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如何让大模型帮你操作电脑cgft-llm RPA自动化结合LLM Workflow终极实战指南【免费下载链接】cgft-llmcgft-llm 是一个学习大语言模型LLM开发的开源资源。它提供代码、文档和视频教程帮助用户通过实践掌握前沿核心 LLM 技术项目地址: https://gitcode.com/echonoshy/cgft-llm在 cgft-llm 这个动手做大模型的开源项目中RPA自动化结合LLM Workflow 是解锁AI 操作电脑的关键一步用影刀RPA这类流程自动化工具定时触发 Dify 上搭建的 LLM 工作流让大模型从只会回答进化为能干活完成端到端的业务流程自动化。本文面向新手讲清楚这套组合的原理、搭建路径和落地方向全程无需复杂代码。为什么是RPA LLM Workflow这个组合大模型很聪明但它没有手。它不会自己打开浏览器、点按钮、填表单也无法在凌晨 3 点按时起床干活。这时候需要两位搭档LLM Workflow大模型工作流单轮操作给定输入直接得到输出逻辑确定、结果可控适合加工信息RPA机器人流程自动化模拟人手操作网页和桌面软件支持定时触发、API 集成负责执行动作而另一个常被对比的概念是Agent智能体三者的分工可以这样记场景推荐方式原因多轮对话、开放任务Agent需要多轮推理和工具调用固定流程、输入→输出LLM Workflow单次执行稳定可控定时任务、操作软件RPA可编程触发能动手Agent 与 LLM Workflow 的更多概念辨析可以参考项目文档dify-agent-llm-workflow.md。 核心思路就一句话大模型负责思考RPA 负责执行。大模型如何操作电脑两条落地路径路径一Browser-use大模型自己开浏览器除了 RPA还有一条更极客的路让大模型通过 tool-call 直接驱动浏览器自己点击、输入、截图、判断。cgft-llm 中提供了一个极简的 Browser-use 实践自动抓取 GitHub Trending 热榜并整理成表格该案例的完整说明与环境安装步骤见readme.md抓取脚本位于 github_trending_scraper.py。路径二影刀RPA Dify新手更友好的生产方案function-calling 实现流程图 揭示了这个组合背后的通用原理用户/定时器把 prompt 交给Tools Workflow工作流工作流把 prompt 工具描述一起发给LLMLLM 判断用不用工具用则执行工具流程不用则直接返回结果影刀RPA 恰好提供了这套闭环需要的能力网页自动化操作、桌面应用自动化、定时触发任务、与 API 集成详见 rpa-automation-with-llm-agent.md。三步搭出你的第一个 RPA LLM 自动流第 1 步在 Dify 里搭建 LLM WorkflowDify 是开源 LLM 应用开发平台用拖拽节点的方式构建工作流。开始前先配置两样东西基础 LLMOpenAI API 或 Ollama 本地部署均可和**知识库Knowledge**用于 RAG 检索增强。不会部署Docker 一行命令搞定参考 dify-agent-llm-workflow.md 中的本地部署章节。第 2 步用影刀RPA 定时触发工作流在影刀中新建流程设定触发时间如每天 09:00通过 API 节点调用 Dify 应用的 Workflow 接口传入输入参数比如今天的竞品动态等待返回结果。第 3 步结果自动处理与反馈RPA 拿到 LLM 输出的结构化结果后可以继续执行动作写入表格、发送邮件、推送到群聊……至此触发 → 思考 → 执行 → 反馈的自动化闭环就跑通了。再进一步给工作流接上 RAG 知识库想让大模型更懂你的业务就在 Dify Workflow 里挂上知识库文档、数据库、API 数据统一建索引查询时把最相关的内容注入 prompt再交给 LLM 生成回答这样 RPA 定时触发的就不只是通用问答而是带着你私有资料的智能任务。知识库构建的完整知识清单数据接入、切分、Embedding、Rerank 策略可以参考readme.md。如何选出有价值的自动化场景作者给出的判断标准非常朴素就两句话选出有价值的事情然后变成自动化。可以这样找切入点⏰ 每天/每周固定重复的信息汇总日报、榜单、舆情 跨系统的数据搬运网页 → 表格 → 邮件 批量表单填写、批量资料录入 定时抓取 智能改写 自动推送想深入理解 LLM 为什么会选择调用工具而不是直接回答可以延伸阅读 function calling 自动发邮件的实战README.md其实现入口为 app.py。学习路径与文件资料清单资料路径RPA 自动化结合 LLM Agent 核心文档rpa-automation-with-llm-agent.mdDify 实现 Agent 和 LLM Workflowdify-agent-llm-workflow.mdtool-call 原理及极简 Browser-use 实现readme.mdfunction calling 自动发邮件README.md构建高效 RAG 知识库readme.md项目整体目录导航见 README.md。想动手跟练可先克隆仓库仓库地址https://gitcode.com/echonoshy/cgft-llm按第 15 期 RPA 自动化结合 LLM Workflow → 第 14 期 Dify 实现 Agent 和 LLM Workflow → 第 17 期 tool-call 与 Browser-use的顺序学习由浅入深很快就能让大模型替你上手干活。 小结LLM 出脑子RPA 出双手。选一件你每周都在重复的小事用 Dify 工作流 影刀RPA 跑通第一个闭环就是通往 AI 自动化的最短路径。【免费下载链接】cgft-llmcgft-llm 是一个学习大语言模型LLM开发的开源资源。它提供代码、文档和视频教程帮助用户通过实践掌握前沿核心 LLM 技术项目地址: https://gitcode.com/echonoshy/cgft-llm创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考 如何让大模型帮你操作电脑：cgft-llm RPA自动化结合LLM Workflow终极实战指南
如何让大模型帮你操作电脑cgft-llm RPA自动化结合LLM Workflow终极实战指南【免费下载链接】cgft-llmcgft-llm 是一个学习大语言模型LLM开发的开源资源。它提供代码、文档和视频教程帮助用户通过实践掌握前沿核心 LLM 技术项目地址: https://gitcode.com/echonoshy/cgft-llm在 cgft-llm 这个动手做大模型的开源项目中RPA自动化结合LLM Workflow 是解锁AI 操作电脑的关键一步用影刀RPA这类流程自动化工具定时触发 Dify 上搭建的 LLM 工作流让大模型从只会回答进化为能干活完成端到端的业务流程自动化。本文面向新手讲清楚这套组合的原理、搭建路径和落地方向全程无需复杂代码。为什么是RPA LLM Workflow这个组合大模型很聪明但它没有手。它不会自己打开浏览器、点按钮、填表单也无法在凌晨 3 点按时起床干活。这时候需要两位搭档LLM Workflow大模型工作流单轮操作给定输入直接得到输出逻辑确定、结果可控适合加工信息RPA机器人流程自动化模拟人手操作网页和桌面软件支持定时触发、API 集成负责执行动作而另一个常被对比的概念是Agent智能体三者的分工可以这样记场景推荐方式原因多轮对话、开放任务Agent需要多轮推理和工具调用固定流程、输入→输出LLM Workflow单次执行稳定可控定时任务、操作软件RPA可编程触发能动手Agent 与 LLM Workflow 的更多概念辨析可以参考项目文档dify-agent-llm-workflow.md。 核心思路就一句话大模型负责思考RPA 负责执行。大模型如何操作电脑两条落地路径路径一Browser-use大模型自己开浏览器除了 RPA还有一条更极客的路让大模型通过 tool-call 直接驱动浏览器自己点击、输入、截图、判断。cgft-llm 中提供了一个极简的 Browser-use 实践自动抓取 GitHub Trending 热榜并整理成表格该案例的完整说明与环境安装步骤见readme.md抓取脚本位于 github_trending_scraper.py。路径二影刀RPA Dify新手更友好的生产方案function-calling 实现流程图 揭示了这个组合背后的通用原理用户/定时器把 prompt 交给Tools Workflow工作流工作流把 prompt 工具描述一起发给LLMLLM 判断用不用工具用则执行工具流程不用则直接返回结果影刀RPA 恰好提供了这套闭环需要的能力网页自动化操作、桌面应用自动化、定时触发任务、与 API 集成详见 rpa-automation-with-llm-agent.md。三步搭出你的第一个 RPA LLM 自动流第 1 步在 Dify 里搭建 LLM WorkflowDify 是开源 LLM 应用开发平台用拖拽节点的方式构建工作流。开始前先配置两样东西基础 LLMOpenAI API 或 Ollama 本地部署均可和**知识库Knowledge**用于 RAG 检索增强。不会部署Docker 一行命令搞定参考 dify-agent-llm-workflow.md 中的本地部署章节。第 2 步用影刀RPA 定时触发工作流在影刀中新建流程设定触发时间如每天 09:00通过 API 节点调用 Dify 应用的 Workflow 接口传入输入参数比如今天的竞品动态等待返回结果。第 3 步结果自动处理与反馈RPA 拿到 LLM 输出的结构化结果后可以继续执行动作写入表格、发送邮件、推送到群聊……至此触发 → 思考 → 执行 → 反馈的自动化闭环就跑通了。再进一步给工作流接上 RAG 知识库想让大模型更懂你的业务就在 Dify Workflow 里挂上知识库文档、数据库、API 数据统一建索引查询时把最相关的内容注入 prompt再交给 LLM 生成回答这样 RPA 定时触发的就不只是通用问答而是带着你私有资料的智能任务。知识库构建的完整知识清单数据接入、切分、Embedding、Rerank 策略可以参考readme.md。如何选出有价值的自动化场景作者给出的判断标准非常朴素就两句话选出有价值的事情然后变成自动化。可以这样找切入点⏰ 每天/每周固定重复的信息汇总日报、榜单、舆情 跨系统的数据搬运网页 → 表格 → 邮件 批量表单填写、批量资料录入 定时抓取 智能改写 自动推送想深入理解 LLM 为什么会选择调用工具而不是直接回答可以延伸阅读 function calling 自动发邮件的实战README.md其实现入口为 app.py。学习路径与文件资料清单资料路径RPA 自动化结合 LLM Agent 核心文档rpa-automation-with-llm-agent.mdDify 实现 Agent 和 LLM Workflowdify-agent-llm-workflow.mdtool-call 原理及极简 Browser-use 实现readme.mdfunction calling 自动发邮件README.md构建高效 RAG 知识库readme.md项目整体目录导航见 README.md。想动手跟练可先克隆仓库仓库地址https://gitcode.com/echonoshy/cgft-llm按第 15 期 RPA 自动化结合 LLM Workflow → 第 14 期 Dify 实现 Agent 和 LLM Workflow → 第 17 期 tool-call 与 Browser-use的顺序学习由浅入深很快就能让大模型替你上手干活。 小结LLM 出脑子RPA 出双手。选一件你每周都在重复的小事用 Dify 工作流 影刀RPA 跑通第一个闭环就是通往 AI 自动化的最短路径。【免费下载链接】cgft-llmcgft-llm 是一个学习大语言模型LLM开发的开源资源。它提供代码、文档和视频教程帮助用户通过实践掌握前沿核心 LLM 技术项目地址: https://gitcode.com/echonoshy/cgft-llm创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考