医院门户网站建设方案,wordpress前台403,wordpress友情链接导入,大连开发区论坛网早在 1950 年代#xff0c;Alan Turing 就将「智能」的概念扩展到了人工实体#xff0c;并提出了著名的图灵测试。这些人工智能实体通常被称为 —— 代理#xff08;Agent#xff09;。
代理这一概念起源于哲学#xff0c;描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力…早在 1950 年代Alan Turing 就将「智能」的概念扩展到了人工实体并提出了著名的图灵测试。这些人工智能实体通常被称为 —— 代理Agent。
代理这一概念起源于哲学描述了一种拥有欲望、信念、意图以及采取行动能力的实体。在人工智能领域这一术语被赋予了一层新的含义具有自主性、反应性、积极性和社交能力特征的智能实体。大型语言模型LLMs的出现为智能代理的进一步发展带来了希望。
目前大型语言模型是最为热门的AGI研究方向AI Agent人工智能代理Artificial Intelligence Agent已是公认大语言模型落地的有效方式之一它是一种能够感知环境、进行决策和执行动作的智能实体通常基于机器学习和人工智能技术具备自主性和自适应性在特定任务或领域中能够自主地进行学习和改进。
更多的LLM让AIGC以更迅猛的速度进入并影响更多业务场景这也让更多人看清了大语言模型创业的方向让投资者们更加看好LLM、Agent与已有企业管理软件的融合应用用语言模型做AGI 也成为目前较为主流的路线。
简单来说AI Agent基于LLM驱动Agent实现对通用问题的自动化处理具备独立的思考和认知功能、拥有记忆能进行思考、逻辑推断和自我反思可以阅读和在线学习擅长利用适当的工具处理问题还能策划并根据实际情况调整任务的优先级为LLM提供了行动能力真正释放了LLM的潜能。
在这其中很多投资机构重点还关注到RPA、低代码等技术领域其在自动化方面的天然属性并且自然语言交互能够为其带来相当的质变能够为客户端到端自动化的超自动化以及如何与AI Agent融合。
那RPA与AI Agent结合会有什么样的化合反应呢下面让我们先看一个具体案例
以往我们通过传统RPA在电商平台上搜索关键词只能围绕已有组件去做各种形式的流程实现对于没有编程能力的普通用户而言比较复杂。而现在我们通过一位“AI助理”它在新建流程的对话窗口输入“查询京东中最畅销的电视机”提交以后就能看到AI助理给我们反馈了流程创建的两个执行计划。在计划详情中可以查看每个计划的执行步骤还可以通过多轮对话修改以创建更复杂的流程。点击执行后AI助理就会进入IPA模式按计划的详情步骤开始执行。
这位“AI助理”就是国内AI准独角兽企业实在智能业界首发的一款AI Agent类RPA产品TARS-RPA-Agent。TARS-RPA-Agent是一个真正的产品级Agent是普通用户不需要部署就能方便使用的大语言模型智能体基于“TARSISSUT智能屏幕语义理解”双模引擎、有“大脑”更有“眼睛和手脚”的超自动化智能体是能够自主拆解任务、感知当前环境、执行并且反馈、记忆历史经验的RPA全新模式产品。
继续以上述web端案例通过与TARS对话ChatRPA自动创建在京东查询商品数据的流程为例现在基于大语言模型的ChatRPA具备了“遇河搭桥”的能力在没有组件可调用的情况下直接生成一个组件进而保证流程的创建与执行。流程并不是一下就生成的TARS-RPA-Agent会不断修改用户意图不断完善流程流程可以越做越复杂最后会变成一个高可用的标准流程。当遇到不能执行的步骤ChatRPA只需要人工通过继续对话或者按照提示点击相应页面元素流程就能持续创建全流程基本都是自动化创建人工参与的部分已经很少。
随着不断的数据喂养与加强学习以后它还能生成更复杂的组件以创建复杂的长流程。这就相当于用户在创建流程的时候身边有个具备业务能力的程序员在做指导总能以最简单最优化的方式帮助用户去实现各种流程的创建与执行。
大语言模型本质上是一个语言模型它能够分析逻辑却看不到要操作的对象。而通过计算机视觉告诉LLM操作对象在哪里它就可以进一步去操作各种对象驱动RPA去创建各种流程。
过去的RPA模式用户可能还得根据AI推荐去找一些需要被操作的对象元素。TARS-RPA-Agent则更进一步不需要去指定元素只需要告诉模型要操作的目标是什么它刷一下当前的屏幕就能根据屏幕语义理解意思直接命中目标元素。
因此TARS-RPA-Agent与其他Agent的不同之处在于目前大多数AI Agent产品仍是基于语言模型的综合应用而TARS-RPA-Agent是计算机视觉和大模型的结合。这在全球Agent领域也是不多见的更是RPA领域的首创。 实在智能将TARS-RPA-Agent打造成为一个有大脑眼睛和手脚的能够自主拆解任务、感知当前环境、执行并且反馈和记忆历史经验的IPA全新模式和超自动化智能体所依赖的LLM是实在智能基于通用大模型基座的自研垂直“塔斯TARS”大模型——采用以TARS大模型和ISSUT智能屏幕语义理解为基座的技术框架底层是包括通用基础模型和各个垂直行业基础模型在内的TARS系列大模型和智能屏幕语义理解技术上层是依托这两项关键技术完成全面升级和改造的超自动化产品。在未来计划中实在智能还会持续推出更多的TARSX的模型及产品。 能够在AI Agent盛行不久便能打造出AI智能体产品得益于长期的技术沉淀与经验积累。自推出RPA产品至今天发布TARS-RPA-Agent实在智能的产品体系已经历三次重要迭代
2019-2021年实在第一代专家模式RPA实现可视化拖拉拽构建数字员工。
2021-2022实在第二代简易模式IPA基于首创ISSUT智能屏幕语义理解技术跳出IDE技术模式开启全球首个点选用模式RPA。
2022-2023实在第三代对话模式RPAChatRPA结合大语言模型基础实现超自动化Agent打造业界首款计算机视觉与大语言模型结合的智能体产品以全新体验人机交互开启对话式流程创建时代。
事实证明只有“边探索边创建”的模式才能让RPA真正融合LLM并发挥真正的作用。实在智能认为RPA将迎来“你说TArs做”的新境界这也映射了实在智能在TARS-RPA-Agent的终极目标——“你说PC做”要真正实现包括流程创建等各种业务处理的“所说及所得”让RPA行业喊了多年的“RPA人人可用”愿景成为现实也使得“人人拥有一个智能助理”进一步成为可能。
率先成为国内五大AI智能体之一TARS-RPA-Agent不仅仅是国内厂商在AI Agent领域初步尝试的成果更为超自动化厂商以及To B领域产品的未来发展提供了一个方向对RPA行业的发展具有里程碑的意义也必将成为大语言模型落地的典型AI智能体案例。
在未来人类与电脑/手机的协同方式一定是从人适应技术转变为技术适应人产品也将从以系统为中心转变为以人为中心。在这种全新人机协同模式下Agent可以理解我们的需求和习惯做出调整人类也不用花费大量时间去学习如何操作一个新的应用或工具AI才能变得更加智能化、人性化。
