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。
向前一步，AI，退后一步，RPA
先有流程自动化，然后是智能化，RPA 1.0自动化手，RPA 2.0自动化脑......数字化劳动力的故事能否如预期般展开，整个行业都在观望。
阿里云RPA（机器人流程自动化）精品系列之一：跨网机器人解决方案
导读：在之前的【阿里云RPA（机器人流程自动化）干货系列】12篇文章中给大家介绍了什么是RPA以及阿里云RPA产品的一些基本用法，总体阅读量已经突破了5w+（包括ATA、云栖社区和Alibaba Cloud Community），从本篇开始陆续给大家介绍一些阿里云RPA精品解决方案和典型案例分享。
本文是阿里云RPA精品系列的开篇之作，主要介绍跨网机器人解决方案的基本概念、技术架构、核心竞争力、
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。
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。
伙伴客户案例｜RPA在教育行业成功实践，助力高校数字化升级——财务场景篇
RPA全称机器人流程自动化（Robotic Process Automation），是一种新兴的“数字劳动力”，可以替代或辅助人完成规则明确的重复性劳动，大幅提升业务流程销量，实现企业业务流程的自动化和智能化，从而降本增效。目前，RPA解决方案的应用场景几乎涵盖了所有行业，包括银行、保险、制造、零售、医疗、物流、电子商务甚至政府和公共机构。
