用自然语言让电脑自动干活?这款 Python 开发的自动化工具太香了

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人类最伟大的进步,源于对工具的不断探索。在测试领域,自动化测试工具持续演进。今天,我们为您介绍一款基于纯 Python 开发、融合 AI 与 RPA 技术的创新自动化测试工具——autoMate。我们将从工具概览、核心功能特性、安装使用指南到真实用户反馈,带您全方位解析这款强大工具!

阅读本文你将收获:

  1. autoMate简介;

  2. autoMate功能特性;

  3. autoMate技术原理;

  4. autoMate安装使用; 

  5. autoMate后续优化;

01 autoMate简介

autoMate 是一款开源的本地自动化利器,由AI 与 RPA 技术融合,纯Python开发。不同于传统RPA工具的繁琐,autoMate借助大模型的能力,只需用自然语言描述任务,AI就能完成复杂的自动化流程。

autoMate 的核心设计宗旨,在于让那些不具备编程知识的普通用户,也能够轻松驾驭复杂任务的自动化流程,与此同时,全力保障数据的安全性与隐私性。

其适用场景包括:

  1. 智能数据处理与分析: 自动从多张表格提取数据,高效生成汇总报告,大幅节省人工处理时间与精力,显著提升数据分析效率。

  2. 自动化报告生成: 基于预设模板和数据源,自动生成各类报告、文档或 PPT,简化文档制作流程,提升工作产出效率。

  3. 邮件与沟通自动化: 支持自动回复邮件、智能分类邮件内容、精准提取关键信息,并可根据邮件内容自动触发后续任务,提升沟通效率,减少人工干预。

  4. 跨软件流程自动化: 实现不同软件间的数据无缝流转与操作协同(如:Excel 数据自动导入 ERP 系统),消除系统孤岛,确保业务流程无缝衔接。

  5. 任务调度与提醒: 支持定时执行任务(如自动文件备份、清理临时文件、重要日程提醒),助力用户高效管理日常事务。

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02 autoMate功能特性

autoMate 是基于OmniParser构建,功能强大丰富,具体如下:

其核心功能主要包括:

  • 无代码自动化 - 使用自然语言描述任务,无需编程知识;

  • 全界面操控 - 支持任何可视化界面的操作,不限于特定软件;

  • 简化安装 - 比官方版本更简洁的安装流程,支持中文环境,一键部署;

  • 本地运行 - 保护数据安全,无需担心隐私泄露;

  • 多模型支持 - 兼容主流大型语言模型;

  • 持续成长 - 随着你的使用,它会越来越了解你的工作习惯和需求。

03 autoMate技术原理

autoMate 的技术架构依托于以下几大核心技术:

  1. 自然语言处理(NLP):借助先进的 AI 技术,autoMate 能够精准理解用户输入的自然语言指令,并将其有条不紊地转化为具体的自动化任务,实现自然语言与机器操作之间的无缝对接。

  2. 计算机视觉与界面交互:通过融合计算机视觉技术,autoMate 能够敏锐识别屏幕上的各类元素,精准模拟人类的视觉操作行为,从而实现对各种软件界面的灵活控制,如同人类亲自操作一般流畅自然。

  3. RPA 技术:autoMate 通过模拟键盘输入和鼠标操作,将重复性任务的执行过程实现自动化,极大地提高工作效率,让用户彻底告别繁琐的重复劳动。

04 autoMate安装使用

GitHub 仓库地址:https://github.com/yuruotong1/autoMate

从上述地址下载执行;

强烈建议先安装miniConda,用miniconda安装依赖,网上有很多教程,实在不懂可以问AI。然后按照下面命令安装环境:

# 把项目拉下来
git clone https://github.com/yuruotong1/autoMate.git
cd autoMate
# 创建 python3.12 环境
conda create -n "automate" python==3.12
# 激活环境
conda activate automate
# 安装相关依赖
python install.py

安装完成后可以使用命令行启动应用:

python main.py

然后在浏览器中打开http://localhost:7888/,配置您的API密钥和基本设置。

目前已经测试并且支持的模型有gpt-4o,o1,也就是说当前仅支持 OpenAI 系列模型,如果国内不能访问 OpenAI,建议使用yeka进行中转。

05 autoMate的后续优化

autoMate项目目前仍处于快速迭代的早期阶段,有大佬已经抢先实践了一番,并对autoMate体验使用提出了以下反馈:

一是需要独显。这几乎是大多数AI工具的通病,不管是运行在电脑的模型,还是 Omniparser 这样的视觉库都需要独显。对于用户体验来说,门槛较高。

二是:需要请求 huggingface.co

autoMate需要通过huggingface-cli 命令下载模型到 weights目录里面,众所周知,这地址国内用户访问不了。当然,官方也提供了网盘地址,但这也不是通用的方法。

屏幕前的各位大佬愿意一试吗?为autoMate的持续迭代贡献自己的一份力!

最后: 下方这份完整的软件测试视频教程已经整理上传完成,需要的朋友们可以自行领取【保证100%免费】

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