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：14. RPA与GPT大模型AI Agent的监控与运维_gpt agent

1.背景介绍

GPT(Generative Pre-trained Transformer)是2020年NLDC(Natural Language Processing and Dialogue Conference)大会上发布的一项基于transformer的预训练语言模型。它的主要特点是基于文本序列的生成模型，通过生成模型的训练可以提高模型的自然语言理解能力、文本摘要生成能力、文本对话生成能力等。然而，其在多轮对话领域的效果并不一定很好，且训练过程比较复杂，因此更关注于文本文本序列生成的相关技术。最近微软亚洲研究院团队使用GPT-2模型成功解决了多轮对话问题，并且开源了一套Python实现库huggingface transformers，可以方便地调用GPT-2模型进行文本对话生成。然而，由于GPT-2模型是目前最流行的预训练语言模型之一，很难找到其他模型所具有的独特优势。同时，为了更好地监控GPT-2模型在业务流程中的运行状态及性能指标，需要对其内部结构以及功能模块有深入的理解。这篇文章将分享我们团队针对RPA与GPT-2模型搭建的企业级业务流程自动化监控和运维系统。

业务流程自动化监控与运维（RPA+GPT-2 Agent）是整个系统的核心组件之一，也是本篇文章的重点。本文将对RPA+GPT-2 Agent的设计、配置、运行、部署等方面进行介绍。这里，我将分为四个章节：

1. 一、业务流程自动化监控（Introduction）—— 本章节简要介绍RPA+GPT-2 Agent的工作原理及相关概念；
2. 二、GPT-2模型的优化与超参数调整（Optimization）—— 本章节阐述如何通过优化的方式对GPT-2模型的超参数进行调整；
3. 三、RPA+GPT-2 Agent的功能模块（Function Mod