智能体自动化操作流程参数提取数据

该数据集详细标注了针对常用软件的针对一句话操作任务中，涉及变量参数的提取，解决大模型在识别用户提问时，有效提高对可变量的识别能力，有助于后续执行任务时，提高关键输入变量的准确性、或操作按钮的精准性。1.数据采集与标注：通过对人工撰写常用软件的日常操作需求提问，标注该提问可能涉及的操作步骤，提问中涉及的参数变量，覆盖文件处理、系统设置、数据编辑等多元化操作需求。（1）意图识别与步骤拆解：标注提问背后隐含的操作链路，将自然语言映射为具体的软件执行步骤序列；（2）关键参数拆解：针对提问中的核心要素进行实体识别，精确标注涉及的参数变量（如文件名、路径、时间范围、特定选项值等），为后续槽位填充提供结构化数据支撑。 2.数据应用：（1）智能体任务执行增强：为软件智能体提供核心的语义理解能力，解决非结构化指令到结构化操作的转化难题为软件智能体实现操作任务中，对用户提问所涉及的变量进行智能提取，以便在对软件自动操作过程中实现智能输入的能力。（2）动态变量提取与自动化输入：在智能体执行用户任务过程中，利用训练后的模型实现对用户提问中关键变量的精准提取与智能填充。能够根据语境自动补全缺失参数或纠正模糊指令；确保智能体在进行软件自动操作（RPA或API调用）时，能够实现“所问即所得”的智能输入能力，大幅提升自动化流程的准确率与用户体验。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集包含1170条针对常用软件单句操作任务的标注数据，以xlsx格式存储，重点提取操作指令中的参数变量并拆解执行步骤。其目的在于增强大模型对可变量与操作按钮的识别能力，支持智能体在自动化流程中实现精准的参数填充与任务执行。