ProAgent

Von Wassermühlen bis zur Robotic Process Automation (RPA) hat sich die Automatisierungstechnologie im Laufe der Geschichte entwickelt, um Menschen von mühsamen Aufgaben zu befreien. Dennoch hat RPA Schwierigkeiten mit Aufgaben, die menschliche Intelligenz erfordern, insbesondere bei der komplexen Gestaltung von Workflow-Konstruktionen und dynamischen Entscheidungen in der Workflow-Ausführung. Da große Sprachmodelle (LLMs) eine menschenähnliche Intelligenz hervorgebracht haben, führt dieses Papier die agentische Prozessautomatisierung (APA) ein, ein bahnbrechendes Automatisierungsparadigma, das LLM-basierte Agenten für fortgeschrittene Automatisierung nutzt, indem es die menschliche Arbeit an Agenten überträgt, die mit Konstruktion und Ausführung verbunden sind. Wir stellen dann ProAgent vor, einen LLM-basierten Agenten, der entwickelt wurde, um Workflows aus menschlichen Anweisungen zu erstellen und komplexe Entscheidungen zu treffen, indem spezialisierte Agenten koordiniert werden. Empirische Experimente werden durchgeführt, um das Verfahren zur Konstruktion und Ausführung von Workflows im Detail darzustellen, was die Durchführbarkeit von APA zeigt und die Möglichkeit eines neuen Automatisierungsparadigmas aufzeigt, das von Agenten betrieben wird.