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：Agent的监控与性能评估_ai agent 评估指标

1.背景介绍

1.1 大模型AI（GPT-3）Agent 的背景及其特点

大家可能会比较陌生，GPT-3 是一种人工智能模型，能够生成高质量的文本，相比于传统的基于规则和模板的AI模型，GPT-3 有着更好的生成能力和理解能力。GPT-3 能够通过自然语言生成的方式进行自动编程、数据清洗、信息收集等工作，并可以对用户输入的数据进行语义分析，生成相关的输出。它具备极高的通用性，能够适用于各种领域的应用场景。但是GPT-3 不像一般的模型一样会有很大的学习成本，它是由全人类智慧结合构建而成的。因此，当出现一些比较复杂的问题时，GPT-3 会产生比较优秀的解决方案。GPT-3 Agent 是 GPT-3 的一个子集，专门用于业务流程自动化的任务。它的特点包括：

（1）可以替代人类审批人员完成自动化繁重的业务任务。

因为 GPT-3 Agent 只负责生成“有效”文本，所以它可以替代人类的审查、分类、过滤等繁琐重复且容易出错的过程，只需要让 AI Agent 执行复杂的业务逻辑，就能快速准确地完成一项工作。而且它还有一定的学习能力，在不断学习过程中，也会逐渐提升自己的判别、处理文本的能力。

（2）可通过一定方法对 Agent 进行持续跟踪、管理、优化和改进。

Agent 在实际运行过程中，可以通过对运行情况的分析，改善运行方式、调整策略、引入新技能或模型来提升效率。GPT-3 Agent 可以被用来监测