ProAgent: From Robotic Process Automation to Agentic Process Automation

要約

古代の水車からロボティック プロセス オートメーション (RPA) に至るまで、オートメーション テクノロジーは歴史を通じて進化し、人類を困難な作業から解放してきました。
しかし、RPA は人間のような知性を必要とするタスク、特にワークフロー構築の精緻な設計やワークフロー実行における動的な意思決定に苦戦しています。
Large Language Model (LLM) が人間のような知能を出現させてきたため、このホワイトペーパーでは、人間の労働力を構築と実行に関連するエージェントにオフロードすることで、高度な自動化を実現する LLM ベースのエージェントを使用する画期的な自動化パラダイムである Agentic Process Automation (APA) を紹介します。
次に、人間の指示からワークフローを作成し、専門のエージェントを調整することで複雑な意思決定を行うように設計された LLM ベースのエージェントである ProAgent をインスタンス化します。
ワークフローの構築と実行手順を詳しく実証するために実証実験が行われ、APA の実現可能性が示され、エージェントによる自動化の新しいパラダイムの可能性が明らかになります。
私たちのコードは https://github.com/OpenBMB/ProAgent で公開されています。

要約(オリジナル)

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.

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