借助智能体自动化实现飞跃

自动化技术自诞生以来，始终沿线性路径演进。从机器人流程自动化（RPA）到智能文档处理（IDP），每项创新都持续推动企业生产力与敏捷性提升。

如今，智能体自动化正突破渐进式改进模式，开启工作流重构新纪元。该技术通过协调机器人、AI 和智能体编排，实现端到端流程自动化。其核心是具备环境感知、自主决策能力的 AI 智能体。

在近期举办的网络研讨会“UiPath Live：智能体自动化之路”中，我们与多位顶尖专家（包括 AI 科学家、自动化专家和企业领导者）深入探讨了智能体自动化的价值实现路径。多数企业尚未完全理解智能体自动化的潜力，但先行者已开始抢占先机。

智能体自动化
重塑工作模式的三大领域

传统自动化在结构化、规则明确的任务中依然不可或缺，而智能体自动化则在不确定性领域大放异彩。以下是其突破传统限制的关键方向。

从规则执行
到逻辑推理

多数企业面临数据格式多变、质量参差的挑战。传统自动化需人工干预处理非结构化数据，导致效率低下。而 AI 智能体的出现改变了这一局面，它擅长处理模糊性场景，无需完美数据即可运行。

UiPath AI 战略负责人 Edward Challis 博士在研讨会上指出：“智能体为处理动态数据任务提供了强大解决方案。”

员工无需手动调整每个输入，AI 智能体可通过接收高层级目标指令，自主处理混乱、不完整或不一致的数据。以全球金融科技服务商 WEX 为例，其医疗理赔业务需处理手写单据等非常规格式。AI 智能体能帮助处理此类数据：提取关键信息、交叉核验合规要求，仅将复杂案例转交人工团队。

从任务自动化
到工作流重构

数据输入的多样性并非企业自动化进程的唯一阻碍，流程复杂性同样构成挑战。过多的条件判断（“if”语句）、流程变体和例外情况，使得传统自动化方法难以为继。Challis 博士强调：“为每个场景定义自动化流程耗时过长。”

智能体自动化采用根本性创新方法。智能体不再遵循固定脚本，而是通过推理解决问题——判断重点内容、需关注环节以及可自主处理的部分。例如，智能体可将复杂工作流拆解为子任务：RPA 机器人处理数据录入，API 获取实时市场价格，人工处理边界案例。

这种平衡能有效应对企业长期痛点。以金融机构的反洗钱（AML）系统为例，传统工具会产生大量误报（部分案例误报率高达 90%），迫使合规团队耗费精力排除干扰。

AI 智能体通过分析结构化与非结构化数据来过滤误报，并识别高风险的行为模式，例如小额重复转账。Forrester 副总裁兼首席分析师 Craig Le Clair 指出，AI 智能体可将这一过程中的误报减少 60%。这使得合规团队能聚焦于更高优先级的调查。

从编码开发
到自然协作

要实现人机高效协作，员工需能够使用自然语言与 AI 智能体交互。虽然 ChatGPT 等大语言模型（LLM）旨在实现这一目标，但对非技术人员而言仍存在障碍。

我是一名程序员，如果 LLM 返回给我 100 行代码，我可以读懂它是否真的在做我希望它做的事情。但如果你并非程序员，同样的情况你就很难弄清楚输出是否真的是你想要的。仅是检查就可能需要大量专业知识。

Sarah E. Chasins 博士
UiPath 首席应用科学家

智能体自动化消除了这一壁垒。员工可用模糊目标指令驱动智能体，而无需将业务需求转化为严格逻辑。

我不必花费数周时间研究每个确定性场景，而是能够向开发人员传达我想要的目标。我正在寻找的这个业务产出是什么？然后我能够真正看到这些东西一起工作。因此，它在产品和技术团队之间创造了我们过去在传统编码中没有的开放性。

Emily Krohne
WEX 企业自动化负责人

如何确保 AI 智能体安全可控？

随着智能体跨系统执行能力的提升，其可控性成为企业的核心关切。智能体的非确定性特性既是优势也带来挑战，需通过以下机制确保安全运行：

人机回圈

智能体虽具自主性，但关键决策仍需人工审核。Challis 博士明确表示：“未来数年内，智能体将承担调研与提案工作，但重大变更必须经过人工确认。”

持续监控

实时监控是保障智能体行为合规的关键。UiPath 产品管理高级经理 Zach Eslami 强调：“透明性确保智能体在隔离环境与外部系统中均能可靠运行。”企业需洞察智能体决策逻辑，持续优化其表现。

结合确定性 RPA 是重要的控制手段。Eslami 解释：“智能体通过协调人类与机器人资源，在灵活性与可控性间取得平衡。这种受控自主性确保输出符合预期。”

选择值得信赖的供应商

信任是有效企业自动化的基础。不仅要信任这项技术，还要信任使它成为现实的合作伙伴关系。Krohne 提到，WEX“使用 UiPath RPA 工具的经历让我们在扩展智能体时更加轻车熟路。”

当 AI 智能体被引入到现有的自动化基础设施之上时，它们会成为企业已经在做的事情的自然延伸，而无需推翻现有的工作流。Eslami 强调了这一点：“最终，我们看到智能体能够利用所有已有的令人惊叹的自动化工具，在现有的 UiPath 平台之上进行构建。”

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