本文系统阐述了让LLM学会操作软件的训练与落地路径，核心策略是以工具化优先、UI自动化补位、监督微调与强化学习结合，并建立可观测与安全合规的执行与评估闭环。文章提出从任务拆解与数据治理入手，构建指令到动作的可回放轨迹，强化函数调用与RPA封装的统一工具接口，在沙箱中进行分级奖励与灰度上线。通过四维指标体系（正确、快、稳、安）与平台化治理，结合国内外模型与RPA生态，可在ERP、CRM、办公与跨系统编排场景实现稳定的自动化执行。未来趋势指向多智能体协作、可解释计划、自监督工具学习与数字孪生训练，企业应以持续评估与合规治理确保规模化与长期可靠。

要用大模型稳定操作软件，核心是把用户意图结构化为可执行动作，并以“提示+函数调用+工具封装+工作流编排”落地。优先使用软件API与SDK实现低延迟、可审计的自动化；对无API场景以UI自动化或RPA兜底，并结合多模态识别理解界面与文档。通过JSON Schema约束结构化输出、状态机与重试回滚保障可靠性，配合可观测性、基准评估与权限隔离满足企业级安全与合规。国内外模型与RPA生态各有优势，建议小规模试点后扩展，以分层推理与缓存优化成本与性能。未来将迈向“可靠代理+标准化工具调用”，实现更普适、更可控的智能自动化。

本文系统阐述了用Python控制客户端软件的三层路径：优先使用官方API或脚本接口，其次利用操作系统自动化能力（Windows的COM/UIA、macOS的AppleScript/AX、Linux的D‑Bus），最后以键鼠与GUI自动化兜底。文章强调接口优先、权限合规与可观测性的工程化落地，给出跨平台与网络RPC的通用设计要点，并通过场景化示例展示从原型到规模化的实施方法，同时提示在团队协作中可用项目系统如PingCode整合任务与审计，确保稳定、可维护与安全。