ProAgent: De la Automatización Robótica de Procesos a la Automatización de Procesos Agénticos

ProAgent: From Robotic Process Automation to Agentic Process Automation

November 2, 2023

Autores: Yining Ye, Xin Cong, Shizuo Tian, Jiannan Cao, Hao Wang, Yujia Qin, Yaxi Lu, Heyang Yu, Huadong Wang, Yankai Lin, Zhiyuan Liu, Maosong Sun

cs.AI

Resumen

Desde las antiguas ruedas hidráulicas hasta la automatización robótica de procesos (RPA), la tecnología de automatización ha evolucionado a lo largo de la historia para liberar a los seres humanos de tareas arduas. Sin embargo, la RPA enfrenta dificultades con tareas que requieren inteligencia similar a la humana, especialmente en el diseño elaborado de la construcción de flujos de trabajo y la toma de decisiones dinámica durante la ejecución de dichos flujos. A medida que los Modelos de Lenguaje de Gran Escala (LLMs) han desarrollado una inteligencia similar a la humana, este artículo presenta la Automatización de Procesos Agéntica (APA), un paradigma revolucionario de automatización que utiliza agentes basados en LLMs para lograr una automatización avanzada, delegando el trabajo humano a agentes asociados con la construcción y ejecución. Luego, instanciamos ProAgent, un agente basado en LLMs diseñado para crear flujos de trabajo a partir de instrucciones humanas y tomar decisiones complejas coordinando agentes especializados. Se realizan experimentos empíricos para detallar su procedimiento de construcción y ejecución de flujos de trabajo, demostrando la viabilidad de APA y revelando la posibilidad de un nuevo paradigma de automatización impulsado por agentes. Nuestro código está disponible públicamente en https://github.com/OpenBMB/ProAgent.

English

From ancient water wheels to robotic process automation (RPA), automation technology has evolved throughout history to liberate human beings from arduous tasks. Yet, RPA struggles with tasks needing human-like intelligence, especially in elaborate design of workflow construction and dynamic decision-making in workflow execution. As Large Language Models (LLMs) have emerged human-like intelligence, this paper introduces Agentic Process Automation (APA), a groundbreaking automation paradigm using LLM-based agents for advanced automation by offloading the human labor to agents associated with construction and execution. We then instantiate ProAgent, an LLM-based agent designed to craft workflows from human instructions and make intricate decisions by coordinating specialized agents. Empirical experiments are conducted to detail its construction and execution procedure of workflow, showcasing the feasibility of APA, unveiling the possibility of a new paradigm of automation driven by agents. Our code is public at https://github.com/OpenBMB/ProAgent.