阿里云RPA（机器人流程自动化）干货系列之一：认识RPA（上）
导读：本文是阿里云RPA（机器人流程自动化）干货系列的开山之作，全面、详细的剖析了RPA的基本概念、给企业带来的价值点以及RPA的优劣势分析。
一、什么是RPA？
人类社会进入21世纪的第一个十年之后，全球企业大都面临着两个严峻的挑战：一是人力成本的不断飙升带来了企业经营成本的不断增加；二是业务的快速发展导致企业内部流程纷繁复杂，工作效率的提升跟不上业务的发展速度。
当K2 BPM遇上RPA 企业合规和风险管理从此更高效
强化企业合规与风险管理已成为全球企业发展的共识，尤其是对于药企、银行、地产这类对于合规性要求高的企业而言，识别预测潜在的管理风险和遵循不断升级的合规义务，是保证企业平稳运行的关键。
如何从流程层面降低合规风险？
部门内需要对关键业务流程进行定期评估，找出任何可能使企业、员工、客户和资产面临风险的缺口。
深入浅出智能工作流（Agentic Workflow）｜技术干货
著名AI学者、斯坦福大学教授吴恩达提出AI Agent的四种设计方式后，Agentic Workflow（智能体工作流）在全球范围内迅速走红，多个行业纷纷实践其应用，并推动了新的Agentic AI探索热潮。吴恩达总结了Agent设计的四种模式：自我反思、工具调用、规划设计及多智能体协作。前两者较普及，后两者则为智能体使用模式从单一大模型向多智能体协同配合完成业务流程的转变奠定了基础。
开发阿里云 RPA 机器人的技巧
在当今数字化时代，机器人流程自动化（RPA）技术正逐渐成为企业提高效率和优化业务流程的重要手段。阿里云 RPA 作为一种强大的工具，为开发高效的机器人提供了丰富的功能和支持。本文将分享一些开发阿里云 RPA 机器人的技巧，帮助您更好地利用该平台的能力。
基于阿里云通义星尘实现多智能体（Multi-agent）协同工作的构想与尝试
近年来，大规模预训练模型（大模型）快速发展，其能力显著增强，尤其是在语言理解和生成方面取得了突破。然而，尽管大模型强大，但仍需被动响应指令，为此，研究转向了更具自主性的新范式——智能体（AI agent）。不同于仅执行命令的大模型，智能体不仅能理解复杂指令，还能规划行动步骤并在特定领域自我学习与改进。为进一步提高处理复杂任务的能力，多智能体（Multi-Agent）系统应运而生，多个智能体通过协作、交流信息和共享资源，共同完成更为复杂精细的任务。本文探讨了如何利用阿里云的通义星尘实现基础的多智能体协同工作，介绍了智能体的概念、优势及局限性，并通过具体案例展示了如何构建协作型多智能体系统。
