ProAgent: Da Automação de Processos Robóticos à Automação de Processos Agênticos
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
Resumo
Desde as antigas rodas d'água até a automação de processos robóticos (RPA), a tecnologia de automação evoluiu ao longo da história para libertar os seres humanos de tarefas árduas. No entanto, a RPA enfrenta dificuldades com tarefas que exigem inteligência semelhante à humana, especialmente no design elaborado da construção de fluxos de trabalho e na tomada de decisões dinâmicas durante a execução desses fluxos. Com o surgimento dos Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) que apresentam inteligência semelhante à humana, este artigo introduz a Automação de Processos Agênticos (APA), um paradigma revolucionário de automação que utiliza agentes baseados em LLMs para automação avançada, transferindo o trabalho humano para agentes associados à construção e execução. Em seguida, instanciamos o ProAgent, um agente baseado em LLM projetado para criar fluxos de trabalho a partir de instruções humanas e tomar decisões complexas coordenando agentes especializados. Experimentos empíricos são conduzidos para detalhar seu procedimento de construção e execução de fluxos de trabalho, demonstrando a viabilidade da APA e revelando a possibilidade de um novo paradigma de automação impulsionado por agentes. Nosso código está disponível publicamente em 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.