使用RPA通过GPT大模型AI Agent自动执行业务流程任务企业级应用开发实战：实现与部署Agent的最佳实践_ai agent部署架构

1.背景介绍

业务流程自动化是企业发展的一个重要方向。工厂企业、零售企业、餐饮企业等大量的行业都在往自动化方向发展。然而，业务流程自动化面临着诸多挑战，包括自动执行效率低、流程版本管理混乱、关键流程缺失、规则重复定义、语义模糊、人工审批等难题。如何解决这些难题呢？一种最有效的方法就是采用机器学习的方式，将人的智慧引入到自动化流程中。 本文将介绍国内外一些企业级的业务流程自动化项目的案例，通过对这些案例的分析探讨，将阐述在业务流程自动化中，如何通过大模型AI Agent实现自动化的关键技术和方案。本文将从以下三个方面进行阐述：

• 架构设计：分析业界主要的流程自动化产品架构，揭示其设计中的核心问题。
• 部署架构：讨论AI Agent的部署架构模式。
• 部署实施：从云平台部署到本地环境，并详细介绍不同情况下的部署最佳实践。

  2.核心概念与联系

  2.1 GPT

  GPT（Generative Pre-Training，生成式预训练），是一个用于文本生成的无监督预训练模型，可以根据给定的一个或多个文本序列，生成新的文本。GPT由两个子模型组成：Transformer和Language Model。Transformer编码器的层次结构可以对文本序列建模，并且通过在每个位置生成相应的单词来生成新文本。而Language Model预测未来可能出现的单词序列，可以帮助Transformer编码器正确地预测下一个单词。GPT作为一个无监督模型，可以训练大型的海量数据集，对大量不同形式的文本进行训练，通过这种无监督预训练方式，可以使得模型具备广泛