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传统RPA依赖预定义的规则脚本，对界面变化极为脆弱，而基于大语言模型的Computer Use能够理解语义、容错并动态推理下一步动作
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9/25/2026
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Unverified指令微调与RLHF技术使模型能理解模糊的自然语言指令并拆解为技术实现路径75% similarUnverified传统RPA是基于规则的确定性系统，行为完全由预设脚本决定，与具备泛化能力的Agentic AI不同75% similarUnverified大语言模型的指令跟随能力是通过RLHF训练习得的统计倾向，注意力机制无法从架构层面区分硬规则与软建议71% similarUnverified指令微调和RLHF强化了模型的指令跟随倾向，使其在提升任务能力的同时更易被外部指令误导71% similarUnverified不同大语言模型因训练数据分布、RLHF偏好对齐策略和模型架构差异，在同一问题上呈现风格迥异的回应倾向70% similar
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