动态判断的网页自动化任务。
N8N这类工具的本质，是API的连接器，它只关心云端的数据和指令如何流转。
它最牛的地方，是处理AI Agent非常方便，可以搭建极其复杂的AI能力。比如让多个AI Agent协同工作，分析数据、做出决策、再调用其他工具。这一点，前两者望尘莫及。
但短板也明显：没API接口的服务，它就没辙。
所以在落地场景下，往往需要跟Claude Code搭配，后者开发Python脚本通过FastAPI开放接口给N8N调用，例如这样：n8n+FastAPI=王炸！免费开源我年入7位数的小红书AI矩阵工作流
一句话总结：AI工作流关注「流程」本身，是连接云端服务和AI大脑的神经中枢，但门槛相对最高。
对比下来，我们可以得出一个结论：对大多数想快速解决问题、而非成为开发者的普通人来说，RPA的学习路径最线性、落地效果最直观。
但它的学习门槛，依然劝退了很多人。
不过，大人，时代不同了。
就像 Cursor 彻底改变了人与代码的交互范式，现在，自动化领域也迎来了它的“Cursor时刻”——八爪鱼上新的AI 写RPA流程，真正把门槛踏平。
很快，我们将不再需要关心繁琐的节点和参数，而是聚焦在业务逻辑上，用嘴就能解决问题。
但，真的有这么神？
先小试牛刀，来个简单的。
我直接扔给它一段话：
打开咸鱼网站https://www.goofish.com/，搜索iPhone16, 点击新发布，选择“一天内”，点击价格，选择“价格从低到高”，进入详情页采集商品内容，价格，浏览数，想要购买的人数，是否包邮等信息，保存到excel文档
八爪鱼RPA会根据你的需求，生成步骤清单
此时要认真检查是否有误，如果有则让它调整，如果没有则可以让它开始
目前，对于网页自动化的场景，仅支持内置的八爪鱼浏览器
接下来AI会自动打开浏览器开始执行上述步骤试运行，并且一边跑一边生成流程
如下图：
试运行好后，流程就生成好了——左边绿色框住的 RPA流程就是 RPA 生成的。
如果有 Excel 之类的结果，会发现只有一条，这是试运行后给你预览的。
如果预览有问题，可以直接在AI写流程的位置让它继续改
如果没问题，可以点运行主流程，正式跑跑看：
很 lucky，我们运行成功了：
卧槽，这体验太好了！
真的就一句话完成了几十行的RPA 步骤，每个步骤改填好了参数，效率太高了。
之前我发了监控了100个公众号的工作流后，就很多朋友找我问有没有小红书的？
目前还没很好的监控方案，所以我们要来试下八爪鱼RPA。
注意，小红书是要提前登录的，在运行先前点上方的「浏览器」，先打开网站登录，再运行主流程。
1、天崩开局
我准备了一个Excel，里面有博主昵称和主页链接
我的提示词：
打开 D:tmp小红书监听.xlsx
表格有两列：用户、小红书号，逐行进行遍历，到https://www.xiaohongshu.com 用「小红书号」搜索用户，然后读取它最近7天发的笔记标题、内容、数据。
结果它会跑去搜「小红书号」？？？
2、在AI的“射程”内反复横跳
好吧，怪我没说清楚。我开始“雕花”，把Prompt打磨得更精细。
我看了流程是它直接读取Excel后从第一行开始读，所以我强调要从第二行开始：
打开 D:tmp小红书监听.xlsx
表格有两列：用户、小红书号，其中表格第一行是列名，要从第二行开始逐行进行遍历，用表格中的」小红书号」列的值到 https://www.xiaohongshu.com 搜索用户，然后读取它最近7天发的笔记标题、内容、数据。
Well done，能正常抓数据了
但是它对我想要的「最近7天」这个时间限制没实现好
这不是八爪鱼的问题，是小红书这个平台本身在时间筛选上就很模糊
其次就是它会把博主所有笔记都爬下来，虽然这个能力很好，但不是当下语境下我的需求
所以我再再再次优化了我的需求：
打开 D:tmp小红书监听.xlsx
表格有两列：用户、小红书号，其中表格第一行是列名，要从第二行开始逐行进行遍历，用表格中的」小红书号」列的值到 https://www.xiaohongshu.com 搜索用户，读取当前博主最近的10条笔记标题、内容、网址、发布时间、点赞收藏等数据。
你用浏览器的时候要把浏览器最大化，才好看到发布时间
发布时间是在笔记的正文下方，评论区上方，对于正文太长的内容，你要在弹窗的小红书笔记正文的位置滑动一下才能看到（注意不是滑动笔记背后的网页）。
这次，它终于能正确地循环、搜索、打开笔记了。
算下来，可能花15分钟打磨提示词，就能达到原先1、2个小时的搭建效果。
但，我高兴太早了。
定睛一看，数据是有丢失和错位的（小红书真的太难了。。。其实用什么工具都会有这样的误差）
例如第一条的笔记内容，抓取成了评论的内容，发布时间很多是空的，这对「监控」的需求是不能容忍的
3、求助外援API
就在我快要放弃的时候，突然想起来我之前在Github上发现的一个开源项目：XHS-Downloader。这是一个专门用来下载小红书笔记数据的工具，非常稳定。
https://github.com/JoeanAmier/XHS-Downloader
这是我在之前项目的时候部署的，很久没用了
测了一下，意外的还能用！！
OK，我们希望又来了，现在逻辑变成了，从小红书抓取博主的笔记后，再把链接同步到这个本地部署的小红书爬虫接口，用于补充缺漏的数据。
能不能行呢？新的逻辑变成了两步：
第一步：用AI生成RPA，批量获取笔记链接。
打开 D:tmp小红书监听.xlsx; 表格有两列：用户、小红书号，其中表格第一行是列名，要从第二行开始逐行进行遍历，用表格中的」小红书号」列的值到 https://www.xiaohongshu.com 搜索用户，进入用户主页，逐个点开当前博主最近的5条笔记，读取标题、内容、网址（列名保存为「笔记网址」）、点赞收藏等数据，保存到Excel结果表。
这一步是前面的简化版本，就不演示了。
第二步：让RPA调用API，精准解析数据。
关键是下面这部分的补充，我直接在AI写流程的窗口继续输入
给了一个我原先代码的例子，告诉它如何调用我本地部署好的XHS-Downloader接口。
打开 D:tmp小红书笔记数据.xlsx; 在「笔记数据」sheet，逐行把「笔记网址」的链接通过http的post请求发送到服务器接口获取笔记数据，
具体的操作可以参考以下python代码：
“`
server = “http://xxx/xhs”【这里改成你部署的接口】
def fetch_xhs_data(url):
data = {
“url”: url,
“download”: True
}
response = requests.post(server, json=data)
response.raise_for_status()
result = response.json()
return result
result = fetch_xhs_data(‘https://www.xiaohongshu.com/explore/64f09f2’)
“`
返回的result数据示例，需要你把这些数据解析回Excel表：
“`
{‘message’: ‘获取小红书作品数据成功’, ‘data’: {‘收藏数量’: ‘1千+’, ‘评论数量’: ’10+’, ‘分享数量’: ’10+’, ‘点赞数量’: ‘1千+’, ‘作品标题’: ‘哈佛本科毕业6年，我发现时代比努力重要’, ‘作品描述’: ‘以前一直觉得自己能去哈佛读本科是因为自己很厉害。’作品类型’: ‘图文’, ‘发布时间’: ‘2023-08-31_22:09:38’, ‘下载地址’: [‘https://ci.xiaohongshu.com/imageView2/format/png’], ‘动图地址’: [None]}}
“`
同时，把完整的http请求结果单独保存到行的末尾「请求结果」列；每成功更新一行就保存一次Excel；同时做容错处理，尽管http请求失败，也写入占位符null
神奇的事情发生了！AI完全理解了我的意图，自动在原流程后面，补充了一个HTTP请求和数据解析的流程。
再次运行，结果完美！数据完整、非常丝滑。
至此，一个稳定、可靠的小红书博主监控流才算真正跑通。
有了这些数据，我就可以像上次做公众号监控那样，计算各种指标，彻底解决「选题」困境。
从0开始，完全用AI写流程，完成这个案例前后花了4个小时。
我给你总结了5条能帮你少走弯路的经验：
这是我反复说过的，但我这次还是头铁了
在AI生成小红书流程的时候，把两步合并成一步，提示词达到了长度上限1000 字符数
导致问题层出不穷，debug了 1 个多小时，老实了。。
正确的方式是把大的任务拆成多个独立小的，小的完成后点应用，然后再继续下一个小的任务。
模糊的指令只会得到模糊的结果。比如，要明确告诉它“从第二行开始”、“滑动弹窗内的正文”。
先让主流程跑起来，尽管很多不是你需要的，等跑通再去抠细节。
不要执着于只用一个工具。AI生成的RPA擅长模拟浏览器操作，API擅长精准数据抓取，将它们结合，才是王道。
AI的入局，本质上是把RPA这种专业技能“民主化”了。
当人人都能轻松创建自动化流程时，职场竞争的核心就从“会不会用工具”变成了“能不能创造性地用AI+RPA解决业务问题”，一场新的效率内卷已经开始了。
建议动手花 15 分钟用下这个“生产力杠杆”，看能不能完成别人一天的工作，真的太香了！！
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