2026 年采用智能体 AI：你现在就能做的 5 件事

您可能正带着这样的想法迈入 2026 年：“今年，我终于要让 AI 真正为我的业务发挥作用了。”但随着 AI 智能体的兴起，以及 AI 创新速度不断加快，要跟上节奏变得越来越难。

根据 Accenture 和 Wipro 的最新研究，70% 至 80% 的智能体项目尚未实现企业级规模。

好消息是，智能体 AI 的成功并非遥不可及的愿景。UiPath 的许多客户，如 Pearson、Allegis Global Solutions 和 SunExpress，已取得实质性成果。我们整理了五个关键步骤，帮助您快速启动：

解锁文档与通信中被困的数据

组织中的每个流程都依赖文档：发票、合同、电子邮件、服务请求、患者表单、采购订单、客户通信……清单几乎无穷无尽。它们承载着关键的业务上下文，但大部分内容以非结构化或半结构化形式存在，AI 智能体难以直接使用。

如果驱动智能体的数据不完整或不可靠，智能体 AI 就无法准确、自信地执行任务。因此，一个关键的早期投入是智能文档处理：从文档中提取并结构化数据，使其可被智能体使用并推动自动化。

这一投入带来两方面收益：

丰富智能体依赖的数据基础，使其能够理解流程中下一步需要做什么；

消除大量人工文档处理工作，让团队专注于更高价值的任务。

文档数据质量越高，您未来的智能体 AI 就越强大、准确、合规。

现在就开始尝试构建 AI 智能体

大多数组织并非从零开始，它们已在财务、IT、运营、HR 和客户服务等领域部署了企业自动化。现在的机会是让这些自动化在 AI 的加持下更进一步。要让智能体 AI 真正创造价值，关键在于让不同团队都能以适合自身能力的方式参与实验与构建。

对于大多数业务场景，低代码方式是最佳切入点。通过引导式工具，业务技术人员和自动化开发者无需编写代码，即可安全地构建、测试和发布智能体，快速验证想法、积累经验。

当任务需要深度系统集成、自定义逻辑、复杂推理或企业级性能时，工程团队则可以使用 SDK 和扩展以编程方式构建智能体。这种方式既保留了平台的安全性、治理与编排能力，又提供了完全的技术灵活性。

这种分层策略让组织可以大胆探索智能体的应用场景：催收智能体如何优化回款流程？采购智能体能加速供应商管理吗？客户入职智能体能否提升用户体验？网络安全分诊智能体可自动响应威胁吗？

现在就开始进行实验的组织，将在 2026 年带着可运行的智能体原型、真实的实践经验，以及对 AI 价值点的清晰认知进入新阶段，而不是停留在理论层面。

以智能体为中心重新设计与编排流程

采用智能体 AI 并不是把一个智能体塞进某个流程步骤。要释放变革性价值，需要重新想象端到端流程在决策自动化、动作编排、实时适应后的样子。

在部署智能体之前，先审视流程并建模理想状态。识别流程中的缺口、预期交接点、仍需人工判断的环节，以及智能体可以加速执行或提升准确性的时刻。这将为智能体自动化奠定更清晰、更有意图的基础。

在流程优化后，就能以统一、智能的方式进行编排。强大的编排层让您在整个工作流中获得可视性与控制力，使异常得以及时处理，工作持续推进。编排能让设计良好的流程真正实现规模化、稳定运行。

以智能体为中心设计流程还能帮助您避免不必要的复杂性，并防止智能体蔓延——即组织内部出现大量分散、缺乏统一可视性、控制与治理的智能体。随着团队构建更多自主系统，这一风险会不断增加。

花时间审计、建模和编排流程的组织，将从智能体 AI 中获得更高价值，并能以更少的阵痛更快扩展。

使用流程智能判断智能体的最佳落点

在问“应该在哪里引入智能体 AI”之前，先问一个更重要的问题：“我的流程究竟哪里出了问题？”

流程智能提供基于数据的洞察，揭示低效、瓶颈、返工循环、合规风险，以及流程的真实成本与耗时。有了这些可视性，您就能准确定位智能体能产生最大影响的地方。

无需为了智能体而智能体。目标是更好的流程、更好的结果、更好的运营表现，而智能体是实现这些目标的手段。以细粒度理解流程时，每一个部署的智能体都会更精准、更有价值。

在扩展之前建立 AI 治理

每位领导者都希望快速推进 AI，但一旦开始扩展，治理就变得不可或缺。智能体会接触敏感数据、做出影响人员与结果的决策，并执行原本由人工处理的任务。缺乏治理会带来不一致、合规问题，以及企业内部更慢的采用速度。

强有力的 AI 治理可以让您：

清楚了解 AI 模型的使用方式

追踪它们可以访问哪些数据，以及访问条件

理解决策与结果是如何生成的

为审批、访问控制、透明度与可审计性设定标准

确保员工以负责任、统一的方式使用 AI

治理工作不是创新的负担，而是让领导者能够放心大规模、安全部署智能体 AI 的保障，也让团队能够大胆创新。

总结

为实现 2026 年目标打好基础

在 2026 年及未来赢得智能体 AI 的组织，是那些现在就采取小而有意图行动的组织。强化数据基础、尝试早期用例、嵌入编排能力，并建立正确的防护措施时，为您的团队和未来的智能体成功铺路。

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