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。
企业数字化转型的关键：如何利用OA系统实现自动化与智能决策
在数字化时代，传统办公系统已无法满足现代企业的需求。通过将RPA（机器人流程自动化）和AI（人工智能）技术与OA系统结合，企业能实现业务流程自动化、智能决策支持，大幅提升工作效率和资源配置优化，推动数字化转型。RPA可自动处理重复任务，如审批、数据同步等；AI则提供智能数据分析、预测和决策支持，两者协同作用，助力财务管理、人力资源管理、项目管理和客户服务等多个领域实现智能化升级。未来，智能化OA系统将进一步提升个性化服务、数据安全和协作能力，成为企业发展的关键驱动力。
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。
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。
阿里云RPA（机器人流程自动化）干货系列之二：认识RPA（下）
导读：本文是阿里云RPA（机器人流程自动化）干货系列之二，主要介绍了RPA的发展齐纳经和主要使用场景有哪些，目前国内外主流的RPA厂商以及RPA的未来在哪。
一、RPA的发展前景
根据Gartner的最新研究，2018年全球机器人流程自动化（RPA）软件的开支预计将达到6.8亿美元，同比增长57％，到2022年支出达到24亿美元。