PromptRPA-手机上的智能代理框架

PromptRPA的设计基于一个智能代理的多代理框架,这些代理模拟人类的认知功能,专门用于解释用户意图、管理RPA生成的外部信息以及在智能手机上执行操作。传统的RPA技术能有效地自动化图形用户界面(GUI)上的任务,通过模仿人类交互而不修改现有代码,然而,其广泛采用受到了编写脚本语言和工作流设计专业知识需求的限制。

本文专注如何简化和扩展RPA技术,使其更易于通过非技术用户的自然语言指令来实现:

👉 挑战1:理解复杂和多变的用户意图

问题:用户输入的自然语言指令可能包含模糊不清或多义的表达,理解这些复杂的用户意图是具有挑战性的。

解决方式:PromptRPA采用智能代理来解析用户的文本输入,将其转换为明确的任务模型。例如,如果用户输入"组织我的照片并按日期分类",PromptRPA将此解析为具体的文件管理和排序任务,并自动执行这些操作。

👉 挑战2:如何确保RPA任务的高效执行

问题:在动态和复杂的GUI环境中执行自动化任务可能因操作错误或不匹配而失败。

解决方式:PromptRPA通过其智能代理对智能手机操作进行管理,确保自动化任务精确执行。例如,在自动化电子邮件附件的下载过程中,系统会确保正确识别邮件应用中的下载按钮,并模拟点击操作以成功保存附件。

👆的两个解决方案使PromptRPA能够提高任务的自动化成功率,从基线的22.28%提升到95.21%,并且平均每个新任务只需要1.66次用户干预。这显示了PromptRPA在将用户的自然语言指令转化为有效的自动化任务方面的高效能力。

该系统的工作流程如下:

1️⃣ 接收文本提示:用户通过输入文本提示(例如任务的目标或步骤)来表达他们想要自动化的任务。

2️⃣ 文本解析和任务模型生成:这些文本提示被转换成结构化的操作序列。PromptRPA使用一种正式的RPA任务模型来理解这一过程,这个模型描述了从任务开始到完成的整个生命周期。

3️⃣ 智能代理执行:智能代理基于解析的任务模型执行具体的RPA任务。这些代理能够从用户反馈中学习并根据累积的知识持续提高其性能。

PromptRPA通过智能代理自动化了智能手机上的RPA任务生成和执行,显著提高了任务的成功率,并减少了用户干预的次数。这项技术在教程创建、智能助理和客户服务等领域具有广泛的应用前景。

今日 git 更新了多篇 arvix 上最新发表的论文,更详细的总结和更多的论文,

请移步 🔗github 搜索 llm-paper-daily 每日更新论文,觉得有帮助的,帮帮点个 🌟 哈。

相关推荐
哥不是小萝莉5 小时前
CocoIndex实现AI数据语义检索
ai·cocoindex
charlee446 小时前
PandasAI连接LLM进行智能数据分析
ai·数据分析·llm·pandasai·deepseek
九河云10 小时前
从 “制造” 到 “智造”:中国制造业数字化转型的突围之路
科技·ai·制造·数字化转型·传统
yeshan33311 小时前
使用 Claude Code 的自定义 Sub Agent 完善博文写作体验
ai·github·agent·claudecode
戴维-davy11 小时前
什么?智能体生成智能体?自我进化?
ai·agent·智能体
守城小轩15 小时前
从零开始学习Dify-数据库数据可视化(五)
ai·ai客服·ai浏览器
liliangcsdn16 小时前
mac测试ollama llamaindex
数据仓库·人工智能·prompt·llama
茫茫人海一粒沙20 小时前
使用 LLaMA 3 8B 微调一个 Reward Model:从入门到实践
llama
YXWik61 天前
Linux(centos7)安装 docker + ollama+ deepseek-r1:7b + Open WebUI(内含一键安装脚本)
linux·docker·ai
charlee441 天前
行业思考:不是前端不行,是只会前端不行
前端·ai