同时，对于这些技术的监管和规范也将变得更加重要，以确保技术的健康发展和应用。随着技术的进步，RPA逐渐发展成为一个独立的领域，能够处理更复杂的业务流程自动化。随着互联网的快速发展，网络爬虫技术逐渐成熟，成为数据采集的重要手段。随着技术的发展，爬虫技术已经从简单的HTTP请求和HTML解析，发展到了能够处理JavaScript渲染、动态加载内容和复杂网站结构的高级爬虫。现代RPA工具集成了机器学习和

1. Python。

当今的企业越来越依赖自动化RPA技术和爬虫工具来帮助他们更高效地获取数据。这些工具可以极大地提高数据采集效率，减少人为错误，同时也能更准确地洞察市场趋势和客户需求。但它们在方法和优势上有很大的不同。本文将探讨RPA数据采集（以实在RPA设计器为例）与传统爬虫工具之间的区别，并附上实在RPA数据采集保姆级教程。

实在RPA，助力政企数字化转型。RPA，即机器人流程自动化（Robotic Process Automation），指的是利用软件机器人或人工智能助手来模拟和执行人类在数字化环境中的重复性、规则明确且大量的业务流程操作。它并非是物理意义上的机器人，而是一种数字化的工作流程解决方案（没有实体）。通过预先设定的规则和逻辑，RPA 能够自动执行诸如数据输入、数据处理、文件传输、表单填写等一系列日常的、耗

AI Agents 技术正迅速成为商业技术发展中的关键变革因素。本质上，AI Agents 是一种计算机程序，它能够基于环境、输入和预定义目标自主地做出决策并执行任务。与传统的自动化工具相比，AI Agents 的先进之处在于它们不仅能够遵循指令，还具备独立思考、适应和行动的能力。设想一下，一个数字实体能够持续评估其周围环境，从交互中学习，并做出选择以实现既定目标。这正是 AI Agents 的核

这是一种更可靠地将GPT的功能与外部工具和API相连的新方法，允许开发者更可靠地从模型中获得结构化的数据，为AI开发者提供了方便。向量数据库强大的检索功能就是基于向量相似度计算而达成的，是一种模糊匹配的检索，没有标准的准确答案，进而更高效地支撑更广泛的应用场景。本文通过详细拆解Agent从提示词接收、LLM大模型理解识别、知识库匹配、任务规划到行动执行等五个关键步骤，从而深入剖析Agent的工作原

随着Agent智能体普及开来，国内外涌现了百余款相关产品，既有AI Agents框架及工具，也有一些基于开源框架打造的AGENT产品。因收集整理Agent是一项持续工作，您可以在文末留言，提供名单外的Agent产品，本文会持续更新。Suspicion Agent：能够通过利用已学习到的知识来预测对手的思维过程并做出相应的决策。实在Agent智能体：领先的 RPA 全新模式产品，企业员工使用零代码门

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