最近，有了一個(gè)神秘助手的小帥，辦公效率比過去提高了十倍不止。

今天，他需要把銷售人員的銷售金額做個(gè)排序，再把清單通過釘釘發(fā)給張總。

不用多費(fèi)口舌，小助手立馬準(zhǔn)確讀取了小帥的需求。

隨后，小助手干脆利落地給自己列出了行動(dòng)計(jì)劃，不到一分鐘，銷售金額從高到低排序的清單，就赫然出現(xiàn)在了桌面上。

然后，小助手打開釘釘，自動(dòng)選定了發(fā)送對(duì)象——張總，然后把清單發(fā)送了出去。

這行云流水的一套流程，簡直讓人看呆了。莫非《鋼鐵俠》中的賈維斯AI助理成真了？

你說，PC做——AI開啟人類辦公新篇章

在介紹這位神秘助手的身份之前，我們先回顧一下，77年前的人類，是怎樣使用電腦的。

時(shí)間回到1946年，世界上第一臺(tái)計(jì)算機(jī)ENIAC誕生。連接一堆線纜、切換一堆開關(guān)，就是人類歷史上首次使用電腦的方式。

77年后的今天，ChatGPT的誕生顛覆了人類社會(huì)。GPT-4、PaLM、Llama等大模型的相繼爆發(fā)，讓AI迎來了歷史性的「iPhone時(shí)刻」。

微軟辦公Office 365接入GPT-4，PaLM整合進(jìn)谷歌Workspace。AI大模型的誕生和崛起，讓打工人的辦公場(chǎng)景發(fā)生了根本性變革。

最近爆火的智能體Agent，更是讓賈維斯、《科幻世界》中的機(jī)器人小秘書和《星際穿越》中的「塔斯」（Tars）機(jī)器人，從科幻走進(jìn)現(xiàn)實(shí)。

正如開頭所演示的，我們只要?jiǎng)觿?dòng)嘴，電腦就能自己動(dòng)起來，讓原本枯燥繁瑣的工作搖身一變，成為——「你說，PC做」。

而這位能夠「聽得懂，想明白，看得見，動(dòng)起來」的數(shù)字助理，便是實(shí)在智能發(fā)布的業(yè)內(nèi)首款基于大模型的Agent產(chǎn)品TARS-RPA-Agent，也叫ChatRPA。

它不僅能夠理解人類的意圖，還能操作所有桌面軟件，包括各種復(fù)雜的CS架構(gòu)軟件，甚至對(duì)不開放接口的軟件也能操作。

在CV大模型ISSUT（智能屏幕語義理解技術(shù)）的加持下，TARS-RPA-Agent就像戴上了酷炫的屏幕洞察眼鏡，眨眼間就能秒懂屏幕上的一切。

甚至，不僅是在電腦上，任何屏幕（比如車載平板）都可以實(shí)現(xiàn)這個(gè)操作。

舉個(gè)例子，這意味著，后續(xù)在汽車環(huán)境下，除了當(dāng)下已通過接口方式實(shí)現(xiàn)對(duì)所有車載設(shè)備進(jìn)行控制，如控制車窗空調(diào)、播放音樂、導(dǎo)航等簡單操作之外，還可以通過語音指令輕松指揮車載平板上所有的軟件APP（如釘釘、微信、甚至是WPS、美圖秀秀等）自動(dòng)完成各種復(fù)雜工作任務(wù)。

可以說，TARS-RPA-Agent成就的是更加科幻感滿滿的未來，促進(jìn)人類實(shí)現(xiàn)真正的人機(jī)協(xié)同。

在未來，人類與電腦/手機(jī)的協(xié)同方式一定是讓技術(shù)適應(yīng)人，而非人適應(yīng)技術(shù)。產(chǎn)品也不再是以系統(tǒng)為中心，而是以人為中心。

在這種全新人機(jī)協(xié)同模式下，AI將更加智能化、人性化。

與此同時(shí)，人類也不用花費(fèi)大量時(shí)間去學(xué)習(xí)如何操作一個(gè)新的應(yīng)用或工具，而Agent可以理解我們的需求和習(xí)慣，做出調(diào)整。

這意味著，當(dāng)AI從一個(gè)被動(dòng)工具，變?yōu)橐粋€(gè)智能助手，將會(huì)更加重視我們的習(xí)慣，確保在執(zhí)行任務(wù)要求同時(shí)，為人類創(chuàng)造出更加人性化的體驗(yàn)。

想讓Agent替你打工？層層難關(guān)需攻克

然而，這項(xiàng)劃時(shí)代性技術(shù)，需要克服的困難，遠(yuǎn)比我們想象的要多。

尤其是，想要讓AI Agent在行業(yè)中發(fā)揮出真正的商業(yè)價(jià)值，更非易事。

當(dāng)你要求Agent幫自己請(qǐng)假時(shí)，大模型雖然能做到「理解意圖」，但要操作像釘釘這種沒有可解析的網(wǎng)頁源代碼，或可調(diào)用的API接口的應(yīng)用時(shí)，還需要另尋它法。

相比之下，RPA可以模擬人類行為的方式，對(duì)電腦軟件完成操作。由此可見，大模型+RPA方式是執(zhí)行如上幫你請(qǐng)假等任務(wù)的一種必然模式。

但隨之而來的另一個(gè)問題是，傳統(tǒng)的RPA由于不能對(duì)軟件頁面進(jìn)行精準(zhǔn)識(shí)別，比如哪個(gè)是輸入框，哪個(gè)是登錄入口等等，在面對(duì)諸多任務(wù)時(shí)也還是會(huì)一籌莫展。

而當(dāng)前計(jì)算機(jī)視覺CV大模型的發(fā)展，能夠?yàn)榇颂峁┮环N解決方案，讓RPA在執(zhí)行任務(wù)時(shí)「看見」操作頁面，秒懂屏幕畫面。

接下來，在解決了接口調(diào)用、圖像理解這兩個(gè)問題之后，AI Agent還需要突破四大難關(guān)，才能成為真正意義上的「數(shù)字員工」：

「能否自主拆解任務(wù)、能否感知當(dāng)前環(huán)境、能否執(zhí)行并且反饋、能否記憶歷史經(jīng)驗(yàn)。」

1. 如何輕松實(shí)現(xiàn)任務(wù)的自主拆解？

首先，在實(shí)際的場(chǎng)景中，人類給出的指令是非常復(fù)雜的，但所用的語句卻非常簡潔。如何從蘊(yùn)含龐雜信息和邏輯命令的指令中，理解并拆解任務(wù)是非常難的。

比如「訂一張明天到上海的高鐵車票」，就涉及到數(shù)量「一張」、時(shí)間「明天」、行程「到上海」、目標(biāo)「買高鐵票」。

想要最終完成這個(gè)任務(wù)，就要求Agent必須能夠理解指令，并將其拆解成可執(zhí)行的子任務(wù)和步驟。比如，登錄購票網(wǎng)站、查詢余票信息、完成車票預(yù)訂等多個(gè)步驟。

2.  如何實(shí)現(xiàn)任務(wù)元素的精準(zhǔn)定位？

除了要把任務(wù)分解成可執(zhí)行的子模塊外，Agent還必須知道自己是誰、在哪。

比如，訂明天的票，就意味著Agent需要知道今天是幾號(hào)；有了終點(diǎn)上海，也需要知道自己所處的起點(diǎn)是哪個(gè)城市。

與此同時(shí)，Agent還需要對(duì)周邊的環(huán)境有充分的認(rèn)知、理解和交互。

還是以剛剛的購票任務(wù)為例，要完成「登錄購票網(wǎng)站」這一步，就需要Agent明確地知道，賬號(hào)輸入、以及登錄按鈕分別在屏幕上的什么位置。

3. 錯(cuò)誤會(huì)不斷積累，需要及時(shí)去更正

在執(zhí)行任務(wù)時(shí)，人類會(huì)隨時(shí)關(guān)注進(jìn)度，并通過不斷的「執(zhí)行-反饋-修正」來確保任務(wù)的正常進(jìn)行。

對(duì)于Agent來說，同樣需要保證每一步操作的正確性，不會(huì)因?yàn)轭I(lǐng)會(huì)錯(cuò)了意圖，或者前一步操作失誤，而導(dǎo)致當(dāng)前步驟點(diǎn)錯(cuò)按鈕、輸錯(cuò)賬號(hào)或者發(fā)錯(cuò)郵件。

最好是還能夠進(jìn)行單步尋優(yōu)，并且把每一步的執(zhí)行過程和結(jié)果都展示和反饋出來。

4. 解決長時(shí)記憶，實(shí)現(xiàn)自主迭代能力

最后，Agent還需要具有從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)，并通過歷史案例不斷能提升自己決策的能力。

特別是在人類的幫助下完成一項(xiàng)任務(wù)之后，可以在下次遇到同樣的任務(wù)時(shí)，自己去正確地執(zhí)行。

舉個(gè)例子，為了解決這個(gè)困擾大模型已久的長時(shí)記憶問題，AutoGPT選擇的就是利用內(nèi)存管理的手段，來實(shí)現(xiàn)上下文保留和決策優(yōu)化能力。

AI Agent時(shí)代的爆款：TARS大模型智能助理

面對(duì)這一系列的挑戰(zhàn)，實(shí)在智能創(chuàng)新性地把CV大模型（ISSUT）、LLM（TARS大模型），以及RPA整合在了一起，并通過不同的技術(shù)、設(shè)計(jì)和方法解決了上述難點(diǎn)。

由此誕生的TARS-RPA-Agent，也成為了一個(gè)能夠自主拆解任務(wù)、感知當(dāng)前環(huán)境、執(zhí)行并且反饋和記憶歷史經(jīng)驗(yàn)的超自動(dòng)化智能體。

在TARS-RPA-Agent的加持下，對(duì)于發(fā)郵件這種基本操作，你只需要在對(duì)話框中，輸入「使用163郵箱給×××發(fā)送郵件，說你好」即可。

接下來，TARS-RPA-Agent將這個(gè)描述的請(qǐng)求拆解為2個(gè)步驟。第一步：打開163郵箱；第二步：登錄郵箱發(fā)送郵件。在每個(gè)計(jì)劃中，都包含了詳細(xì)的執(zhí)行步驟。

確認(rèn)無誤后，直接點(diǎn)擊「執(zhí)行」，就能看到TARS-RPA-Agent嗖嗖嗖，開始掃描頁面，完成給定的任務(wù)。

除了發(fā)郵件，諸如請(qǐng)假等各種辦公場(chǎng)景，TARS-RPA-Agent也全能覆蓋，而且還有著優(yōu)秀的泛化能力。

比如，當(dāng)你想買一款筆記本電腦，但又不知道選哪款比較好時(shí)，就可以問Agent「京東上最暢銷的筆記本電腦是什么」。

很快，Agent就給自己定出了行動(dòng)計(jì)劃，然后根據(jù)我們的需求，自己登入京東進(jìn)行搜索排序，并進(jìn)入第一個(gè)結(jié)果的詳情頁。

值得一提的是，TARS-RPA-Agent還考慮到了現(xiàn)有的Agent容易陷入死循環(huán)并消耗大量tokens的問題，在任務(wù)過程中可允許人工修改、調(diào)優(yōu)等，在產(chǎn)品上能夠更好地支持人機(jī)協(xié)同操作。

比如，遇到不能執(zhí)行的步驟，我們只需動(dòng)動(dòng)嘴，或者點(diǎn)擊頁面的元素，就能讓它自動(dòng)創(chuàng)建后面的流程，基本上無需人類操作就能完成。

另外，如果這過程中我們有了新的計(jì)劃，直接用嘴告訴TARS-RPA-Agent就可以。

在記錄下選中的產(chǎn)品信息之后，還會(huì)貼心地幫你保存下來。

以往，這些功能都得需要在已有組件上去做各種形式的流程實(shí)現(xiàn)，不僅復(fù)雜，而且難度高。

而現(xiàn)在，有了TARS大模型的加持，直接讓TARS-RPA-Agent擁有「遇河搭橋」的能力。即便是沒有可調(diào)用的組件，TARS-RPA-Agent也能夠直接生成一個(gè)組件，讓整個(gè)工作流暢通無阻。

對(duì)于那些沒有編程能力的人來說，無疑是釋放了生產(chǎn)效能。

不僅如此，在大模型的加持下，同樣的操作也可以輕松泛化到其他平臺(tái)上。而這一點(diǎn)的實(shí)現(xiàn)，只需要你把「京東」這兩個(gè)字換成「淘寶」就可以了。

此外，在流程執(zhí)行結(jié)束后，也還可以繼續(xù)對(duì)話，并增加新的執(zhí)行計(jì)劃來完成流程能。

這些看起來十分簡單的操作，實(shí)際上體現(xiàn)的是TARS-RPA-Agent三種強(qiáng)大的能力——視覺識(shí)別、邏輯推理，和代碼生成。

首先，TARS大模型本質(zhì)上是一個(gè)語言模型，能夠分析推理，卻「看不到」要執(zhí)行的對(duì)象。但有了ISSUT視覺技術(shù)的加持，它就像是有了一雙眼睛，能夠進(jìn)一步操作對(duì)象，驅(qū)動(dòng)RPA去創(chuàng)建整個(gè)流程。

其次的邏輯推理能力，讓TARS-RPA-Agent能夠?qū)⒏鱾€(gè)組件變量的邏輯關(guān)系進(jìn)行串聯(lián)。

而代碼生成能力，則是讓它可以在沒有基礎(chǔ)組件的流程步驟中直接生成一段代碼，封裝成自建組件，在之后可以隨時(shí)調(diào)用。

基于此，用戶只需動(dòng)嘴提出需求，Agent就能自動(dòng)拆解任務(wù)，根據(jù)屏幕語言理解，夠完成實(shí)時(shí)流程搭建和執(zhí)行。

可以說，實(shí)在智能的TARS大模型在超自動(dòng)化場(chǎng)景與Agent的融合和應(yīng)用，是國內(nèi)企業(yè)向大模型Agent場(chǎng)景化應(yīng)用創(chuàng)新邁進(jìn)的重要一步。

并在最終，實(shí)現(xiàn)人類意圖的超越，成為駕馭桌面的終極力量。

「Agent」：AI引領(lǐng)下的下一個(gè)人機(jī)協(xié)同前沿

要知道，時(shí)間不是衡量偉大技術(shù)創(chuàng)新的標(biāo)準(zhǔn)，有時(shí)候，速度才是真正的量尺。

當(dāng)今LLM（大語言模型）最主要的能力體現(xiàn)在，處理和生成內(nèi)容。但結(jié)果的生成，需要以輸入作為前提。

在當(dāng)前快速發(fā)展的背景下，LLM僅僅滿足于其擁有的聊天、創(chuàng)作、繪畫、社交等功能是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的。

而Agent作為一種能夠感知環(huán)境，做出決策的智能體，則可以在循環(huán)中運(yùn)行，生成自我導(dǎo)向的指令和操作，不依賴人類來指導(dǎo)對(duì)話，更加足以讓人放開想象。

由此，我們可以讓LLM去充當(dāng)Agent的「大腦」。通過LLM和Agent的結(jié)合，能夠讓AI自動(dòng)化處理更加復(fù)雜的任務(wù)。

如此一來，Agent智能助手就可以變身一個(gè)「數(shù)字打工人」，讓我們工作效率大大提升，最終為人類提供更多的實(shí)用價(jià)值。

而這，也是大模型下一階段的必然發(fā)展方向。

為了擴(kuò)展LLM的應(yīng)用，國外的研究人員提出了以AutoGPT，GPT-Engineer和BabyAGI等項(xiàng)目為代表的全新形式——集成大語言模型的Agent。

通過將大語言模型作為Agent的核心大腦，就可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜任務(wù)的分解，并在每個(gè)子步驟實(shí)現(xiàn)自主決策，無需用戶參與即可解決問題。

比如，今年4月爆火的Auto-GPT，現(xiàn)在已經(jīng)在GitHub上狂攬了147k星。

這個(gè)項(xiàng)目的意義在于，Auto-GPT就像是給GPT-4模型裝了一個(gè)身體。在接到用戶提交的任務(wù)之后，自己就能提出并執(zhí)行相應(yīng)的計(jì)劃。不到5分鐘，一個(gè)網(wǎng)站就搭建好了。

接入GPT-4大模型的GPT-Engineer也是同樣的原理，只需動(dòng)動(dòng)嘴，給出一個(gè)提示，開發(fā)者就可以構(gòu)建整個(gè)代碼庫。

然而，這些新晉頂流的Agent卻有著不少自身的局限性，比如使用GPT-4 API費(fèi)用高昂、需要一定的編程基礎(chǔ)、應(yīng)用范圍也相對(duì)較窄。

甚至，因?yàn)镚PT-4固有的局限性，比如胡說八道、犯推理錯(cuò)誤，有時(shí)也會(huì)導(dǎo)致Auto-GPT等并不可靠。

除了學(xué)術(shù)上的探索外，在硅谷，已經(jīng)有人找出了讓Agent商業(yè)化落地的答案。

今年3月，由前OpenAI工程副總裁成立的初創(chuàng)企業(yè)Adept，一舉狂攬3.5億美元融資，除了General Catalyst和Spark Capital聯(lián)合領(lǐng)投，還有眾多機(jī)構(gòu)和硅谷明星創(chuàng)業(yè)者跟投。

簡單來說，Adept創(chuàng)造了一個(gè)名為Action Transformer（ACT-1）的「AI隊(duì)友」，能夠?qū)⑽谋久钷D(zhuǎn)化為一系列行動(dòng)。

比如，通過連接到Chrome瀏覽器的擴(kuò)展程序，在人類的提示下進(jìn)行某些操作，或者與Salesforce和電子表格配合，以往需要點(diǎn)擊10次以上的復(fù)雜操作，一句話即可完成。

業(yè)界首家推出大模型Agent的公司

雖然，必須借助API才能實(shí)現(xiàn)軟件調(diào)用的形式極大地限制了ACT-1的使用場(chǎng)景，但Adept依然拿到了強(qiáng)有力的融資。由此也可以看出，行業(yè)內(nèi)對(duì)Agent辦公的強(qiáng)大信心，和這種趨勢(shì)的一致認(rèn)可。

現(xiàn)在，隨著技術(shù)的進(jìn)一步發(fā)展，AI Agent更是成為了業(yè)界公認(rèn)LLM落地的有效方式之一。

而國內(nèi)公司的腳步，自然也沒有落下。

作為國內(nèi)首家推出大模型Agent的企業(yè)，實(shí)在智能才成立5年，就榮譽(yù)傍身。

連續(xù)3年獲評(píng)AI準(zhǔn)獨(dú)角獸企業(yè)，通過國家高新技術(shù)企業(yè)及CMMI-5全球軟件成熟度最高級(jí)別認(rèn)證（全球不到1800家），擁有200余項(xiàng)獨(dú)立自主知識(shí)產(chǎn)權(quán)、實(shí)際授予的發(fā)明專利53項(xiàng)，位列行業(yè)第一。

數(shù)十人的高水平算法團(tuán)隊(duì)，NLP、CV、以及OCR技術(shù)在國內(nèi)均為第一梯隊(duì)。

實(shí)在智能不斷蝶變創(chuàng)新的背后，是技術(shù)研發(fā)實(shí)力深厚的體現(xiàn)，以及倍增的實(shí)際效益。

2020年，這家公司首次推出了RPA產(chǎn)品，并在業(yè)界首次提出「融合拾取」技術(shù)，讓RPA拾取精度實(shí)現(xiàn)跨越式發(fā)展。

2022年，智能屏幕語義理解技術(shù)ISSUT的發(fā)布，讓RPA戴上了「眼鏡」，從「拖拉拽」過渡到「點(diǎn)選用」。這種更新的IPA模式，也讓原本門檻極高的RPA工具變得人人可用。

2023年，實(shí)在智能憑借技術(shù)沉淀，再一次引領(lǐng)創(chuàng)新，將計(jì)算機(jī)視覺和大模型結(jié)合，推出TARS-RPA-Agent，這在全球的Agent領(lǐng)域也是不多見的，更是RPA領(lǐng)域的首創(chuàng)。

實(shí)在智能之所以選擇Agent作為產(chǎn)品的下一個(gè)發(fā)展方向，就是因?yàn)槿斯ぶ悄苌蔀轵?qū)動(dòng)管理系統(tǒng)提供了一種全新的方式，可以直接生成并執(zhí)行各種可操作的業(yè)務(wù)流程。

通過整合AIGC，產(chǎn)品能夠?qū)崿F(xiàn)智能化，并為B端用戶提供高效、可執(zhí)行的解決方案。其中，LLM如果與企業(yè)管理軟件融合好，大模型便能順利落地。LLM的私有化部署能力，往往意味著廠商們更大的商機(jī)。

而TARS-RPA-Agent所依賴的LLM——實(shí)在智能的自研垂直TARS大模型，具有優(yōu)異的文本生成、語言理解、知識(shí)問答、邏輯推理等核心能力。

在TARS大模型的加持下，一種全新的「TARS + X」模式應(yīng)運(yùn)而生。

如今，我們可以看到，ChatRPA為超自動(dòng)化產(chǎn)品矩陣帶來的變革升級(jí)，讓未來辦公「只動(dòng)嘴不動(dòng)手」。

與此同時(shí)，實(shí)在智能的首款和文檔對(duì)話的產(chǎn)品Chat-IDP，也開創(chuàng)了文檔交互、文檔處理的新模式。

基于OCR+NLP的「智能文檔審閱」IDP產(chǎn)品，更是已經(jīng)達(dá)到全國領(lǐng)先，廣泛應(yīng)用于金融、教育、工業(yè)等各個(gè)行業(yè)。

從2023年開始，我們使用的電腦的方式，或?qū)⒈贿@家起步雖晚但技術(shù)雄厚、帶領(lǐng)行業(yè)彎道超車的AI準(zhǔn)獨(dú)角獸改變。