论文精选

AutoRPA:用LLM从交互中自动合成RPA函数,效率提升82%-96%

AutoRPA: Efficient GUI Automation through LLM-Driven Code Synthesis from Interactions

精选理由

做GUI自动化的团队终于有了兼顾效率和智能的方案——AutoRPA把LLM的推理能力压缩成轻量RPA函数,省掉重复调用LLM的高昂成本,做流程自动化的开发者可以直接用起来。

AI 摘要

AutoRPA是一个新框架,能将ReAct风格的LLM智能体决策逻辑自动转化为高效的RPA函数。它通过翻译-构建流水线,把硬编码的ReAct动作转为软编码过程,并利用多轨迹检索增强生成合成鲁棒的RPA函数。在代码验证阶段,采用混合修复策略,结合RPA执行和ReAct回退进行迭代优化。实验表明,AutoRPA生成的RPA函数在解决相似任务时,token使用量减少82%到96%,显著提升了运行时效率和可复用性。

AI 翻译 · 中文

AutoRPA是一个新框架,能将ReAct风格的LLM智能体决策逻辑自动转化为高效的RPA函数。它通过翻译-构建流水线,把硬编码的ReAct动作转为软编码过程,并利用多轨迹检索增强生成合成鲁棒的RPA函数。在代码验证阶段,采用混合修复策略,结合RPA执行和ReAct回退进行迭代优化。实验表明,AutoRPA生成的RPA函数在解决相似任务时,token使用量减少82%到96%,显著提升了运行时效率和可复用性。

arXiv cs.AILarge Language Model (LLM) based agents have demonstrated proficiency in multi-step interactions with graphical user interfaces (GUIs). While most research focuses on improving single-task performance, practical scenario