ProAgent: ロボティック・プロセス・オートメーションからエージェント型プロセス・オートメーションへ
ProAgent: From Robotic Process Automation to Agentic Process Automation
November 2, 2023
著者: 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
要旨
古代の水車からロボティック・プロセス・オートメーション（RPA）に至るまで、自動化技術は歴史を通じて進化し、人間を過酷な作業から解放してきました。しかし、RPAは、特にワークフロー構築の精巧な設計やワークフロー実行における動的な意思決定など、人間のような知能を必要とするタスクに苦戦しています。大規模言語モデル（LLM）が人間のような知能を備えるようになったことを受け、本論文では、エージェント関連の構築と実行に人間の労力を委譲することで高度な自動化を実現する、LLMベースのエージェントを用いた画期的な自動化パラダイムであるエージェンティック・プロセス・オートメーション（APA）を紹介します。さらに、人間の指示からワークフローを構築し、専門エージェントを調整して複雑な意思決定を行うように設計されたLLMベースのエージェントであるProAgentを具体化します。ワークフローの構築と実行手順を詳細に示すための実証実験を行い、APAの実現可能性を示し、エージェントによって駆動される新しい自動化パラダイムの可能性を明らかにします。私たちのコードはhttps://github.com/OpenBMB/ProAgentで公開されています。
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.