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：探索RPA技术的全球化发展与应用_agent rpa

1.背景介绍

概念阐述

RPA（Robotic Process Automation）即机器人流程自动化。是指通过各种IT工具、设备及相关技术来实现的人工智能编程，实现信息处理和工作流自动化。目前，“RPA”已越来越多地被应用到各行各业的业务流程自动化中。其中，基于知识图谱的语义解析技术如Dialogflow、Lex等可以将复杂的业务流程用计算机程序来代替人类来进行处理，从而提升效率，降低人力成本，缩短处理时间，提高工作质量。另外，使用机器学习技术如深度学习、强化学习等也可以让RPA系统更好地识别和理解用户的需求和场景，完成更多的重复性的任务。因此，综合运用人工智能、机器学习、知识图谱、NLP等技术的RPA系统在不断发展。

面对着在业务流程自动化领域的巨大潜力，业界正在探索如何通过大模型AI Agent的方式来实现业务流程自动化。什么是大模型AI Agent？它是什么样的结构？它的输入输出应该如何设计？大模型AI Agent又与RPA有何区别？这些都是当前需要关注的问题。

为了更好地理解大模型AI Agent，笔者根据自己的研究，对这一技术进行了深入浅出地介绍。

大模型AI Agent概览

大模型AI Agent是一种基于深度学习和知识图谱的自然语言理解、生成系统。它由三部分组成：NLU、QAM（Question Answer Matching）、NLG。

NLU组件

NLU（Natural Language Understanding）组件负责语音或者文本数据的理解和转换成易于处理的形式。其主要功能包括：

• 实体识别：把输入的句子中的名