1.背景介绍

2022年是一个技术领域蓬勃发展的时期，新技术层出不穷。如今，面对越来越复杂、动态的业务流程及其各种繁杂的任务，如何用自动化工具协助完成这些复杂而重复性的工作？如何通过智能机器人（AI Agent）快速准确地处理繁重的业务流程任务？本系列文章将为大家展示如何通过Robotic Process Automation (RPA) 来实现业务流程自动化、利用大模型AI Agent实现精准的业务流程处理。基于此，作者结合在实际项目中开发与运维中的经验进行分享，从案例出发，教会读者如何正确、高效地进行业务流程自动化。

因此，首先，需要对“AI Agent”有一个整体的认识，它是什么？它能干什么？以及它有哪些缺点和局限性？

2.核心概念与联系

2.1 GPT-3

GPT-3（Generative Pre-trained Transformer-3）是一种大型中文语言模型，通过训练，可以产生独一无二的文本。该模型由微软Research团队于2020年7月2日提出，并开源至Github，目前已取得很好的成果，被广泛应用于各种领域。GPT-3模型有着强大的语言理解能力，能够理解自然语言、生成文本。

GPT-3的主要特点有：

1、全新的模型架构：GPT-3采用了一种全新的Transformer架构，相比于之前的模型架构，其架构变得更加复杂，能够生成更长、更健壮、更符合真实世界的文本。

2、强大的语言理解能力：GPT-3拥有超过175亿参数量的海量数据集，训练了超过34亿次，具有极高的语言理解能力，能够理解文本、生成图像、音频等多种媒介。

3、严苛的开源许可证：GPT-3的开源许可证是Apache License 2.0，任何人都可以自由获取、修改、使用其源代码。同时，GPT-3提供免费试用版，让用户在线体验，享受到模型的强大功能。

4、涵盖多种应用场景：GPT-3已经被部署到多个领域，包括聊天机器人、问答系统、新闻摘要、文本风格迁移、翻译、文档摘要、文本摄影等，帮助个人、机构、企业实现人工智能和业务流程自动化。

2.2 RPA

Robotic Process Automation，即人工智能流程自动化，是一种计算机技术，旨在使电脑和其他自动化设备能够高度模仿人类工作，执行人员指令甚至一段脚本，按照预先设定好的条件运行。使用RPA可以自动化许多重复性的工作，比如跟进销售订单、收集采购订单、维护保险库存等。RPA的过程可以分为：设计、编写、执行、验证、改进四个阶段。其中，设计阶段一般由业务分析师进行，该阶段负责确定整个业务流程，然后根据流程图画出脚本。写入的脚本应当具备完整的业务逻辑，且易于执行，以便解决客户需求。例如，下图是一个商城网站的订单确认流程图。

编写阶段就是将图形化的脚本转换成机器可以执行的代码，也就是一些编程语言中的代码。这一步主要依赖于相关的编程语言，包括Python、VBScript、PowerShell、JavaScript等。执行阶段则是在特定时间或条件下，由相关的人员按照脚本的顺序执行命令，达到自动化的目的。验证阶段则是检查脚本是否能正常工作，以评估其效果。最后，改进阶段则是根据结果及反馈调整脚本，使之更加准确地执行业务流程。

2.3 大模型AI Agent

大模型AI Agent（Generative Adversarial Network），即生成对抗网络，是深度学习的一个子领域，是一种无监督的机器学习方法。它由生成器和判别器组成，生成器用于从潜在空间中生成样本，而判别器用于区分真实样本和生成样本，在整个过程中进行博弈，使生成器生成类似于真实数据的样本。它的特点是可以生成任意长度、任意分布的数据，而且生成速度快，适合用于生成连续数据或文本。由于这种特性，大模型AI Agent被广泛应用于金融、医疗、保险、制造等各行各业，帮助它们快速准确地处理复杂而繁琐的业务流程任务。

3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解

3.1 生成模型的原理

基于GPT-3模型的生成模型由三层结构组成，第一层是编码器，用于输入文本，输出其向量表示；第二层是位置编码，用于给输入序列中的每个元素赋予上下文信息；第三层是解码器，用于生成文本，由嵌入层、位置编码、编码器输出、纺丝活门、线性层和softmax激活函数构成。

3.1.1 编码器

编码器（Encoder）的作用是把输入的文本映射到一个固定维度的向量空间。在每一步，编码器接收前一步的输出作为输入，通过注意力机制和前一时刻的隐藏状态来计算当前时刻的隐藏状态，最终输出各时刻的隐藏状态。图2所示的是编码器的结构。

3.1.2 位置编码

位置编码的作用是给输入序列中的每个元素赋予上下文信息，以增强模型对于序列结构的感知。每一个位置的向量由不同函数计算得到，其中最常用的有三种方式：绝对位置编码、相对位置编码、基于内容的位置编码。

3.1.2.1 绝对位置编码

绝对位置编码又称为恒等位置编码。在绝对位置编码中，不同位置的词向量之间没有任何关系，都是独立的，因此编码后的向量空间较小，存在冗余。

3.1.2.2 相对位置编码

相对位置编码又称为相对位置嵌入。相对位置嵌入是对位置的另一种编码方法，它允许不同位置之间的词向量之间存在某种关系。相对位置嵌入的基本想法是，不同位置间距离的差异可以影响词向量之间的关系，可以用来捕获不同位置的语义关系。相对位置编码可以由以下两个方面计算：

1、绝对位置编码：绝对位置编码是指，不同位置之间的词向量之间不存在关系，只是独立的向量。

2、相对位置编码：相对位置编码是指，不同位置之间的词向量之间存在某种关系，并且这个关系是基于距离的。假设我们有n个位置$P_i=(x_{i},y_{i})$，那么对于位置j(i≠j)，我们定义位置j与位置i之间的距离为$L_{ij}=\sqrt{(x_j-x_i)^2+(y_j-y_i)^2}$。相对位置编码通过学习n个位置的距离信息，构建了一个矩阵D，其中第i行第j列的元素D_{ij}=L_{ij}。如果我们将D视作权重矩阵，那么相对位置嵌入矩阵就是一个权重矩阵W，其中元素W_{ij}对应着位置j和位置i之间的关系。我们可以使用基于梯度下降的方法学习W，使得模型学习到不同位置之间的关系。

3.1.2.3 基于内容的位置编码

基于内容的位置编码是指，我们可以通过词向量之间的共现信息来学习到位置信息。具体来说，我们认为，不同的位置通常包含着不同的语义特征。因此，我们可以建立词与位置的关系矩阵M，其中第i行第j列的元素M_{ij}就是词i出现在位置j时的条件概率，这个概率可以表示为词i和位置j共现的次数除以总共出现的次数。基于内容的位置编码直接学习得到的M矩阵，将词和位置间的关系进行编码。具体的做法是，对于每个位置j，我们定义向量$\bar{v}_j$，它是词的均值向量，它表示所有词在这个位置上出现的可能性，即$\bar{v}_j=\frac{\sum_{w\in V}{p_{wj}\cdot e_w}}{\sum_{w\in V}{p_{wj}}}$，其中V是所有词的集合。我们还可以定义位置j周围某个窗口的词向量$\mathcal{E}_{jk}$，即所有词在位置k处出现的概率的加权平均，这里的权重是基于M矩阵的。最后，我们将词向量拼接成$\hat{v}_j=[\bar{v}_j,\mathcal{E}_{jk}]$，这样，每个词都和它所在的位置及其周围的窗口的词向量联系起来，整个位置就得到了一组向量。

3.1.3 解码器

解码器（Decoder）的作用是把编码器输出的各时刻的隐藏状态映射回文本。它接收编码器输出和当前输入作为输入，进行一步一步的生成，直到生成结束。图3所示的是解码器的结构。

解码器的结构分为五个部分：嵌入层、位置编码、编码器输出、纺丝活门、线性层和softmax激活函数。

1、嵌入层：它将编码器的输出进行embedding，并与上一步的隐藏状态进行拼接，作为当前输入的初始值。

2、位置编码：它将位置向量与当前输入进行拼接，作为当前输入。

3、编码器输出：它接收上一步的输入、上一步的隐藏状态和当前输入作为输入，通过注意力机制来计算当前时刻的隐藏状态。

4、纺丝活门：它决定下一步的生成动作，选择哪一个词生成。

5、线性层：它将上一步的输出通过线性层变换成下一步的候选词的概率分布。

6、softmax激活函数：它将上一步的输出通过softmax激活函数变换成概率分布。

3.2 案例解析——金融保险领域

3.2.1 概述

在金融保险领域，有一个业务流程是客户的投保申请、报价核实、报案中心审批、主管部门审核、客服人员跟踪进度、经理办事同意放款。整个流程耗时1个多小时左右，主要靠手动操作。在业务发展的初期，这项业务的手动操作效率非常低下。

如何利用RPA实现这个业务流程的自动化呢？我们可以借助GPT-3模型和大模型AI Agent两种工具来完成。GPT-3模型可以自动生成简历，大模型AI Agent可以自动审批保单。

下面，我们以投保申请为例，来阐述一下实现业务流程自动化的具体操作步骤。

3.2.2 投保申请的具体操作步骤

3.2.2.1 投保申请

1、客户填写申请表，上传身份证扫描件、银行流水账等材料。

2、客户点击申请按钮。

3.2.2.2 自动生成简历

投保申请表填完后，将自动生成简历。自动生成简历的过程包括两步：

1、GPT-3模型生成文本。

2、将生成的文本与投保申请表一起发送给客服人员。

3.2.2.3 客服人员跟踪进度

3、客服人员收到简历后，登录到系统查看客户的投保信息。

4、客服人员记录客户的信息、投保额度等。

3.2.2.4 自动审批保单

5、经理审核客户投保申请。

6、经理核实客户的资产、过往交往记录、财产状况、抵押情况、信用记录等。

7、经理确认是否符合投保条件。

8、经理发出审批邮件，通知客户是否被批准。

3.2.2.5 确认放款

9、客户确认放款。

10、客服人员跟踪客户的放款情况。

11、经理发出放款确认邮件。

以上，便是投保申请的具体操作步骤。我们可以看到，RPA结合GPT-3模型和大模型AI Agent，可以自动生成简历、审批保单、跟踪进度、确认放款。整个流程可以缩短很多手动操作的时间，节省人力资源。