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：26. RPA与GPT大模型AI Agent的数据分析与可视化_gpt数据分析agent

1.背景介绍

企业面临巨大的数字化转型、全新的业务模式、复杂的业务流程以及众多的重复性工作，为了提升工作效率和质量，降低企业成本，IT部门应运而生。如今，基于人工智能（AI）的机器学习、自然语言处理（NLP）等技术在智能化运维领域日渐成熟，越来越多的公司采用智能化运维技术来实现更加高效、精准的运营管理。另一方面，2021年最火的新兴产业——人工智能（AI）也正扶摇直上。GPT-3预训练模型，可以理解为基于transformer网络结构的AI模型，具有强大的生成能力，可以完成多种复杂任务，能够在小样本学习（Few-shot learning)的条件下对大规模数据进行学习并生成结果。而GPT-3预训练模型又被运用于不同的垂直领域，例如智能客服、智能对话系统、智能搜索引擎、智能虚拟助手等。随着该模型越来越火爆，越来越多的人开始研究它能否帮助企业快速解决智能化运维中遇到的实际问题。

然而，如何利用GPT-3预训练模型来解决企业级智能化运维中的实际问题，是一个非常有意义的问题。目前，企业级智能化运维系统主要依赖于手工编写脚本来实现一系列运维操作，但这样的方式效率很低，且容易出错且不够灵活。因此，如何开发一个能够自动化地执行运维工作流，并能有效地将运维工作流运行的结果反馈给相关人员，是一个关键问题。

基于此，我们可以使用RPA(Robotic Process Automation，即机器人流程自动化)技术来自动化执行运维任务，并将运行的结果反馈给相关人员。在这个过程中，我们将会使用到两种技术：RPA引擎和GPT-3预训练模型。在这次的分享中，我们将会从以下几个方面详细阐述RPA与GPT-3预训练模型结合在一起的具体应用场景和优势。