没有编排，就没有智能体 AI | 2026 年度 FUSION 活动回顾 | RPA学习天地| RPA培训 | RPA考试认证 | RPA学习

2026 年 6 月 5 日于北京、6 月 10 日于上海举办的 UiPath FUSION 智能体自动化峰会中，这一判断成为贯穿全场的隐形主线。

过去几年间，企业在不断探索 AI 如何创造业务价值，但在实践的过程中，一个更根本的问题逐渐显现：即便拥有强大的大模型能力与成熟的自动化工具，AI 仍然难以真正进入企业的核心业务流程。

问题的关键不在于智能本身，而在于缺乏一种将人、系统、流程与智能体统一协调的运行机制，即业务编排（Business Orchestration）。

从能力叠加到系统协同

在活动开场中，UiPath 大中华区及蒙古区域副总裁高颖梅指出，企业要实现端到端自动化，必须同时具备三种能力：AI 智能体负责理解与决策，RPA 机器人负责连接与执行，而编排则承担起整个系统的协调与中枢作用。

转型的挑战往往并非来自技术本身，而是来自技术与业务之间长期存在的结构性断层。只有当 AI、自动化与业务流程形成闭环，智能体才能真正进入生产系统。

这一逻辑在业务演进中被进一步强化。UiPath 中国区区域副总裁石煜从企业自动化的发展路径指出，流程正在从规则驱动的静态执行，走向由 AI 驱动的动态演化。未来的智能体不仅能够执行任务，还能够理解、优化甚至重构流程，人类则逐渐从执行者转向目标设定与结果监督者。

而当智能体开始进入“流程内部”，编排的意义也随之发生变化：它不再只是任务调度工具，而是定义人、AI 与系统如何共同运行的机制。

这也呼应了一个更广泛的行业共识：业务目标本身并不会改变，但业务的运行方式正在被重塑，而编排正是这种重塑的核心载体。

编排：从平台能力到运行架构

如果说上述变化定义了问题，那么 UiPath Maestro 则给出了平台层面的答案。

UiPath 资深技术顾问王栊介绍，Maestro 基于事件溯源架构，实现对业务流程状态的完整记录与重建，使 UiPath 从任务级自动化平台，进一步演进为面向端到端业务的编排系统。

在这一架构下，智能体、机器人、业务系统与人被统一纳入同一运行框架中协同运作，使企业能够在复杂环境中同时实现规模化执行能力与系统级治理能力。

随着编排深入企业核心业务流程，新的问题也随之出现：当更多决策与执行被纳入统一系统，如何确保其始终运行在可控边界之内。

安全与治理：从外围能力到系统内核

当编排成为企业 AI 的运行层，安全与治理的重要性被进一步放大。

工作流连接安全堆栈，使 CISO 能够真正看到业务风险；安全判断嵌入流程之中，使 CIO 能够更安心地推动自动化规模化扩展。安全与治理不再分布在系统外围，而是贯穿进入前、处理中、决策时与异常后的每一个关键节点。

因此，AI 转型的关键不在于放慢速度，而在于将安全与治理“基础设施化”。

UiPath 资深基础架构工程师凤锦智指出，通过将安全能力前置嵌入工作流程，并以编排作为运行层，治理机制才能实现可度量、可审计与可追溯，从而让 AI 在企业边界内实现稳定、可控的运行。

从自动化效率到行业落地

当智能体、机器人与业务流程在统一框架中协同运行时，自动化的价值也正在发生变化。

UiPath 资深技术顾问郑文亮指出，企业自动化正在从单点任务优化，走向贯穿端到端流程的智能运营体系。价值不再来源于局部效率提升，而来自整个运营系统的持续优化能力。

归根结底，技术能力必须经由实践才能体现价值。

在企业数字化转型过程中，测试往往是影响交付效率的关键环节。UiPath 高级方案工程师刘铭贤介绍，UiPath Test Cloud 通过将 AI 融入测试设计、执行与管理全流程，使 SAP 等复杂系统的测试周期显著缩短，让测试从瓶颈转变为交付加速器。

从更宏观的视角来看，凯捷智能产品服务团队咨询经理赵东海和智能产品服务团队 Lead Consultant 朱文斌指出，AI 转型不仅是技术问题，更是组织运营与企业文化的协同演进过程。只有当组织、流程与文化同步重构，AI 的价值才能真正释放。

而在价值层面，安永财务会计咨询服务合伙人兼亚太区财务优化业务负责人刘岳指出，企业 AI 价值正在从效率提升，逐步走向更优决策与全新商业模式的创造，其关键在于是否具备重构运营体系的能力。

这一观点同样体现在制造业智能体自动化实践中。赛美特信息集团资深行业解决方案顾问彭维科展示了 AI 深度嵌入生产系统的路径，通过将智能体能力纳入经营与制造流程，实现从决策到执行的全链路闭环。

UiPath 亚太区 AI 创新总监 Tony Nudd 与 UiPath 客户技术经理刘莹则分享了制造业企业从单点自动化向业务编排的转变路径。对于大多数企业而言，成功并不意味着一次性部署所有 AI 能力，而是从流程清晰、价值明确的场景开始，在明确责任体系、治理机制与控制框架的基础上，逐步建立可复制、可扩展的智能体运营模式。