摘要：超越腳本，實現自主決策的自動化行為

傳統的 RPA 依賴于預設的固定腳本，面對 UI 的微小變化或復雜的多路徑交互時，容易失效。QiWe 開放平臺 正在探索利用 強化學習（Reinforcement Learning, RL） 原理，賦予 RPA 引擎一定的自主決策和環境適應能力，從而顯著提高復雜任務的可靠性和擬人化程度。

1. RL 模型構建：將 RPA 視為馬爾科夫決策過程（MDP）

我們將 RPA 引擎與目標客戶端（如企業微信 UI）的交互抽象為一個馬爾科夫決策過程（MDP），以便應用 RL 算法。

• 狀態空間（State $S$）： 定義為當前企業微信界面的視覺狀態（例如，通過 UI 元素樹、截圖的特征向量表示）以及當前的內部任務狀態（例如，已點擊“發送”按鈕，但未收到確認消息）。
• 動作空間（Action $A$）： 定義為 RPA 引擎可以執行的基本操作集合，例如：CLICK(element_ID)、TYPE(text, field_ID)、SCROLL(direction)。
• 獎勵函數（Reward $R$）： 設計合理的獎勵機制是 RL 應用的關鍵：
  • 正獎勵： 成功完成任務的關鍵步驟（例如，成功登錄、成功進入目標群聊）。
  • 負獎勵： 出現錯誤、超時、重復操作或被風控系統檢測到的跡象。

2. 行為策略的動態生成與優化

RL 算法（如 Q-learning 或 Deep Q-Network, DQN）的目標是學習一個最優策略 $\pi(s) \rightarrow a$，即在給定狀態下選擇能最大化累積獎勵的動作。

• 探索與利用（Exploration vs. Exploitation）： 在訓練階段，RPA 引擎需要在既定的最優路徑（利用）和嘗試新的、未知的操作路徑（探索）之間進行平衡，以發現更具魯棒性或更擬人化的操作序列。
• 魯棒性提升： 當預設的元素 ID 發生變化（導致預設腳本失敗）時，RL 代理能夠通過探索性動作（如搜索附近的文本、嘗試其他相似元素）來自主尋找新的路徑，而不是立即報錯退出。

3. 擬人化行為的內嵌優化

RL 的獎勵函數設計可以作為提升擬人化程度的有效工具。

• 懲罰固定速度： 在獎勵函數中引入一項懲罰，用于懲罰那些速度或延遲過于固定、不符合統計分布的動作序列。
• 獎勵隨機性： 獎勵具有一定隨機性的操作，例如，在操作間歇隨機插入無害的滾動或點擊動作。QiWe 開放平臺 利用這種機制，使 RPA 引擎的行為更難以被基于固定模式的風控系統識別。

4. 離線訓練與線上部署

由于直接在生產環境進行 RL 訓練風險極高，我們采用離線訓練和策略部署：

• 離線仿真環境： 搭建一個高度仿真的虛擬環境，用于模型訓練和大規模數據采集。
• 策略部署： 訓練好的最優策略 $\pi$（通常是一個神經網絡模型或查找表）被導出，并部署到 RPA 引擎集群 中。引擎不再執行硬編碼腳本，而是根據實時 UI 狀態輸入到模型中，獲取下一步的動作指令。

結論：自主適應的自動化未來

將強化學習原理應用于 RPA 引擎，是提升自動化可靠性和智能化的重要技術方向。通過建立 MDP 模型和設計獎勵機制，可以構建出能自主適應環境變化、并在復雜場景下進行最優決策的自動化系統。