各位垂直行业IT人员、业务分析师、数字化转型负责的同行朋友们大家好。在数字化浪潮席卷的今天我们的工作方式正在经历一场深刻的革命。如何利用前沿的AI技术构建自己的自动化AI Agent让智能体7x24小时为我们工作是当前的趋势。本次我给大家带来《走出对话框迎接工作流——AI Agent赋能桌面自动化》的一个系列分享。在正式分享之前我们先看一下网上最近热议的几个话题“AI Agent将我们从重复劳动中解放出来已经是一个必答题”。“AI Agent不是你要不要的问题而是你要1个还是100个问题”“如果AI Agent能用起来1人公司将是未来一个很大的风口”等等这些观点你同意吗为什么要提到以上观点呢因为优秀的公司观点领先当优秀的公司已经想清楚干起来的时候落后的公司才缓过神来跟着干这时候你只能给别人抬轿子当你一身疲惫时优秀的公司已经获得丰厚的回报。本次分享分五个章节我会从需求痛点、两条路线对比、五个代码模块、统一调度、未来发展等方面进行讲解。所有代码、实操截图、运行日志全部来自真实业务环境具备直接复用、二次开发的落地价值。具体而言首先我们会探讨行业痛点和突破之道目前的行业痛点是什么呢我们将从如何入手、AI应用阶段、桌面重复操作、传统接口对接等方面进行分析。“没有调查就没有发言权”需求调研、痛点分析这是我们首先要做的。然后综合考虑进而精确定位自己想干什么以及如何突破。接着我们会进行两条路线的对比。凡事都有好的一面也有不好的一面都有主要的也有次要的。对于本AI Agent而言也有两条路线的选择一条是Python代码一条是低代码路线我们该选择哪一条路线呢在两条路线对比中我们将对此进行分析和选择。然后我们会通过一个实战案例展示如何从零开始构建一个Agent。理论总是先行的没有科学合理的理论就开始实践可能会导致一个失败的结果所以我们分析了AI Agent、也弄清楚了路线接下来分享一个实战案例让AI Agent启动本地程序、操控程序导出数据、合并数据、分析数据、打开网页使用DeepSeek等五个功能实践实现理论的落地。当然也不是理论非常细化了再开始实践我认为理论大方向正确、但不是很具体的时候就可以实践了。实战案例是本次分享的重点占的篇幅也最大。之后我们会讨论如何让Agent变得更“聪明”。做完了前面提到的五个功能单独实践我们要对这五个模块进行封装根据实际情况进行编排让其自动化调度、工作。这五个功能不是线性关系有的时候可能不需要哪一步或者有时候需要并行执行比如程序已经启动那就不需要执行启动这个功能了如果数据已经合并过那就不需要在合并了等等。封装可以用原生python自己搞更好的办法是用lang chanin。推荐采用lang chanin封装因为他已经提供了一些方便的、功能的组件比如异常管理、日志记录、流程编排等。最后我们会一起展望AI Agent的广阔未来。目前AI Agent很好的接过了生成式AI的接力棒说明AI的需求是实实在在存在的。如果说2025年是生成式人工智能爆发的一年2026年是AI Agent爆发的一年那2027年呢我认为2027年AI会从通用向垂直化迈进机器人、自动驾驶、太空算力方向很有可能爆发。今天我们进行了《走出对话框迎接工作流——AI Agent赋能桌面自动化》总体的分享接下来几天我们将分章节进行垂直细化分享。我是赵哥讲方案、聊观点欢迎评论转发