自动化成功的关键在于将业务规则沉淀为标准化体系，而非单纯追求流程数量。只有夯实业务治理基础，AI+RPA才能真正提升电商业务的稳定性和扩展性。

本文介绍了一套基于RPA+大模型的智能招聘自动化系统，该系统针对Boss直聘平台实现了招聘全流程的智能化管理。系统采用"四层一引擎"架构，通过实在智能RPA设计器执行页面操作，结合DeepSeek大模型处理对话交互，利用MySQL和Chroma数据库存储业务数据和知识库。核心创新点包括：将招聘对话划分为5个标准化阶段进行管控，设计动态Prompt引擎实现个性化回复，采用RAG检

本文介绍了一套基于RPA+大模型的智能招聘自动化系统，该系统针对Boss直聘平台实现了招聘全流程的智能化管理。系统采用"四层一引擎"架构，通过实在智能RPA设计器执行页面操作，结合DeepSeek大模型处理对话交互，利用MySQL和Chroma数据库存储业务数据和知识库。核心创新点包括：将招聘对话划分为5个标准化阶段进行管控，设计动态Prompt引擎实现个性化回复，采用RAG检

基于OpenClaw框架的轻量级RPA智能触发方案，通过自定义Skill机制实现非技术人员自然语言调用影刀RPA流程。方案采用邮件异步通信架构，无需改造现有RPA系统。该方案为国内首个AI+RPA轻量集成实践，显著降低自动化使用门槛，特别适合中小团队快速落地。

基于OpenClaw框架的轻量级RPA智能触发方案，通过自定义Skill机制实现非技术人员自然语言调用影刀RPA流程。方案采用邮件异步通信架构，无需改造现有RPA系统。该方案为国内首个AI+RPA轻量集成实践，显著降低自动化使用门槛，特别适合中小团队快速落地。

针对合同信息采集中多轮对话易偏离目标及提示词膨胀问题，提出动态提示词两阶段解决方案。该方案采用统一标记解析和系统提示词替换技术，保持上下文连续的同时实现任务聚焦，有效降低token消耗并提升对话稳定性。方案特别适用于多合同类型、结构化字段采集等分阶段业务场景，具有扩展性强、维护成本低的优势。未来可优化提示词管理、完整性校验等方向，构建更完善的对话采集框架。