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：RPA与人工智能技术的融合与创新_ai agent rpa

1.背景介绍

概述

在过去的几年里，人工智能(AI)和机器学习(ML)技术得到快速发展，越来越多的人开始关注AI技术能够给我们的生活带来的变化。深度学习方法(如：CNN、RNN等)已成为主流AI技术，已经极大的提升了计算机视觉、语音识别、自然语言处理等领域的效果。近几年，基于大数据和海量数据的高精度人工智能模型的研发也变得十分迅速。例如，Google开源的BERT、微软开源的GPT-2等，都是高精度的深度神经网络模型。

而人工智能又与自然语言处理密切相关，尤其是在信息搜索、文本分析、问答理解等领域。自然语言处理是指让计算机“懂”人类的语言。传统的方式是基于规则或统计模式进行处理，但随着深度学习模型的不断提升，基于规则或统计模式的处理方式越来越困难，只能在某些特定场景下起到作用。因此，基于深度学习模型的自然语言处理是一种新型的解决方案。

另一方面，人工智能可以应用于无人机、智能手机、IoT设备等领域，为人们提供便利和服务。基于深度学习模型的AI也将引领新的自动化技术革命。例如，自动驾驶汽车、虚拟现实、智慧医疗等。

而机器人大规模运用、协同配合、任务处理能力极强的自动化系统的出现也促进了人工智能的发展方向。RPA（Robotic Process Automation）是一种基于规则、脚本、可视化界面和数据库的业务流程自动化工具。它可以帮助企业实现业务流程自动化、数据采集和处理、决策支持、优化资源利用率和节省成本等功能。而RPA和基于大模型的AI Agent结合起来，可以实现更加丰富、全面的业务流程自动化。

为了实现RPA与AI Agent结合的自动化业务流程任务的企业级应用，我将以一个简单的银行转账业务流程为例，向读者介绍如何通过RPA与GPT-2 AI Agent结合的方式完成银行转账业务的自动化。