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RPA让电商客服自动化迈出了重要一步,它非常适合处理规则明确、动作固定的重复任务但当客户表达越来越口语化、商品SKU越来越复杂、平台越来越多以后,客服自动化需要解决的已经不只是“自动点击和自动复制”RPA负责执行AI负责理解知识库提供业务事实多平台系统负责统一接入人工负责复杂问题因此,无论选择传统RPA、CallFay母语AI还是其他客服方案,都不建议单纯以“能自动回复多少条”为判断标准。
本文介绍了如何利用大模型的Codex代码执行模式解决业务自动化中的痛点。普通对话模式输出随意且冗余,而Codex模式能强制输出结构化数据(如JSON、表格等),便于RPA系统直接解析。文章重点包括:1)普通对话与Codex模式的核心区别;2)业务人员无需编程基础,只需学会规范下达指令;3)跨境电商场景的实际应用案例;4)分步操作教程和4套可直接复用的指令模板;5)常见错误规避方法。通过Codex模
制造业数字化转型面临订单到回款全流程七大痛点:订单管理混乱、生产排期不准、物料采购滞后、质检追溯困难、交付回款低效、客户服务被动、系统协同不足。RPA技术能有效解决这些问题,实现数据自动流转。在主流RPA厂商中,艺赛旗凭借云原生架构、Python原生支持、全栈信创适配、高并发稳定性等优势,特别适合制造业需求。其智能录制、AI视觉识别、双模式开发等功能,能显著降低使用门槛,让一线员工快速实现流程自动
从一行简单的爬虫代码,到如今构建起包含原生指纹隔离、跨平台并发调度、AI 行为伪装的企业级店群基建体系,电商自动化领域的门槛早已被大幅度拉高。“连点器”的时代早就过去了。现在的全域店群自动化,是一场融合了浏览器内核底层逆向、网络协议伪装、以及高并发系统架构的综合博弈。如果你想在这个极度内卷的赛道里活下来、甚至赚到 SaaS 的订阅费,掌握底层的环境隔离基建,是你唯一的出路。各位技术同仁,你们在开发
在自动化铺货的整体架构中,引入带有规则约束的 AI 属性生成方案,其核心价值在于优化了整个系统的协同方式。这一环节有效填补了“异构源数据”与“前端高门槛表单”之间的信息断层。将原本需要耗费大量人工去比对规则、筛选选项的机械劳动,转化为代码流转和算法解析。通过对大模型输出结果的严格边界限制,在保证数据合规性的前提下,显著提升了数据预处理的效率。当“上架前的数据准备”不再成为瓶颈,自动化工具才能真正发
一、前言:RPA流程维护的痛点与行业现状作为RPA开发者,最崩溃的场景莫过于:刚上线的自动化流程,前端一个样式调整,直接全军覆没。传统RPA基于静态选择器(ID、class、XPath)定位元素,相当于"硬编码地址"。一旦前端重构:维护成本量化:据Gartner调研,传统RPA的年度维护成本占总拥有成本(TCO)的35-50%,其中元素定位失效占比超过60%。本文基于蓝印RPA(社区版免费,内置A
机器人流程自动化(Robotic Process Automation, RPA)是一种技术,允许企业通过配置软件"机器人"来捕获和解释现有应用程序,以便处理交易、操纵数据、触发响应并与其他数字系统通信。RPA机器人通过模拟人类用户与计算机系统的交互方式工作,它们可以像人一样点击按钮、输入文本、读取数据,并在不同系统之间传递信息。关键的是,RPA不需要对现有系统进行修改或集成,而是"坐落在"现有系
本文将剥离所有营销话术,从底层技术原理出发,深度拆解VLM(Vision Language Model)的Action Space设计、视觉语义映射机制,以及当前工业界与开源社区的真实进展。
当整个AI社区还在为GPT-5的发布日期打赌、为o1的推理能力惊叹时,Anthropic悄无声息地扔出了一枚战术核弹——**Computer Use**。这不是什么"AI助手帮你写周报"的玩具级应用,而是一次对**人机交互范式**的底层重构。Claude 3.5 Sonnet不再只是那个陪你聊天的LLM,它学会了"看"屏幕、"动"鼠标、"敲"键盘。它从Chatbot进化成了Agent,从"建议者"
摘要:本文探讨了构建工业级浏览器智能代理(Browser Agent)的核心挑战与解决方案。传统基于DOM解析的自动化工具面临三大痛点:HTML噪声、动态元素脆弱性及Canvas/Shadow DOM黑盒问题。作者提出"Omni-Browser-Core"混合架构,通过DOM与视觉语言模型(VLM)双轮驱动,实现感知与执行解耦。系统采用Accessibility Tree简化D
摘要:AI视觉操控技术的突破与挑战 AI正从自动驾驶(如特斯拉FSD)转向计算机界面操控,三大科技巨头在2024年相继推出"Computer Use"系统。核心技术包括: Set-of-Mark方法:通过边界框标记界面元素,实现像素级定位 混合动作空间:结合离散动作分类与连续参数回归,提升操作精度 分层记忆架构:通过工作记忆、情景记忆和语义记忆管理复杂任务上下文 尽管技术取得突
文章摘要: AI Agent正从“对话者”进化为“操作者”,如Anthropic的Computer Use API让Claude能像人类一样操作计算机。其核心是VLM Action Space技术,通过Set-of-Mark标注连接视觉理解与动作执行,实现精准的鼠标点击、键盘输入等操作。与传统RPA依赖硬编码选择器不同,AI Agent基于视觉语义动态适应界面变化。工程实现上,Anthropic采
摘要:传统企业自动化受限于API缺失和DOM选择器的脆弱性,VLM驱动的智能浏览器Agent带来范式突破。通过视觉-语言模型理解网页语义而非依赖DOM结构,Agent能自适应UI变化。核心技术包括Accessibility Tree提取语义、Set-of-Mark标注实现精准定位、原子化Action Space设计,以及LangGraph状态管理。生产级架构整合认知决策层(多模态VLM)、感知层(
羽毛球价格监控系统 本项目构建了一个自动化工作流,用于监控羽毛球商品价格变化。系统通过影刀RPA定时采集淘宝商品数据,存储为Excel文件,并由OpenClaw进行数据分析后生成飞书日报。主要解决了人工监控效率低的问题,实现了从数据采集到报告生成的全链路自动化。技术难点包括RPA与OpenClaw的集成、定时任务触发和数据处理等,最终采用松耦合架构实现了稳定运行。系统可应用于商业分析决策场景,显著
基于OpenClaw框架的轻量级RPA智能触发方案,通过自定义Skill机制实现非技术人员自然语言调用影刀RPA流程。方案采用邮件异步通信架构,无需改造现有RPA系统。该方案为国内首个AI+RPA轻量集成实践,显著降低自动化使用门槛,特别适合中小团队快速落地。
摘要:2026年全球自动化技术正从"指令驱动"向"意图驱动"转变,中小企业面临自动化工具的战略选择。实在Agent通过大模型与AI能力结合,突破传统RPA的静态规则限制,实现基于语义理解的自主决策。相比RPA,实在Agent具备部署周期短、维护成本低、环境适应性强等优势,尤其适合中小企业营销获客、跨境电商等场景。虽然在高确定性场景仍需谨慎,但实在Agent的
摘要: 传统RPA与实在Agent的本质区别在于技术范式与交互逻辑的革新。传统RPA依赖固定脚本,面临UI脆弱性、非结构化数据处理难和维护成本高等痛点;实在Agent则基于TARS大模型与ISSUT屏幕语义技术,实现“意图驱动”的自动化,具备环境自适应、自然语言交互和动态任务规划能力。实测显示,实在Agent在复杂业务场景中效率提升显著(如某银行案例提升64%),尤其适合长尾、动态需求。选型需平衡
用过Office的同事都知道,在Excel中有一个强大的功能叫做“宏”功能,但是这甲的“宏”功能只是局限于操作Office,而RPA的操作范围就非常广泛了,它不仅可以操作Office,还可以操作其他软件:并且RPA强调对已有系统“无侵入”,不需要修改软件,模拟人工操作就可以实现流程的自动化操作。比如,对于财务工作人员来说,常常需要使用网上银行,给很多客户转账,转一笔账也许并不算麻烦,但如果每天要转
摘要 随着大模型技术发展,自动化领域正从预设逻辑转向AI Agent驱动的智能范式。本文探讨如何重构企业存量RPA资产,提出基于ISSUT屏幕语义理解和TARS大模型的解决方案,通过"技能化封装"与"意图驱动编排"解决传统RPA的UI易碎性、非结构化数据处理等痛点。方案采用五层渐进迁移路径,兼容历史资产并提升自动化鲁棒性,实现开发周期缩短65%、维护成本降低
摘要: 传统RPA技术面临高维护成本、非结构化数据处理乏力等瓶颈。实在智能提出AI Agent解决方案,通过ISSUT屏幕语义理解技术和TARS大模型,实现从硬编码向意图驱动的转变。该方案采用五层渐进式迁移路径,将历史RPA资产封装为可调用的"原子技能",显著提升开发效率(周期缩短65%)和系统鲁棒性(维护率降低80%)。核心突破在于通过视觉语义识别取代传统DOM定位,使自动化
openclaw 带你领略 多agent然你一统江山 指点江山
两者配合就能把一条营销链路从头到尾串起来。
推理是智能的核心能力,它支撑着逻辑推断、问题解决和决策制定等高级认知过程。尽管大语言模型(LLMs)在数学和代码等封闭领域的标准基准测试中展现出强大的推理能力,但在开放式和动态环境中,它们仍然面临诸多挑战。**智能体推理**(Agentic Reasoning)的出现标志着一个范式转变,它将大语言模型从简单的序列生成器重新定义为能够规划、行动并通过持续交互学习的自主推理智能体。
2026年,AI Agent 正在从实验室走向生产。但把一个能跑通 demo 的 Agent 变成一个可靠的产品,中间隔着一整套工程体系。这篇文章面向中国开发者,结合国内实际的技术生态和工具链,梳理 Agent 工程师需要掌握的核心开发技术——不求精通每一项,但求在做架构决策时不掉链子。
当下的 AI 领域正在经历一场深刻的分化。大多数开发者仍在构建"玩具级"应用——那些基于 GPT API 的薄层封装,而市场真正需要的是能够处理生产级复杂性的系统架构师。
在 RPA 平台动辄收费、配置复杂的当下,借助 AI 辅助编程,我们完全可以从零搭建一套免费、可定制、企业级稳定的关键字驱动 RPA 框架。本文以「系统登录→Excel 文件上传」为典型场景,手把手教你用 Python+Selenium 打造轻量化 RPA,全程无冗余代码,AI 助力效率提升 10 倍,让商用 RPA 平台失去 “性价比” 优势!成本碾压:商用 RPA 平台按节点收费,这套方案零成
本文将用最通俗的语言,带你彻底搞懂 OpenClaw 的架构设计、核心概念,以及如何配置和扩展。读完这篇,你就是 OpenClaw 专家。
你的微信里转发了多少条推文了?500条?1000条?还是从来没有统计过了?
上周,一个朋友兴冲冲地跑来问我:> "我看你的 AI Agent 每天自动发知识星球、抓 Product Hunt 榜单、还能画图,太酷了!我也想让我的 Agent 学会这些,是不是要写很多代码?"
摘要:本文探讨了实在智能RPA与AI Agent的技术差异,指出传统RPA存在UI脆弱性、系统兼容性差和维护成本高等痛点。实在智能通过ISSUT视觉语义技术和TARS大模型,实现了从规则驱动到意图理解的范式转变,使Agent具备自主任务拆解和动态调整能力。实证显示,该技术可将开发周期缩短90%,维护工作量降低80%,有效打破企业系统孤岛。文章认为AI Agent将推动企业自动化从"工具替
实在智能发布企业级通用智能体"实在Agent",标志着自动化技术从"脚本驱动"向"意图驱动"转型。该产品基于自研TARS大模型和ISSUT屏幕语义理解技术,突破传统RPA在UI元素脆弱性、API孤岛和逻辑推理方面的局限。TARS大模型擅长办公场景的任务拆解和组件生成,ISSUT技术通过计算机视觉实现非侵入式交互。2025版新增端到端闭环、
本文探讨了实在智能的AI Agent与传统RPA在技术架构与功能上的本质差异。传统RPA依赖预设规则和DOM结构,存在脆弱性高、维护成本大等问题;而实在Agent基于自研TARS大模型和ISSUT技术,实现了意图理解、视觉感知和动态规划能力。通过任务导向拓扑架构,Agent能自主拆解复杂指令,在非结构化环境中保持高鲁棒性。实在智能的创新技术正推动企业自动化从"规则驱动"向&qu
实在 RPA 与实在 Agent 的区别,不仅是技术的迭代,更是生产力逻辑的重构。RPA 解决了“体力”的重复,而 Agent 正在解决“脑力”的消耗。对于开发者而言,未来的核心竞争力不再是编写复杂的 UI 定位脚本,而是如何更好地定义业务逻辑、训练垂直领域的 Agent 分身。实在智能通过其深厚的技术积淀,正将“人人都能拥有数字员工”的愿景变为现实。欢迎在评论区分享你对 AI Agent 落地场
这意味着,面对一项跨系统的财务任务,智能体能够自主规划、组织多个RPA机器人有序协作,完成从数据采集、校验、处理到提交归档的完整闭环,实现了从“自动化执行固定脚本”到“智能化驱动整个流程”的跃迁。一个企业中,财务往往是最早接触自动化技术的部门之一,高度标准化的流程、密集的系统操作以及对准确性的严格要求,使财务工作天然具备自动化改造的土壤,也正因如此,RPA技术在进入企业时,通常首先出现在财务场景中
智能体凭借大模型的认知推理能力,能精准理解模糊需求、拆解复杂任务、规划执行路径,实现了从“被动响应”到“主动决策”的突破。但即便具备强大的“脑力”,智能体若想真正落地为生产力,仍需解决“动手执行”的核心难题,而RPA(机器人流程自动化)技术,正是填补这一缺口、让智能体“知行合一”的关键支撑。二者的结合,本质是“认知决策能力”与“高效执行能力”的互补融合,构建起“能想、能做、能落地”的完整智能体系。
随着大型语言模型(LLMs)的飞速发展,人工智能的应用范式正从单一的“对话”模式,逐步演进至能够自主“行动”的智能体(AI Agent)时代。
摘要:文章探讨了AI Agent与传统RPA在跨境电商自动化中的差异。传统RPA依赖固定代码,维护成本高且脆弱;而AI Agent(如实在Agent)通过视觉语义识别(ISSUT)和自研TARS大模型实现动态环境适应,能自主处理UI变化和反爬机制。实测显示,AI Agent开发更快、抗干扰更强,无需接口即可穿透数据孤岛。文章指出,AI Agent代表生产力范式转变,将从流程驱动转向目标驱动,终结传
之前我们说过23年是模型初年,主要行业主要着眼于模型,史称**百模大战
当前从海量非结构化文本中自动构建高质量知识图谱(KG)依然是一个长期且尚未完全解决的难题,现有的KG构建流程并未真正实现自动化,不仅需要大量人工设计提示词,还依赖人工清洗噪声文本,整个流程分散、难以形成统一的端到端框架。同时,非结构化文本,尤其是科研领域如生物医学文献,其句子往往极长、结构复杂,包含多从句、多谓语以及频繁出现的指代现象,使得大语言模型(LLM)在解析时容易出现理解偏差,导致三元组抽
摘要:RPA与AI智能体的深度融合正在重塑财务智能化转型路径。RPA提供高效流程执行能力,AI智能体赋予系统感知决策功能,二者协同推动财务管理从"核算型"向"决策型"转变。这种"组合式自动化"模式已应用于税务管理、数据处理等核心场景,实现80%的效率提升。尽管面临数据安全、人才适配等挑战,但通过加密防护和复合型人才培养等策略,企业正逐步突
RPA与AI协同赋能企业数字化转型 RPA(规则驱动)与AI(数据驱动)在技术原理、应用场景和落地成本方面存在显著差异,但二者协同互补能产生1+1>2的自动化效能。RPA作为执行层工具可实现AI分析结果的落地转化,而AI则能提升RPA的智能性和适应性。这种融合已广泛应用于财务、客服、HR等多个领域,显著提升运营效率。未来发展趋势将呈现自动化边界扩展、端到端流程自动化、低代码平台普及三大特征。
综上,RPA与AI的融合,并非简单的技术叠加,而是推动企业从“效率优化”向“智能重构”跃迁的核心引擎,更是企业培育新质生产力、提升核心竞争力的关键抓手。RPA的精准执行能力与AI的认知决策能力相结合,催生了Gartner所说的“组合式自动化”(Composable Automation),让企业能够像搭积木一样,根据业务需求动态编排数字员工,快速响应市场变化。
摘要: 2026年,数字员工技术从流程自动化升级为具备自主决策能力的AI Agent。传统RPA依赖预设规则,易受UI变动影响,维护成本高。实在智能提出TOTA架构,结合自研TARS大模型(逻辑推理)与ISSUT屏幕语义技术(视觉识别),实现非侵入式交互和动态环境适应。该方案在金融对账、政务治理等场景中显著提升效率,开发周期缩短60%,维护成本降低80%。数字员工正推动企业从“降本增效”向“人机共
从架构师视角审视,引入实在智能Agent开发周期(Time-to-Market):由于减少了大量底层DOM分析与异常处理逻辑的编写,自动化项目的交付周期平均缩短了60%。维护成本(Maintenance Opex):得益于ISSUT的视觉稳定性,脚本对UI变动的耐受力提升了4-5倍,月度维护时长降低了80%。业务价值(ROI):在中大型企业中,数字员工平均为每位实体员工释放了5%-10%的高价值任
摘要 本文探讨2026年企业数字化转型背景下,如何利用实在智能的TARS大模型和ISSUT屏幕语义理解技术构建智能数字员工。传统RPA因依赖UI底层架构面临高维护成本问题,而新型AI Agent架构通过视觉语义自动化和意图驱动执行实现突破。文章详细解析了ISSUT技术的非侵入式交互优势、TARS大模型的自主决策能力,并通过财务对账案例展示实践效果。该方案将数字员工从简单工具升级为价值单元,显著提升
本文记录了一个企业级RPA工具开发的全过程,通过AI辅助将业务需求转化为严谨的技术方案。业务方提出自动下载上传文件的需求,开发者补充了执行策略、校验机制、邮件通知等关键设计要求。AI帮助结构化输出完整方案,包括三重成功判定、双邮件机制、文件管理规范等企业级功能。最终形成可交付的详细设计方案,满足远程运行、稳定可靠、易排查等要求。该方案适用于需要高稳定性的企业级RPA项目,特别适合对外交付场景,确保
本文系统综述了大语言模型(LLM)驱动的知识图谱构建最新进展,深入分析LLM如何重塑传统本体工程、知识抽取和知识融合三大核心环节。文章对比了基于模式和无模式两种范式,指出LLM正在推动知识图谱从静态规则系统向动态生成生态的根本性转变。