实在RPA Agent在非结构化数据处理与自训练优化方面具有显著优势，以下是对其核心能力的详细分析： 非结构化数据处理能力 实在RPA Agent通过结合OCR（光学字符识别）和智能屏幕语义理解技术（ISSUT），能够高效处理非结构化数据。

例如，在处理纸质发票、订单邮件等场景时，实在RPA Agent可以自动扫描并识别图片、文字中的信息，将其转换为计算机可处理的文字代码，实现数据的自动化采集和处理。

这种能力使得实在RPA Agent能够覆盖众多行业和领域，代替人工完成文字、图片等非结构化数据的识别、采集等操作，大大提高了业务效率。

实在RPA Agent还具备强大的链接能力，能够链接数字化办公世界中的网页、软件、接口、文档、SDK等任意工具。

这种能力使得实在RPA Agent在处理非结构化数据时更加灵活和高效，能够适应各种复杂的业务场景。

自训练优化能力 实在RPA Agent基于自研垂直大模型TARS（塔斯），具备自我学习和优化的能力。

TARS大模型在“技术实验室”与“客户真实场景”中不断优化迭代，在流程拆解、任务推理、代码生成等能力上表现出色。

实在RPA Agent可以利用TARS大模型对任务进行深入分析，生成可能的解决方案，并进行选择和优化。

实在RPA Agent还具备智能决策与动态调度的能力。

它可以根据实时工作负载和优先级动态调度RPA任务，减少不必要的等待时间，提高流程执行效率。

同时，实在RPA Agent还能够持续学习和适应不断变化的业务规则，自动调整执行策略以达到最优效果。

这种自训练优化的能力使得实在RPA Agent能够不断提升其智能化水平和处理能力，更好地服务于企业的数字化转型进程。

技术实现与优势 实在RPA Agent的非结构化数据处理与自训练优化能力得益于其先进的技术架构和算法。

通过结合OCR、智能屏幕语义理解技术以及自研垂直大模型TARS，实在RPA Agent能够实现对非结构化数据的精准识别和高效处理。

同时，其自训练优化的能力使得实在RPA Agent能够不断适应变化的业务需求和环境，保持其处理能力和效率的领先地位。