当前 Agent 框架已趋于成熟——OpenClaw、Hermes 等方案能力稳定，第三方生态（如 QClaw、WorkBuddy）也在快速涌现。但多数 Agent 仍停留在「能聊」的阶段，离「能干活」还有距离。本文分享一套 OpenClaw + RPA 的数字员工实现思路：用 Agent 负责理解与决策，用 RPA 负责点击与操作，让 AI 真正替你完成工作。

本文介绍了一种基于RPA（影刀）和本地Agent（Hermes）的微信自动回复方案，适用于微信4.0版本后的界面变化。主要思路是通过RPA获取微信未读消息，交由本地Agent生成回复，再由RPA发送。方案亮点包括：1）通过图像识别小红点触发流程，降低CPU消耗；2）仅读取未读消息而非全部历史记录；3）使用Python桥接本地Agent，保持回复风格可控。该方案可扩展应用于客服回复、工单处理等企业场

上一期我们介绍了用 OpenClaw + RPA 搭建数字员工的思路，但有一个现实问题还没解决：RPA 执行时会占用本机的屏幕、键盘和鼠标，人很难同时在同一台电脑上正常办公。

上一期我们介绍了用 OpenClaw + RPA 搭建数字员工的思路，但有一个现实问题还没解决：RPA 执行时会占用本机的屏幕、键盘和鼠标，人很难同时在同一台电脑上正常办公。

当前 Agent 框架已趋于成熟——OpenClaw、Hermes 等方案能力稳定，第三方生态（如 QClaw、WorkBuddy）也在快速涌现。但多数 Agent 仍停留在「能聊」的阶段，离「能干活」还有距离。本文分享一套 OpenClaw + RPA 的数字员工实现思路：用 Agent 负责理解与决策，用 RPA 负责点击与操作，让 AI 真正替你完成工作。

当前 Agent 框架已趋于成熟——OpenClaw、Hermes 等方案能力稳定，第三方生态（如 QClaw、WorkBuddy）也在快速涌现。但多数 Agent 仍停留在「能聊」的阶段，离「能干活」还有距离。本文分享一套 OpenClaw + RPA 的数字员工实现思路：用 Agent 负责理解与决策，用 RPA 负责点击与操作，让 AI 真正替你完成工作。