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的可扩展性与灵活性_rasa rpa

1.背景介绍

概述

最近，人工智能（AI）正在成为越来越重要的信息技术领域的一项主导力量。作为产业界的引领者之一，谷歌、微软等巨头纷纷布局人工智能市场，在这个人工智能助手到来的时代里，公司需要解决如何更好地使用AI产品服务于客户的问题。而基于人工智能的智能运维机器人的应用也越来越火爆。

近几年来，随着智能运维机器人的崛起，如何用它们来解决商业部门面临的各种运营问题越来越受关注。而在这些智能运维机器人的背后，则是人工智能对话系统（Intelligent Conversational System，ICS）。ICS是一个能够理解、管理和操控自然语言的软件系统，其主要功能包括文本理解、自然语言生成、语音识别、语音合成、情感分析等。

基于开源框架rasa的Python实现的开源项目Rasa-bot框架中，就集成了rasa nlu和rasa core组件，可以帮助企业快速搭建智能运维机器人系统，并将这些系统部署到实际生产环境中。其中，rasa core组件负责处理指令和语义解析，rasa nlu组件负责对用户输入的文本进行语义理解。

本文所要讨论的内容即是探讨如何利用rasa bot框架搭建企业级的智能运维机器人系统，同时还要考虑到其可扩展性、灵活性、实时性及稳定性。

智能运维机器人的基本概念

什么是智能运维机器人

智能运维机器人(Smart Operational Robotics)简称SOAR，它是一种利用计算机技术和人工智能等技术进行智能化管理、运营和监测的一类特殊电子产品或控制系统，能够代替传统的人工操作人员完成各种工作和运作。

智能运维机器人与传统的机械运维机器人不同，它具备自学习能力࿰