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：RPA在水利与环保行业的应用实例_rpa在水务

1.背景介绍

随着智能化的发展,智能运维、机器人等新型工业互联网应用越来越火爆。而在工业领域的应用尤其需要特别关注如何通过智能化办法实现自动化重复性任务。当前，很多企业为了降低重复性任务的成本，引入了流程自动化(Workflow Automation)解决方案。基于流程自动化实现各种重复性任务的效率提高，也能够减少管理成本并避免错误发生。其中，RPA (Robotic Process Automation) 是一种最具代表性的流程自动化技术，它可以使计算机完成重复性的业务工作，帮助企业节约时间和精力。除此之外，公司还可以通过自主研发AI Agent模型实现对流程自动化的自动化程度更高。然而，对于企业来说，手动执行重复性任务依旧是一个既耗时且费力的过程，因此，基于 GPT-3 的大模型 AI Agent 可以有效地简化该过程。 由于数据规模的庞大，手动去执行重复性任务耗时耗力，所以该论文就围绕着这一主题展开讨论。作者将采用Python语言进行相关案例的研究和探索。Python是一种高级语言，易于学习，有大量库支持，在工程应用上具有广泛的市场，本文选用Python作为主要编程语言进行项目开发。并且，为了让读者更直观地了解项目实践中的具体细节，本文将侧重分析工程实践中各个模块的代码实现和功能实现逻辑，通过可视化的图表展示相应的结果。

2.核心概念与联系

2.1 GPT-3 和 GPT-2 的区别与联系

GPT（Generative Pre-trained Transformer）是一种基于Transformer结构的预训练模型，能够生成文本。其模型由两个不同的网络结构组成：GPT-1和GPT-2。两者之间又存在一定的区别。