基于“大模型-子任务”结构的RPA控制器框架.pdf
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1、 2024 年第 2 期38中国高新科技 人工智能|ARTIFICIAL INTELLIGENCE基于“大模型-子任务”结构的RPA控制器框架曹锋锋朱平平康旭中海油信息科技有限公司天津分公司,天津 300456摘要:RPA 控制器是可以展现 RPA 高层次能力的重要模块,随着大模型和人工智能技术的发展,智能化有望成为衡量 RPA 控制器性能的重要维度之一。文章参考 HuggingGPT 等算法结构,提出了基于“大模型-子任务”结构的 RPA 控制器框架。该框架将子任务库接入大模型,支持任务的智能分解、规划和调度,具备自主决策能力,而且支持更加智能化的展示。关键词:RPA 控制器;大语言模型;子
2、任务库文献标识码:A中图分类号:TP18文章编号:2096-4137(2024)02-38-03DOI:10.13535/ki.10-1507/n.2024.02.09RPA controller framework based on the“large model subtask”structureCAO Fengfeng,ZHU Pingping,KANG XuTianjin Branch,CNOOC Information Technology Co.,Ltd.,Tianjin 300456,ChinaAbstract:The RPA controller is an important
3、 module that can demonstrate the high-level abilities of RPA.With the development of large models and artificial intelligence technology,intelligence is expected to become one of the important dimensions to measure the performance of RPA controllers.This paper proposes an RPA controller framework ba
4、sed on the“large model-subtask”structure,which references algorithms such as HuggingGPT.This framework integrates the subtask library into the large model and supports intelligent task decomposition,task planning and scheduling with autonomous decision-making capabilities.Additionally,this framework
5、 supports an intelligent display of assignment result.Keywords:RPA controller;large language model;subtask library在数字经济加速发展的新时代,企业数字化经营水平面临新的考核标准。在此背景下,机器人流程自动化(Robotic Process Automation,RPA)成为企业实现数字化的重要工具。RPA 基于软件机器人自动化技术,可以模拟人类在计算机上进行重复性、规则性任务。通过 RPA 技术,企业可以降低劳动力成本,提高工作效率和准确性,为企业降本增效。基于大模型嵌入式搜索的
6、RPA 智能模块具有重要应用价值,可以借助大模型语言能力,使 RPA 系统更智能地理解和处理各类任务,包括复杂文本处理和信息提取。通过嵌入大模型,RPA 系统可以实现更高语义理解能力和智能决策,进一步提高自动化过程效率和准确性。因此,基于大模型嵌入式搜索的 RPA 智能模块对企业数字化转型和提高数字化经营水平至关重要。1RPA 控制器实现智能化路径1.1引入人工智能算法为实现智能化,RPA 控制器需要引入人工智能算法。通过学习和分析大量数据,这些算法可以使 RPA 控制器具备自主处理复杂任务和决策的能力。近年来,预训练大模型已经成为人工智能领域的新技术,大模型分为理解式和生成式两类。理解式大模
7、型通过海量数据预训练,可以显著提高数据理解能力,使得接入大模型的产品运营和管理等决策能力提升到新高度,实现降本增效。生成式大模型以客户为中心,重塑客户服务流程和体验,一旦人们习惯大模型带来的 RPA交互体验,各行业 RPA 的智能化应用进程将大大加快。目前,大模型的商业应用还在探索初期。一方面,研发机构掌握大模型的关键技术,但缺乏有效的商业模式;另一方面,下游企业需要大模型支撑业务,但缺乏足够算力和资源进行定制和微调。1.2智能调度与优化RPA 控制器的智能化还需要智能调度与优化的能力。这意味着控制器可以根据任务特征、优先级和资源来智能安排任务顺序和分配资源。通过智能调度与优化,RPA 控制器
8、可以提高任务效率和响应速度,使自动化过程更灵活高效。本文设计的 RPA 控制器框架参考大语言模型下的多任务协作机制,调用其他任务模型解决用户需求。大语言模型在语言理解、生成、交互和推理方面表现出色,可以管理现有人工智能模型解决复杂任务。在应用部署前,大语言模型和子模型需要优化和训练,适应不同应用场景,提供更准确可靠的智能支持。这种方法可以提高系统灵活性和扩展性,大幅减少人工干预成本,实现更智能化和自主化的系统管理。典型代表有MM-ReAct、HuggingGPT、AutoGPT 等,可以同时输入用户需求、待处理数据和多个子任务模型,其中大语言模型将输入转化为模板信息,连接用户和其他模型。MM-
9、ReAct 聚焦视觉问答和视觉理解任务,该模型将图片和视频文件路径作为 ChatGPT 输入,ChatGPT 分析用户输入,然后根据需要调用专家库完成任务。AutoGPT 基于 GPT-4 开发,具备互联网访问和内存管理功能,可以实现网站建设和市场分析等任务,可以由给定任务生成多层级子任务,效果良好。2024 年第 2 期39中国高新科技ARTIFICIAL INTELLIGENCE|人工智能2智能化 RPA 控制器框架设计2.1RPA 系统框架及关键组成模块一般认为,RPA 由设计器、执行器和控制器 3 部分组成,也有观点认为附加扩展组件可作为第 4 部分。其中 RPA 控制器是软件机器人的
10、管理平台,主要用于软件机器人部署与管理,包括开始/停止机器人运行,为机器人安排工作日程等。通常,每家 RPA 客户企业至少采购 1 台控制器,处在企业RPA 生产环境的中央管控位置。RPA 设计器是 RPA 设计生产工具,用于配置和设计软件机器人。开发者可以使用设计器为机器人编程。RPA 设计器主要包含流程设计器和调试用执行器两部分,流程设计器含各种功能组件,通过低代码操作构建自动化业务流程机器人,包括界面识别器、脚本引擎、用户图形界面、记录仪和扩展插件等。RPA 执行器接收指令,操作机器人完成自动化任务。执行器与控制器建立长连接,接受控制中心下发的流程执行和状态查看指令,将运行日志等通过通信
11、协议上报控制器。可以认为,RPA 的控制器和设计器是 RPA 客户企业部署的核心模块。其中,RPA 控制器是RPA 执行中可以展现高层次能力的重要模块。2.2RPA 控制器性能评价维度RPA 控制器的好坏可以从 5 个方面体现:调度能力。这是控制器的立身之本,粗粒度上包括可以调度的机器人数量、调度负载均衡调节能力、动态扩容空间和灾备冗余能力等。细粒度上包括时间安排、队列、消息通信、优先级控制和并发控制等能力。运行监控能力。包括机器人实时状态追踪和实时状态评估等能力。安全管控能力。包括权限管理、加密存储、数字签名、认证、密钥应用,以及运行失败后的回滚和恢复能力。远程操作能力。出现问题时,对问题及
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