大模型在RPA领域的应用与探索-代码生成

01.

前言

随着人工智能技术的飞速发展，大模型在多个领域的应用日益广泛。特别是在机器人流程自动化（RPA）领域，这些技术的进步为自动化任务的执行带来了显著的效率提升。然而，传统RPA在任务流程编排上依赖人工编写脚本，增加了实施成本。本文将重点探讨大模型在RPA代码生成方面的作用、优势以及未来的发展方向。

02.

RPA在代码生成场景的优势

通过自动化脚本生成，大模型能够快速将用户的需求转化为RPA脚本，极大地减少了手动编码的时间和工作量，自然语言处理能力使非技术人员也能通过自然语言与大模型交互轻松编排自动化任务，降低了RPA的使用门槛。大模型还能够根据不同需求生成定制化代码，提高RPA系统的适应性。大模型在代码生成过程中的错误检测与自我修正能力，可提高代码的准确性和鲁棒性，减少人为错误。

03**.**

RPA在实施过程中的挑战

自动化脚本生成，传统上，RPA脚本的编写需要专业的开发人员进行，这不仅耗时而且容易出错。大模型通过自然语言处理技术，解析用户的自然语言描述，理解其中的意图和业务逻辑，然后自动生成对应的RPA脚本。这种自动化脚本生成的方式，极大地简化了脚本的编写过程，降低了对专业开发人员的依赖，同时也提高了工作效率和准确性。

UI界面分析，在RPA中，对软件界面的自动化操作是关键的一环，也是非常繁琐耗时的一环。大模型通过图像识别和机器学习技术，解析和理解UI元素，自动识别UI界面中的按钮、文本框、下拉菜单等元素，并理解它们的功能和属性，使得RPA系统能够准确地模拟用户的操作，实现对软件界面的自动化控制。

04.

方案设计

图1：技术架构图

**交互层：**负责与用户进行交互，提供对话式的集成开发环境（IDE），允许用户通过自然语言与系统进行交流，从而编排或修改自动化流程。

**服务层：**通过接口或监听机制响应代码生成、代码修复、界面分析等事件。

**处理层：**负责代码生成，即将用户的设计或逻辑转换成可执行的代码。UI界面分析功能，分析用户界面的布局和元素，以便更好地理解用户需求或自动化任务。提供代码补全建议，帮助开发者快速编写代码，提高开发效率。自动检测和修复代码中的错误或问题。为生成的代码添加注释，提高代码的可读性和可维护性。

**模型层：**包含核心的算法和模型，是系统智能行为的基础。

**数据层：**为基础模型训练、优化提升提供数据保障。

05.

RPA开发范式的转变

RPA与大模型的结合，重新定义了RPA的开发范式，用户直接以对话的形式生成RPA流程，或者为已开发的RPA流程生成注释。

对比项	RPA传统方式	RPA结合代码生成
RPA流程搭建	手动编写代码	描述-生成-检查
技术门槛	较高，需要专业的开发人员参与	降低，非专业开发者甚至业务人员也能通过低代码/无代码平台参与
RPA流程稳定性	人工维护	大模型修复或反馈建议
RPA流程开发效率	较低，需手动编写大量代码	显著提高，通过代码生成模型快速构建和部署自动化流程
成本	较高，包括人力成本和时间成本	较低，快速部署和迭代，降低长期成本

06.

RPA新型开发范式

新型开发范式过程：

1.通过自然语言对话，使大模型自动生成RPA可执行代码。

2.当涉及UI界面元素分析时，大模型会分析UI元素并生成与这些元素交互的RPA代码。

3.代码生成后，开发者可以选择手动介入，对代码进行定制化编写。在此过程中，大模型会提供实时的智能提示和代码补全功能，以辅助人工编写。

4.代码工程完成后，大模型会对整体工程进行全面的审查和优化，提出改进建议。

5.进入代码调试阶段，开发者将测试代码执行结果，确保其符合预期的业务逻辑。

6.若调试结果符合预期，则代码生成流程结束。如果调试中发现问题，大模型将与人工协作，对代码进行进一步的优化和修正，直至达到满意的执行效果。

7.当RPA代码投入实际使用后，如果遇到运行异常或效果不符合预期，大模型能够自动尝试进行问题诊断和修复。例如，如果UI界面元素发生变化，大模型会尝试识别新的元素并更新交互代码；如果邮件发送出现问题，大模型会检查邮箱服务器的连接状态。如果自动修复不成功，模型会提供修改建议，供人工参考。

8.大模型可对存量的人工编写的RPA代码进行阅读和理解并提供解释，以帮助人工对RPA代码进行优化和修复。

07.

结语

本文深入探讨了大模型在RPA自动化代码生成中的重要作用。大模型通过自然语言处理技术，显著提升了RPA的自动化水平，降低了技术门槛，增强了流程的智能化和灵活性。

大模型在RPA领域的应用前景广阔，能够进一步优化流程，提高效率，降低成本，推动企业数字化转型。未来的研究应继续探索大模型在RPA领域的应用，以实现更多创新。

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