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REPOGEO 报告 · LITE

OpenBMB/ProAgent

默认分支 main · commit 02a79ac6 · 扫描时间 2026/6/3 03:53:15

星标 863 · Fork 94

AI 可见性总分
35 /100
亟需修复
品类召回
0 / 2
在所有问题中均未被推荐
规则结果
通过 1 · 警告 1 · 失败 0
客观元数据检查
AI 认识你的名字
3 / 3
直接询问时,AI 是否点名你的仓库
如何阅读这份报告

行动计划告诉你下一步要做什么——按影响力排序、可直接复制粘贴的修改。品类可见性是真正的 GEO 测试:当用户向 AI 提一个不带品牌、本应让 OpenBMB/ProAgent 浮出水面的问题时,AI 是真的推荐了你,还是推荐了你的竞品?客观检查验证 AI 引擎最先权衡的那些元数据信号。自指检查判断 AI 是否还认识你的名字。

行动计划 — 可复制粘贴的修复

2 条由 gemini-2.5-flash 生成、按优先级排序的修改。修完后请把对应条目标记为完成。

整体方向
  • highreadme#1
    Reposition the README's opening paragraph to be solution-oriented

    原因:

    当前
    From water wheels to Robotic Process Automation (RPA), automation technology has evolved throughout history to liberate human beings from arduous tasks. Yet, RPA struggles with tasks needing human-like intelligence, especially in elaborate design of workflow construction and dynamic decision-making in workflow execution. As Large Language Models (LLMs) have emerged human-like intelligence, this paper introduces `Agentic Process Automation`(APA), a groundbreaking automation paradigm using LLM-based agents for advanced automation by offloading the human labor to agents associated with construction and execution. We then instantiate `ProAgent`, an LLM-based agent designed to craft workflows from human instructions and make intricate decisions by coordinating specialized agents.
    复制粘贴的修复
    **ProAgent is an LLM-based agent system designed for Agentic Process Automation (APA), enabling intelligent automation of complex business workflows beyond traditional RPA.** It empowers users to craft dynamic workflows from human instructions and make intricate decisions by coordinating specialized AI agents. ProAgent addresses the limitations of Robotic Process Automation (RPA) by leveraging Large Language Models (LLMs) to handle tasks requiring human-like intelligence in workflow construction and execution. This repository provides the official code for the `Agentic Process Automation` paradigm.
  • mediumhomepage#2
    Add a homepage URL to the repository metadata

    原因:

    复制粘贴的修复
    https://github.com/OpenBMB/ProAgent/blob/main/README.md (or a dedicated project page/paper link if available)

本次扫描解析到的品类 GEO 通道:google/gemini-2.5-flash, deepseek/deepseek-v4-flash

品类可见性 — 真正的 GEO 测试

向 google/gemini-2.5-flash 提出的不带品牌问题。AI 推荐了你,还是推荐了别人?

各模型使用同一组问题 — 切换标签对比回答与排名。

召回
0 / 2
0% 的问题里出现了 OpenBMB/ProAgent
平均排名
越小越好。#1 表示首位推荐。
声量占比
0%
在所有被点名的工具中,你占了多少?
头号对手
langchain-ai/langchain
在 2 个问题中被推荐 2 次
竞品排行
  1. langchain-ai/langchain · 被推荐 2 次
  2. run-llama/llama_index · 被推荐 2 次
  3. huggingface/transformers · 被推荐 2 次
  4. OpenAI GPT-4 / GPT-3.5 Turbo · 被推荐 1 次
  5. Anthropic Claude · 被推荐 1 次
  • 品类问题
    How can I use large language models to automate complex business processes beyond traditional RPA?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. OpenAI GPT-4 / GPT-3.5 Turbo
    2. LangChain (langchain-ai/langchain)
    3. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    4. Anthropic Claude
    5. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)
    6. Llama 2
    7. Mistral
    8. Falcon
    9. Microsoft Azure OpenAI Service
    10. Google Cloud Vertex AI
    11. Zapier
    12. Make

    AI 推荐了 12 个替代方案,却始终没点名 OpenBMB/ProAgent。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答
  • 品类问题
    What tools help build intelligent automation workflows that adapt dynamically using AI agents?
    你:未被推荐
    AI 推荐顺序:
    1. LangChain (langchain-ai/langchain)
    2. Microsoft Semantic Kernel (microsoft/semantic-kernel)
    3. LlamaIndex (run-llama/llama_index)
    4. AutoGPT (Significant-Gravitas/AutoGPT)
    5. BabyAGI (yoheinakajima/babyagi)
    6. Zapier NLA
    7. Robocorp (robocorp/rpaframework)
    8. OpenAI API
    9. Anthropic API
    10. Hugging Face Transformers (huggingface/transformers)

    AI 推荐了 10 个替代方案,却始终没点名 OpenBMB/ProAgent。这就是要补上的差距。

    查看 AI 完整回答

客观检查

针对 AI 引擎最看重的元数据信号的规则审计。

  • Metadata completeness
    warn

    建议:

  • README presence
    pass

自指检查

当被直接问到你时,AI 是否还知道你的仓库存在?

  • Compared to common alternatives in this category, what is the core differentiator of OpenBMB/ProAgent?
    pass
    AI 明确点名了 OpenBMB/ProAgent

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • If a team adopts OpenBMB/ProAgent in production, what risks or prerequisites should they evaluate first?
    pass
    AI 明确点名了 OpenBMB/ProAgent

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

  • In one sentence, what problem does the repo OpenBMB/ProAgent solve, and who is the primary audience?
    pass
    AI 明确点名了 OpenBMB/ProAgent

    AI 的回答可能信誓旦旦却是错的。请按事实核对:技术栈、目标人群、差异化点是不是和你实际的对得上?

嵌入你的 GEO 徽章

把这个徽章贴进 OpenBMB/ProAgent 的 README。每次重新扫描都会自动更新,并跳到最新报告——是「我在乎 AI 可发现性」最简单的公开证明。

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MARKDOWN(README)
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