【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及计算机，特别是涉及一种基于大模型编排的机器人流程自动化(rpa)方法及装置。
技术介绍
1、rpa是办公自动化的一种重要方法。当前的rpa设计器通过提炼出日常办公事务中的一些基本操作，封装成rpa解释器可以执行的原子指令集合(下文称为rpa指令集)。对于一个可能会重复执行的任务，人工将它拆解编写成为由以上原子指令构成的序列(下文称为rpa程序)，从而实现一次编写，可以重复多次执行，避免每次执行所需要的人工介入或操作，提高工作和生产效率。这种方式的主要不足在于：
2、1.对于每个新任务，都需要人工去理解和拆解任务、编写rpa程序，耗费人的精力；
3、2.rpa程序编写是人工的，rpa指令集和rpa程序编写工具有人工学习成本；
4、3.同一任务中有大量相似或者重复操作时，rpa程序编写中实际会存在重复劳动，影响效率。这个与rpa指令集有关，指令集越简单，则存在的重复操作越多，指令集越丰富，则学习成本越高。
5、预训练大语言模型(llm，简称大模型llm)出现以后，也有一些通过llm来理解用户需求并生成rpa可执行的功能序列的方法，但是当存在不确定的步骤(比如，rpa将要执行的动作依赖于前面步骤的执行结果而定，无法提前确定)因而需要预执行前面的步骤以获得确定下一步骤所需要的信息(以下称这种机制为动态编排)时，因为llm自身并没有执行动作的能力，单纯依靠llm无法实现动态编排，会使得llm可自动编排的rpa任务的范围受到很大限制。
技术实现思路b>
1、有鉴于此，本专利技术提供一种基于大模型编排的机器人流程自动化方法及装置，使其可以实现rpa任务从执行过程到编排过程的全部自动化；另外，还可以实现动态编排从而可以扩大llm可自动编排的rpa任务的范围，从而克服现有技术中存在的不足。
2、为解决上述技术问题，本专利技术采用如下技术方案：
3、一方面，本专利技术实施例提供了一种基于大模型编排的机器人流程自动化方法，包括：
4、步骤a、agent模块接收用户的rpa任务请求，进行意图识别初筛，将符合rpa任务规范的请求转发给大模型llm模块；
5、步骤b、agent模块接收大模型llm模块返回的rpa程序，进行验证检查，包括：
6、(i)rpa程序已经是完整、可执行时的确认验证步骤；
7、(ii)rpa程序中包含技能调用时的验证步骤，包含技能调用则表明该次任务编排是动态编排，依赖于技能执行的结果进行后续编排；进一步检查技能参数，如果参数完整、可执行，则向rpa设计器发出技能调用请求，等待并接收rpa设计器返回技能调用的执行结果；所述技能调用是调用rpa设计器的预置技能集所提供的技能；
8、(iii)rpa程序中包含技能调用且技能的参数缺失，或者rpa程序中某些指令的参数缺失，不能直接执行时的验证步骤，此时表明需要用户补充信息；
9、(iv)将收集到的用户补充信息或者技能调用的执行结果，与步骤a中的rpa任务请求汇总后，再次发送给大模型llm模块,等待接收大模型llm模块返回的rpa程序以进行下一轮验证检查；
10、步骤c.重复b的(i)-(iv)步骤，直到任务编排完成。
11、根据本专利技术实施例的一种具体实现方式，所述(i)中的验证步骤包括：如果rpa程序已经是完整、可执行的，则提示用户确认，如果用户回复确认，则保存该rpa程序，任务编排完毕；如果用户回复修改，则进入修改界面，接收并保存用户修改后的rpa程序，任务编排完毕。
12、根据本专利技术实施例的一种具体实现方式，所述(iii)中的验证步骤包括：如果rpa程序中包含技能调用且技能的参数缺失，或者rpa程序中某些指令的参数缺失，不能直接执行，则表明需要用户补充信息；这时发起agent模块与用户间的对话，询问所缺失的参数，接收用户回复，进行意图识别，提取所需的槽位信息。
13、根据本专利技术实施例的一种具体实现方式，还包括大模型llm的预训练和微调步骤，使其具有理解用户的rpa任务请求，基于rpa指令集和技能集，拆解任务和编写rpa程序的能力，其中大模型llm的训练语料为：
14、每条训练语料的为数据对形式：input＝用户需求描述,output＝基于当前已知信息所能够生成的rpa程序；数据对中的input和output需要覆盖以下各种可能形式的组合：
15、用户需求描述:＝用户初始请求[+补充问询回复][+技能调用结果]，[]表示可选，共4种形式；
16、能够生成的rpa程序:＝(不)包含技能调用且参数(不)完整的rpa程序，()表示选或者不选，共4种形式。
17、第二方面，本专利技术实施例还提供了一种基于大模型编排的机器人流程自动化装置，包括：
18、agent模块，被配置用于承担用户和大模型llm模块之间的代理和交互ui,包括：
19、接收用户的rpa任务请求，进行意图识别初筛，将符合rpa任务规范的请求转发给大模型llm模块；
20、接收大模型llm模块返回的rpa程序，进行验证检查，包括：
21、(i)rpa程序已经是完整、可执行时的确认验证步骤；
22、(ii)rpa程序中包含技能调用时的验证步骤，包含技能调用则表明该次任务编排是动态编排，依赖于技能执行的结果进行后续编排；进一步检查技能参数，如果参数完整、可执行，则向rpa设计器发出技能调用请求，等待并接收rpa设计器返回技能调用的执行结果；所述技能调用是调用rpa设计器的预置技能集所提供的技能；
23、(iii)rpa程序中包含技能调用且技能的参数缺失，或者rpa程序中某些指令的参数缺失，不能直接执行时的验证步骤，此时表明需要用户补充信息；
24、(iv)将收集到的用户补充信息或者技能调用的执行结果，与步骤a中的rpa任务请求汇总后，再次发送给大模型llm模块,等待接收大模型llm模块返回的rpa程序以进行下一轮验证检查；
25、重复(i)-(iv)步骤，直到任务编排完成；
26、大模型llm模块，被配置用于接收用户的rpa任务请求，理解需求，生成rpa指令和技能调用序列，直到最终生成完整的rpa程序；
27、rpa设计器，包括rpa任务编排所基于的rpa指令集、动态编排所需要的预置技能集、能够执行rpa程序的rpa解释器、存储已完成rpa程序的rpa程序库。
28、根据本专利技术实施例的一种具体实现方式，还包括大模型llm的预训练和微调模块，被配置用于使大模型llm模块具有理解用户的rpa任务请求，基于rpa指令集和技能集，拆解任务和编写rpa程序的能力，其中大模型llm的训练语料为：
29、每条训练语料的为数据对形式：input＝用户需求描述,output＝基于当前已知信息所能够生成的rpa程序；数据对中的input和output需要覆盖以下各种可能本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于大模型编排的机器人流程自动化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型编排的机器人流程自动化方法，其特征在于，所述(i)中的验证步骤包括：如果RPA程序已经是完整、可执行的，则提示用户确认，如果用户回复确认，则保存该RPA程序，任务编排完毕；如果用户回复修改，则进入修改界面，接收并保存用户修改后的RPA程序，任务编排完毕。
3.根据权利要求1所述的基于大模型编排的机器人流程自动化方法，所述(iii)中的验证步骤包括：如果RPA程序中包含技能调用且技能的参数缺失，或者RPA程序中某些指令的参数缺失，不能直接执行，则表明需要用户补充信息；这时发起Agent模块与用户间的对话，询问所缺失的参数，接收用户回复，进行意图识别，提取所需的槽位信息。
4.根据权利要求1所述的基于大模型编排的机器人流程自动化方法，还包括大模型LLM的预训练和微调步骤，使其具有理解用户的RPA任务请求，基于RPA指令集和技能集，拆解任务和编写RPA程序的能力，其中大模型LLM的训练语料为：
5.一种基于大模型编排的机器人流程自动化装置，
6.根据权利要求5所述的基于大模型编排的机器人流程自动化装置，其特征在于，所述(i)中的验证步骤包括：如果RPA程序已经是完整、可执行的，则提示用户确认，如果用户回复确认，则保存该RPA程序，任务编排完毕；如果用户回复修改，则进入修改界面，接收并保存用户修改后的RPA程序，任务编排完毕。
7.根据权利要求5所述的基于大模型编排的机器人流程自动化装置，其特征在于，所述(iii)中的验证步骤包括：如果RPA程序中包含技能调用且技能的参数缺失，或者RPA程序中某些指令的参数缺失，不能直接执行，则表明需要用户补充信息；这时发起Agent模块与用户间的对话，询问所缺失的参数，接收用户回复，进行意图识别，提取所需的槽位信息。
8.根据权利要求5所述的基于大模型编排的机器人流程自动化装置，还包括大模型LLM的预训练和微调模块，被配置用于使大模型LLM模块具有理解用户的RPA任务请求，基于RPA指令集和技能集，拆解任务和编写RPA程序的能力，其中大模型LLM的训练语料为：
9.一种电子设备，其特征在于，该电子设备包括：
10.一种非暂态计算机可读存储介质，其特征在于，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令当由至少一个处理器执行时使所述至少一个处理器执行如1-4任一项所述的基于大模型编排的机器人流程自动化方法。
...【技术特征摘要】
1.一种基于大模型编排的机器人流程自动化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于大模型编排的机器人流程自动化方法，其特征在于，所述(i)中的验证步骤包括：如果rpa程序已经是完整、可执行的，则提示用户确认，如果用户回复确认，则保存该rpa程序，任务编排完毕；如果用户回复修改，则进入修改界面，接收并保存用户修改后的rpa程序，任务编排完毕。
3.根据权利要求1所述的基于大模型编排的机器人流程自动化方法，所述(iii)中的验证步骤包括：如果rpa程序中包含技能调用且技能的参数缺失，或者rpa程序中某些指令的参数缺失，不能直接执行，则表明需要用户补充信息；这时发起agent模块与用户间的对话，询问所缺失的参数，接收用户回复，进行意图识别，提取所需的槽位信息。
4.根据权利要求1所述的基于大模型编排的机器人流程自动化方法，还包括大模型llm的预训练和微调步骤，使其具有理解用户的rpa任务请求，基于rpa指令集和技能集，拆解任务和编写rpa程序的能力，其中大模型llm的训练语料为：
5.一种基于大模型编排的机器人流程自动化装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的基于大模型编排的机器人流程自动化装置，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：付立波，方高林，
申请(专利权)人：用友网络科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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