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AI智能体正从概念走向广泛应用，已服务超4000家企业。基于大模型的智能体具备自主决策能力，在跨境电商、客服等领域展现出显著效率提升。技术架构融合语言模型、语义理解和自动化执行，实现"大脑-眼睛-手脚"的协同。智能体发展正经历从自动化到价值交付的进化，未来将深入企业核心业务，形成人机协同新工作模式。预计2028年智能体市场将达4500亿美元规模，成为改变人机交互方式的重要技术。
影刀RPA编码版代码自动生成器是一款基于人工智能技术的代码生成工具，专为影刀RPA编码版用户设计。本软件通过集成KIMI大语言模型，能够根据用户输入的需求描述，自动生成符合影刀RPA编码版规范的代码，大大提高开发效率。
随后添加完成后，打开影刀rap，找到“连接数据库”一栏，点击配置向导按钮选择刚刚安装的odbc。odbc下载完成后，打开odbc，添加数据库地址和账号密码，点击test测试通过即可。影刀rap连接数据库必须先安装mysql的odbc驱动。我们找个表单输出一下，日志展示数据了。随后数据库就配完成了。
它可以在哪些场景辅助数据采集？只要你的工作流程有固定且重复的操作路径，按照规则配置好后，他就会成为你的电子助手，根据设置好的路径操作每一个动作、包括点击、登录后台、信息读取、复制、粘贴、自动输入等等，帮你处理各种有重复流程的任务，即使是不同系统/软件间的操作也难不倒它！八爪鱼RPA是一款面向广大业务人员，简单易用、免费的RPA产品，只需简单操作即可快速生成自动化流程，模拟人工，自动执行数据的提取、
在当今数字化营销时代，抖音作为全球领先的短视频平台，已成为品牌营销和电商运营的主战场。面对平台上数以亿计的用户和海量内容数据，如何高效获取并分析达人数据成为电商成功的关键。MyAgent抖音用户数据采集RPA机器人应运而生，这款结合了RPA（机器人流程自动化）与AI Agent智能决策能力的技术解决方案，正重新定义电商数据采集与分析的工作模式。
国产智能化厂商获得SOC 2报告，SOC 2与ISO 27001有什么区别？对RPA行业有什么启示?
大家好，我是徐老师。最近有位朋友在做为一大型国企做RPA项目实施，主要是数据抓取。项目背景就是A业务部门需要获取一些关键数据，但这些数据散落在其他多个部门手中，A部门最初尝试让其他部门提供API来进行调动，但没有更高级别的领导支持，A业务部门想要推动其他多个部门为他们提供API，是一件既繁琐又困难的事情。但有了RPA技术，可以通过“所见即可得”的方式，看到什么采集什么。这样的话，只需要其他部门提供
在信息技术领域，知识图谱和传统知识库虽然都用于管理和表示知识，但在结构、灵活性以及应用方面存在显著差异。传统知识库通常采用固定的模式来存储数据，这些模式定义了实体及其属性之间的关系。相比之下，知识图谱通过节点（代表实体）和边（描述实体间的关系）构建网络状的数据模型。这种灵活的图形结构使得知识图谱能够更自然地表达复杂多样的现实世界关联。由于采用了更加丰富的语义建模方式，知识图谱可以捕捉到更为细致入微
如此一来，RPA不仅仅只是“健壮的四肢”，更有了“思考的大脑”，可以通过对业务流程进行“加工”，形成完整的解决方案，并以用户易于理解和执行的方式，调动各个业务系统自动执行流程，并返回结果。当下，实在智能在RPA产品中又进一步融合了更接地气的生成式AI——充当人类与计算机系统之间的“翻译官”，将人类的自然语言，翻译成计算机系统能够理解的各种指令，并且自动生成数字员工，进而自动执行操作各类软件的任务，
知识图谱是信息检索等应用中基本的数据结构，通过主谓宾三元组表示实体之间的关系。然而，许多现有的KG存在不完整性，缺乏实体之间的众多关系，这对下游任务如KG嵌入和基于图的推理造成了挑战。KGGen通过利用LLM从纯文本中提取主谓宾三元组，构建密集且全面的KG，从而缓解数据稀缺和不完整性的问题。
随着数字化时代的来临，RPA（Robotic Process Automation，机器人流程自动化）技术日益受到企业和开发者的关注。本文将带领大家深入了解RPA自动化的原理、应用，以及如何实现创新发散，将RPA技术融入日常工作中，提升效率与质量。未来，随着技术的不断发展与创新，RPA将与人工智能、机器学习等技术相结合，实现更加智能的自动化流程。注：本文仅提供了RPA自动化的基本框架和案例分析，实
LangGraph+MCP+ReactAgent技术组合，构建智能代理（Agent）系统。**LangGraph 提供了智能体的框架和执行机制。 MCP 提供了外部服务的接入能力，支持调用外部工具和数据源。 ReAct Agent 提供了推理和行动的机制，支持智能体的自主决策和任务执行。
“技术上可行 ≠ 商业上可行”。本文延续《配置型 AI 平台为何难以持续？》，系统梳理 RPA / Agent / Workflow 在企业自动化中的定位与协同：RPA 在高确定性流程上的长期价值、Agent 在不确定任务中的边界拓展，以及为什么以 Workflow 为中枢、配套固化与治理机制，才更接近真实可用的工程解法。
财务月底结账时，手动比对银行对账单与企业日记账、逐笔生成会计凭证，不仅耗时（常需 3 天连轴转），还易因人为失误导致差错。本文以 UiPath（社区版免费、可视化操作）为例，实现 “数据源读取 - 自动对账 - 差异筛选 - 凭证批量生成” 全自动化，大幅提升结账效率。
每一个人都会用的RPA，让人不必像机器一样工作每一个功能都充满了巧思，只为帮你解放双手，把精力花在更重要的地方。
自动化边界扩展：传统RPA仅能处理规则明确的重复任务（如数据录入），而融合AI的智能体RPA可处理非结构化数据（如邮件、图像、语音），实现端到端自动化。7×24小时运营：智能体无需休息，错误率接近零，显著降低人力成本（如日本保险公司Fukoku Mutual引入RPA后裁员30%，效率提升30%）。岗位重构：据麦肯锡预测，到2030年，RPA与AI可能影响全球3.75亿工作岗位，但同时
无论是基于互联网信息构建动态更新的知识库，还是为金融、电商、舆情监测等领域提供实时、精准的数据支持，都会涉及到第三方网页数据RPA采集和解析的技术领域，随着LLM的发展成熟，该技术领域也面临智能化升级挑战。
Midscene.js 是一个轻量级的 JavaScript 测试框架，专注于 UI 自动化测试和交互模拟。影刀是一款国内流行的 RPA（机器人流程自动化）工具，擅长处理重复性任务和跨系统操作。结合两者可以构建高效的自动化测试框架，覆盖从 UI 到后端流程的测试场景。该方案适合需要兼顾 UI 精准测试与企业级流程自动化的场景，实际落地时需根据具体业务调整接口协议和数据格式。影刀客户端需单独安装，注
也许很多测试人员都和作者一样，从事测试工作多年，想把自动化测试技术应用到实际工作中去，那么在做自动化测试之前，我们首先要知道什么是自动化测试。从广义角度讲，通过使用各种测试工具（第三方手段）来替代或辅助手工测试的形式都可以称为自动化测试，比如利用我们熟知的 JMeter 进行批量数据构造或接口的压力测试等，都可以看作自动化测试。从狭义角度讲，自动化测试是指通过工具录制或编写脚本模拟手工测试的过程，
screen_file_storage：“database”，或者是在升级后修改对应的配置参数(在docker-compose.yml中的rpa_orc_serv服务下新增或修改：APP_PLUGIN_SCREEN_FILE_STORAGE = database)。产品在4.6之前的版产品是默认将流程执行的录屏文件存放在数据库的，4.6及之后的版本调整为将录屏文件默认存放在minio中了。级时所创
局部变量是在函数内部定义的变量，其作用域仅限于定义它的函数内部。局部变量在函数被调用时创建，当函数执行完毕后，局部变量会被销毁。局部变量只能在其所在的函数内部被访问，不能在函数外部被访问。func() # 输出：20# print(local_var) # 这会引发错误，因为 local_var 是局部变量，在函数外部不可见local_var是一个局部变量，它只能在函数func内部被访问。当函数f
2、F12打开网页代码，逐步下探获取播放视频位置的网页代码，可以直接搜索“v3-web.douyinvod.com”，直到找到包含https://v3-web.douyinvod.com*********的一大串地址后选中对应的元素，右键获取完整Xpath地址；3、影刀RPA的步骤设置为打开网页-获取元素对象（在元素对象中定位方式选择XPath选择器，填入Xpath地址）-获取元素信息-http下
攻克DATA下载地址：https://www.yuque.com/gk.ai/gkdata/zn5r4grngkk2lidp。
RPA的设计、开发和单元测试是RPA项目实施的核心阶段。这个实施过程并非是遵循传统的瀑布式软件开发方法，而是遵循敏捷方法论，采用冲刺Sprint和迭代增量Scrum相结合的方法。Sprint指的是一次冲刺迭代，通常是以最快的速度完成一次开发任务的时间周期。Scrum包括一系列最佳实践和预定义角色的管理过程，是一种更高效开发软件的管理方法。
【摘要】2025年财务RPA已完成智能升级，核心价值转向AI驱动的管理变革。数据显示领先企业财务自动化率达85%以上，错误率低于1%，处理效率提升20倍。关键技术突破在于机器学习预测、NLP数据处理与大模型决策的融合，推动财务运营向预测性、协同化转型。应用场景从单一自动化扩展至税务申报、风险管控等超自动化解决方案。实施需注重数据治理、分阶段推进和复合型人才培养。当前技术成熟度高，企业应抓住时机制定
tagui是一款开源免费的RPA程序，虽然没有一些商业RPA软件功能强大，但是它免费呀，可以任意部署，那还要什么自行车。因为工作上的需要，自学RPA应用开发，这里是我自学RPA的笔记，不正确之处还请大家批评指正。
每款Web搜索API都有其独特的优势和适用场景，开发者在选择时应根据自身项目的需求、预算、技术栈以及目标市场来做出决定。如果您的应用侧重于国内业务的中文网页搜索，包括AI智能体、语义理解或者内容合规，博查API可能是一个很好的选择；如果需要强大的全球搜索支持，Bing和Google的API将是不错的选择；而Exa.ai则适合需要高度定制和行业特定优化的AI应用。
大部分AI Agent还在讲概念谈愿景阶段，GPTs大受欢迎但问题也不少，这种情况下企服软件厂商推出AI智能体更被B端客户器重。
金融领域对于新技术的应用有着极高的敏锐性，从生成式AI技术的应用上表现尤为明显。Gartner最新调查数据显示，66%的银行领导人预计，生成式AI对组织的收益潜力大于风险潜力。此外，调查中61%的银行高管表示，他们的公司正在增加对人工智能的投资，或计划在未来12个月内这样做。不管是生成式AI还是基于LLM的AI Agent，刚出现便引起广大金融公司的极大兴趣，纷纷在第一时间开启商业价值探索之旅。当
摘要：企业智能化升级常陷困境，75%遭遇功能偏差，而RPA（机器人流程自动化）成为可靠备胎。案例显示，RPA能在系统崩溃时接管核心流程，保障数据安全。智能体转型存在NLP依赖、识别失效等风险，建议采用复合架构（智能平台≤30%+RPA≥60%+人工审核10%）。关键建议：测试环境必须模拟极端场景，确保代码可移植性，避免平台绑定。智能升级需平衡创新与稳定，RPA仍是兜底首选。
作为未来独角兽企业的摇篮，隐形独角兽企业是衡量区域新经济发展与创新能力的重要风向标，也是推动数字经济高质量发展的重要引擎，在引领行业颠覆式创新、推动产业数字化转型升级方面发挥着关键作用。孙林君指出，随着全球新一轮人工智能产业变革的加速演进，智能体作为当下典型的新质生产力，深度融合了大模型、自动化、大数据等新型基础设施建设中的多项核心技术，具有高度的智能化和自动化技术特点。的使命，不断探索智能体技术
AI Agent前半场，实在智能平台级AI智能体先跑出来了。
1.背景介绍RPA(Robotic Process Automation)是一种自动化软件，它可以自动完成一些重复性、规范性的工作任务，例如数据输入、文件处理、报表生成等。大数据是指由于互联网、移动互联网等技术的发展，数据量不断增长，需要进行大规模处理和分析的数据集。RPA与大数据的结合，可以更有效地处理大量数据，提高工作效率。RPA与大数据的结合，可以在以下方面发挥作用：自动化数据...
未来，随着人工智能技术的不断创新和突破，如大语言模型的进一步发展、强化学习算法的优化等，智能体将具备更强的认知、推理和决策能力，能够处理更加复杂的业务场景。降低人力成本与风险 ：通过自动化和智能化的手段，智能体可以承担大量的重复性工作和繁琐任务，释放人力从事更具创造性、价值性和战略性的工作，同时降低因人为操作失误带来的风险。促进业务创新与转型 ：智能体能够挖掘业务数据中的潜在价值，为企业的决策提供
1.点击图标，选择选项按钮2.找到辅助功能与脚本——脚本，将前上边两个状态更改为取消状态即可，点击确定3.1.启动saplogon.exe，使用账号密码登录sap进入到主页，输入rz11，点击回车；4..进入到维护参数页面，输入sapgui/user_scripting，点击显示5.点击更改值，将新值修改为TRUE即可...
它和影刀RPA差不多，也能控制键盘和鼠标，完成各种自动化任务。而且，它还能实现桌面软件和Web程序的自动化操作，功能也很强大！无论是ERP、浏览器、CRM，还是微信、钉钉，甚至是网页上的操作，比如数据提取、表单填写，它都能搞定。快去试试吧，让它们帮你把繁琐的工作搞定，解放双手，提升效率！而且，它还能把动作分享给其他账号，限制比影刀RPA少一些。鼠标、打开文件夹、运行命令，那些重复性的工作，交给它
Eml文件转换成MailMessage类型
智能体主要分为两种类型，一是人人可用的消费级别的智能体，一是企业用的智能体，区分两者，除了使用门槛外，最主要的区别就是企业应用落地是否能真正实现“智能化”还有是否足够安全和稳定。工作流：金智维、用友、浪潮云、金蝶、IBM、butteryeah、博思云创等。生产力工具：Deept、百度、金山、360、金智维、钉钉、字节、艺赛旗等。智能助理：腾讯、百度、谷歌、阿里巴巴、360、火山、微软、字节豆包等。
RPA通过python调用腾讯OCR识别，包含Uibot和WeAutomate
调用超级鹰识别验证码；Load Image; HTTP Request; Deserialize JSON.
RPA与AI融合推动智能自动化发展。传统RPA主要处理结构化任务，而AI技术的引入使其能够处理非结构化数据，通过机器学习、NLP和OCR等技术实现智能分类、预测决策等功能。AI赋能的RPA可应用于客户服务、文档处理等领域，实现自动化工作流优化。未来趋势包括系统自学习、跨领域融合和全自动化工作流，推动企业数字化转型。RPA与AI的深度结合将显著提升企业运营效率，实现从基础自动化到智能自动化的跨越。
随着技术的不断发展，RPA与AI、大数据等先进技术的结合，将进一步推动企业实现智能化自动化，开创全新的业务运作模式。然而，RPA的核心并非是简单的替代工作，而是通过模拟人类的操作行为，自动化那些重复、规则性的任务。与传统的集成方法不同，RPA不依赖于修改现有系统的代码，而是通过模拟用户的操作来与应用程序交互，因此不需要对现有IT基础设施进行复杂的修改。在未来，RPA将不仅仅是一个工具，而是企业数字
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