一句话看懂：arXiv 上一篇新论文用乳腺影像报告抓取任务，实测传统 RPA 与基于大模型的自主智能体（APA）方案。在接口稳定的前提下，RPA 准确率更高、速度快约 13 倍、单份报告成本低约 6 倍，说明“智能体自动化”并非在所有场景都优于确定性脚本。
事件核心：发生了什么
论文编号 arXiv:2611.03853，发布于 2026 年 11 月 4 日，采用设计科学研究方法，在医疗场景下对比两种自动化方案。任务是从实验室门户抓取乳腺钼靶和乳腺超声报告，报告仅作为信息载体使用。RPA 方案基于 Playwright；APA 方案则组合浏览器操作工具 browser-use、流程编排框架 LangGraph 和 Gemini 2.5 Flash-lite。实验分 T 和 T+7 两轮：RPA 准确率 98.90%、F1 98.27%，APA 为 96.49% 和 94.48%；单患者耗时 16.07 秒对 207.21 秒；单份报告成本 0.030 美元对 0.187 美元。两者步骤成功率均为 100%，但 APA 两轮间波动更大。作者结论是：接口稳定时，RPA 更优。
为什么重要
医疗信息系统碎片化、遗留门户取数需求长期存在，这是 RPA 的典型地盘。大模型智能体的卖点是“界面变了也能适应”，但这项实验提示，适应性的代价是算力开销、延迟和结果波动。对正在评估 AI 应用落地的团队来说，它提供了一个更务实的判断框架：先看流程界面是否稳定，再决定用确定性脚本还是智能体。
对用户/开发者/创作者的影响
开发者方面，LangGraph + browser-use + Gemini 这类组合的开发成本明显高于 Playwright，若任务字段固定、页面结构可控，继续用 RPA 更划算；智能体更适合页面频繁改版、非结构化信息较多的场景。企业采购方可据此做分层：核心批量任务用 RPA 兜底，探索性取数再试 APA。需要说明，以上仅为摘要信息，全文实验细节、泛化能力和长期维护成本尚待核验，不宜直接外推为行业排名。
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值得关注的后续
一是接口变更后两者的误差差距是否缩小；二是 APA 的多轮波动能否靠提示词、校验层或更强模型压下来；三是论文是否给出维护成本与人工干预频率的完整数据。若智能体在稳定性上补齐短板，混合方案可能成为医疗自动化的主流选择。
来源：arXiv cs.AI
