CUGA 是 IBM 推出的开源 AI 助手，能把复杂企业任务拆成小块并自动完成，实测成功率超六成。
一、主要功能
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动态任务分解：把“订机票+审批+报销”这类长流程自动拆成可执行子任务。
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多模型兼容：底层可插拔 Llama 3、Mistral、Granite 等开源大模型，企业可按需切换。
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企业级安全：支持 RBAC、审计日志、本地/私有云部署，数据不出内网。
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可视化编排：拖拽式画布，业务人员无需写代码即可调整流程。
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持续学习：运行中自动沉淀成功案例，下次遇到相似任务直接复用。
二、技术原理
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Hierarchical Planning Engine（HPE）：先由大模型生成高层计划，再递归细化到原子操作。
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ReAct + Reflection 双循环：每步执行后先“反思”结果，发现偏差立即重规划。
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RAG 增强上下文：实时检索企业知识库，保证生成的操作符合内部规范。
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Containerized Sandbox：每个子任务在独立容器里运行，失败不影响整体流程，也防止越权。
三、应用场景
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财务：自动对账、发票验真、报销审批。
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人力：简历初筛、入职材料收集、考勤异常提醒。
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IT 运维：工单分派、补丁扫描、告警闭环。
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供应链：比价采购、库存预警、物流跟踪。
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合规审计：跨系统日志采集、异常行为报告生成。
四、使用方法
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部署：
① 下载官方 Helm Chart，helm install cuga ibm/cuga一键装进 Kubernetes；
② 无 K8s 环境可用 Docker Compose 单节点启动。 -
接入模型：在
model-config.yaml里填写 API 端点或本地路径，支持 vLLM、Ollama、SGLang。 -
定义流程：
① 用 Web 画布拖拽“触发器→子任务→条件分支→结束”；
② 给每个节点绑定自然语言指令，例如“查询 Jira 未关闭 Bug”。 -
测试与发布：沙盒试运行，查看逐步回放日志，确认无误后点“上线”。
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监控：内置 Prometheus 指标，可接入 Grafana 看板，任务成功率、平均耗时一目了然。
五、适用人群
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中大型企业数字化转型团队
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没有庞大 AI 研发预算，但有多条重复流程的中小企业
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需要满足合规审计的金融、医疗、政务机构
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RPA 厂商想快速增加“智能”能力的合作伙伴
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对开源大模型落地感兴趣的研究者与开发者
六、优缺点介绍
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优点
① 开源免费，无许可证费用；
② 任务拆解粒度细，长流程成功率高于传统 RPA；
③ 模型可替换，不被单一厂商锁定；
④ 提供审计与权限体系，可直接用于生产。 -
缺点
① 初次部署需要 Kubernetes 或容器基础，运维门槛高于桌面 RPA；
② 对中文支持依赖所选模型，部分开源模型中文规划能力弱；
③ 复杂流程调试仍需要技术背景，业务人员难以单独排错；
④ 目前社区刚起步，插件生态与商业版本相比尚少。
标签：人工智能、企业自动化、开源软件、流程编排、AI代理、RPA升级、IBM
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