ProAgent: 로봇 프로세스 자동화에서 에이전트 프로세스 자동화로
ProAgent: From Robotic Process Automation to Agentic Process Automation
November 2, 2023
저자: 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
초록
고대의 물레방아에서 로봇 프로세스 자동화(RPA)에 이르기까지, 자동화 기술은 인간을 힘든 작업에서 해방시키기 위해 역사를 거쳐 발전해왔습니다. 그러나 RPA는 인간과 유사한 지능이 필요한 작업, 특히 워크플로우 구축의 정교한 설계와 워크플로우 실행 시의 동적 의사결정에서 어려움을 겪습니다. 대형 언어 모델(LLM)이 인간과 유사한 지능을 나타내며 등장함에 따라, 본 논문은 LLM 기반 에이전트를 활용한 혁신적인 자동화 패러다임인 에이전트 프로세스 자동화(APA)를 소개합니다. APA는 구축과 실행에 관련된 에이전트에게 인간의 노동을 위임함으로써 고급 자동화를 실현합니다. 이어서, 인간의 지시로부터 워크플로우를 설계하고 전문화된 에이전트들을 조율하여 복잡한 결정을 내리는 LLM 기반 에이전트인 ProAgent를 구현합니다. 실험을 통해 워크플로우의 구축 및 실행 절차를 상세히 설명하며, APA의 실현 가능성을 입증하고, 에이전트 주도의 새로운 자동화 패러다임의 가능성을 제시합니다. 우리의 코드는 https://github.com/OpenBMB/ProAgent에서 공개되어 있습니다.
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.