智能体自动化入门指南：高管须知

近来人工智能新闻频传，表明 AI 模型正在商品化——性能持续提升、使用成本不断降低。企业领导者利用这些模型的机遇与必要性呈指数级增长。但如何在这些 AI 创新涌现时实现价值最大化？

智能体自动化对于在各组织中采用和扩展变革性人工智能至关重要。AI 模型虽然强大，但作为孤立技术无法与企业系统集成或直接执行操作。值得庆幸的是，智能体（具备自主工作能力或在人类监督下工作的 AI 实体）可将这些模型转化为有效工具。在智能体自动化中，AI 智能体协同机器人及人类员工，通过自动化复杂的端到端流程释放企业转型价值。

UiPath 调研显示，美国 37% 的 IT 领导者已看到智能体 AI 的价值，97% 对此技术感兴趣。但高管需谨慎推进应用，既要保护核心业务数据，又要确保智能体的执行可预测。以下是企业领导者启动智能体自动化前需重点考虑的事项：

智能体自动化
自研还是外采？

企业可选择直接采购现有的智能体架构或从头自建。自研框架看似简单实则复杂，通常需要高级编程和机器学习技能。控制智能体的自主性（即“受控自主性”）也至关重要，企业需要能提供可预测、可信结果的 AI 智能体，但开发必要的防护措施和监控能力成本高昂。

对大多数企业而言，采用现有智能体框架将是更好的选择。这些框架配备低代码智能体开发工具，能够帮助员工快速安全地构建和定制智能体，并提供指导评估、企业系统集成、定制数据集创建、专用模型微调等能力。采购现有智能体自动化解决方案可整合基础设施，通过一站式服务节省增量成本。

将专用智能体与企业级工具结合（通过确定性机器人及人机协同编排工作流），可获得精准可靠的智能体。这种方式利用内置治理控制能力的现有平台，既能快速推进智能体实施，又保障安全合规。但作为企业高管，应该如何选择适宜的平台？

智能体自动化采购指南

选择智能体自动化解决方案需考量多方面因素。作为一项新兴技术，以下要点需重点关注：

企业级工具

智能体的价值取决于其能够使用的工具。需确保智能体可访问关键企业能力，包括 UI/API 自动化、智能文档处理（IDP）及 AI 模型连接器，这对端到端复杂流程自动化至关重要。

人机协同

人类在异常处理中发挥核心作用，解决智能体无法处理的难题。人机协同须作为内置功能，支持将关键客户流程的升级审查机制融入工作流。企业需要确保能够监控智能体的执行质量，并保障智能体能够从交互中学习进步。随着智能体能力提升，企业可逐步开放自主权，但决策应基于实际成效而非主观预期。

低代码开发

平台预置的核心流程智能体能快速创造价值，但企业仍需定制化开发能力。虽然超大规模供应商常提供仅开发者能用的复杂产品，但企业级扩展的最佳实践是采用普通员工可操作的低代码平台。此类环境能降低技术负债，助力企业专注于战略目标，实现智能体自动化的规模化部署。

技术中立

各技术厂商竞相推出自研智能体，但这些产品通常局限于自身生态系统。企业应优先选择技术中立方案，避免长期丧失对关键 AI 能力发展的灵活性。

端到端编排

企业环境复杂，智能体仅是整体解决方案的一部分。AI 智能体需访问各类工具、人员甚至其他智能体才能实现长流程的自动化。企业应选择支持跨组件建模、编排和监控的端到端流程编排平台。

智能体编排平台选择要点

编排平台是智能体自动化的顶层架构。有效的智能体编排能确保 AI 智能体、模型与人员在信任和数据边界内顺畅协作。评估编排方案时需关注：

企业级质量与准确性

智能体自动化如同交响乐团，AI 智能体并非独奏。所选方案须提供企业级基础设施，配备顶尖自动化与 AI 能力以实现规模化价值。虽然可逐项拼凑这些能力，但采用集成式解决方案更高效经济。

管理与监控

持续监控与改进是智能体自动化的核心，帮助智能体快速纠错学习。企业需选择支持全流程自动化建模与监控的解决方案，运行时可视化、实时警报、版本控制等功能对优化智能体至关重要。

治理与信任

无论云端或本地部署，需确保智能体自动化相关数据的安全性。所选方案应提供透明度和控制力，管理智能体、企业数据及第三方 AI 模型间的交互。最佳实践是配置专用信任层，具备强访问控制、实时分析及 AI 使用报告等功能。

UiPath 提供智能体自动化与编排的完整解决方案，集受控自主性、企业级工具和端到端编排于一体。我们的低代码开发环境支持高效构建智能体，并内置人机协同功能以确保准确性。技术中立设计能够避免供应商锁定，并允许用户灵活集成其所需的工具。凭借先进的质量保障、监控和治理功能，UiPath 助力企业规模化部署智能体自动化——在可控、合规、可信的前提下。

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