10 项 UiPath 创新定义智能体未来

在 DevCon 大会上，我们重点介绍了 10 项强大的 UiPath 创新，它们使 UiPath 平台能够引领我们进入智能体时代。

让我们逐一解析这些创新，探究每项如何突破可能性的边界，并审视它们如何融入智能体自动化这一更宏大的愿景。

欢迎来到智能体自动化时代

机器人让我们拥有了模仿人类执行重复工作的技术。借助智能体自动化，我们能够真正开始使用模仿人类思维的技术。我们构建的智能体自动化平台整合了 AI、RPA 与人类决策，使企业能在不增加复杂性的前提下，实现更智能、更具韧性的工作流程。随着模型和芯片的标准化，AI 的价值上移至编排与智能层面。这正是 UiPath 的先行之处。

— Daniel Dines，UiPath 创始人兼 CEO

传统的机器人流程自动化（RPA）为企业奠定了良好的基础，但现实业务流程日益复杂且涉及更多系统，需要更强的上下文理解和适应性决策以确保顺畅运行。这也是 UiPath 引入 AI 智能体的原因。

AI 智能体与机器人和人类员工协同工作。它们具备自主推理、学习和行动的能力，但始终保持在明确的规定范围之内。智能体自动化时代已经到来。正如 RPA 曾使不可能变为可能，智能体自动化这一技术已经可以部署，而非仍在遥不可及的未来。

让我们看看当今使智能体自动化成为现实的关键 UiPath 创新：1

UiPath Maestro

企业通过智能体自动化简化并优化流程，从而释放巨大价值。但这需要采用谨慎有序的方式，以降低风险，并确保 AI 智能体以安全且可扩展的方法融入关键流程，最终产生实际业务成果。

智能体自动化需要一个编排层来提升可见性、降低复杂性，并对智能体流程进行负责任的管理。我们将其称为智能体编排。

作为智能体编排的核心，UiPath Maestro 可实现智能体、机器人与人类员工之间的端到端流程衔接。它是首个专为智能体流程打造的编排层，原生支持多智能体环境（包括 UiPath、LangChain、CrewAI 以及 Salesforce 等）。无论智能体或自动化构建于哪个平台，或采用何种 AI 模型，借助 Maestro，每家企业现在都能像指挥一场交响乐一般，指挥包含了多智能体与机器人的业务流程，而人员始终以领导者、协调者和最终决策者的身份参与其中。2

UiPath Agent Builder 智能体构建器与代码型智能体

UiPath Agent Builder 智能体构建器是 Studio Web 内全新的低代码体验，专为在 UiPath 生态系统内创建、测试和部署 AI 智能体而设计。它能让开发者通过上下文关联利用业务数据和强大工具（包括现有自动化、智能体、活动和 API 工作流等），甚至借助自然语言构建智能体（配合 Autopilot for Developers 使用）。智能体构建器使开发者能够创建专用 AI 智能体，这些智能体能无缝融入跨系统的编排工作流。它们利用工具防护措施、升级路径和智能体评分等功能来确保可靠性和可审计性。

代码型智能体——即使用 Python 语言（联合优秀合作伙伴如 LangGraph 开发）的智能体——现已可打包、发布，并由 UiPath Orchestrator 运行。UiPath 支持开放的生态系统，内含 UiPath 智能体、代码型智能体、人类员工与机器人，共同协作以帮助客户实现智能体编排目标。3

macOS 平台的 UI 自动化

要实现智能体自动化的变革价值，必须能访问所有企业数据。每位用户，无论使用何种平台，都应该能够平等地接入可以改变工作方式的自动化方案。

我们的 UI 自动化现已支持 macOS。用户可借助 Studio Web 在 Mac 上原生构建、测试和调试企业级自动化；同时，他们还能自动化 macOS 原生应用（如 Numbers、Pages、Mail）、Microsoft Office 应用（如 Excel）以及任何 Java 应用（例如 SAP GUI）。这使得组织能高效扩展自动化计划，并将自动化带给每位 Mac 用户。4

Data Fabric

试想，无论企业数据存放何处，您都可以即时访问，而无需复制、移动或手动整合。这正是 UiPath Data Fabric 的功能。它在分散的系统间构建了一层虚拟数据层，使跨应用和环境的数据访问无缝且一致。

Data Fabric 提供实时集成，让数据能在需要时即时呈现，并且没有重复。这种“零拷贝”架构不仅降低了存储成本，还打破了阻碍创新的数据孤岛。凭借内置的治理、访问控制与可审计性，Data Fabric 能够确保数据安全、合规、可信，对力图走向由智能体与数据驱动的现代企业而言，可谓带来根本性变革的技术。5

API 工作流

这一 API 优先的专用画布使开发者能够利用 API 构建快速、可扩展的多步骤工作流。这些工作流抽象了复杂逻辑，并使智能体借助复合服务在各系统间无缝协作。

工作流会根据实时数据与上下文理解进行调整，并由智能体决策驱动。同时，它们也支持人机回圈的异常管理及智能体测试，确保智能体自动化流程得到有效验证。6

UiPath Autopilot for Developers

Autopilot for Developers 是一款内置对话式 AI 智能体，开发者能够借助自然语言将构想转化为自动化流程。得益于最新改进（现已进入公开预览），开发者可通过自然语言创建和编辑工作流、业务流程和智能体，将概括性的描述转换为具体的自动化步骤。同时，他们还能获得 AI 驱动的上下文建议，实时修复错误；利用文档和网络搜索获得针对工作流环境的指导与资源；并能通过内置 UiPath 知识库迅速解决问题。

借助全新的 Autopilot for Developers，开发者可在统一的开发体验中更快、更高效地构建自动化解决方案。7

智能体测试

智能体测试是一种突破性的软件测试方法，通过引入 AI 智能体（包括 Autopilot for Testers 以及定制智能体）来增强测试人员的专业能力，从而大幅提升测试效能。该方法通过自动生成测试用例、测试结果分析以及针对复杂查询的自然语言搜索，将 AI 能力融入测试流程。

凭借其对整个测试生命周期的简化和加速，智能体测试有望彻底改变组织中实施软件质量保证的方式，使测试更高效、更有效且更具乐趣。8

Healing Agent

我们很高兴地宣布，Healing Agent 现已全面上市。它提供智能自愈功能，确保 UI 自动化在遭遇意外应用变化时也能持续运行、免于中断。它还能提供具体可行的建议来修复自动化问题，无需额外排查或调试。Healing Agent 能够帮助组织提升自动化效率，同时减少维护工作量和停机时间。9

UI Agent

UI Agent 是一款自然语言驱动的智能体，能够理解用户意图、规划多步任务，并在各界面间自主执行操作。如同 UI 自动化的自动驾驶引擎。它通过融合结构化逻辑与直观的语义能力，补充了传统 RPA 的不足——后者类似逻辑性较强的“左脑”，适合处理可预测任务；而 UI Agent 则宛如直观的“右脑”，擅长应对动态且不可预测的环境。

这种组合显著降低了总体拥有

成本（TCO），提升了系统韧性，并减少了开发复杂度。以前需依赖繁复逻辑实现的自动化，如今可借助自然语言轻松与动态数据和复杂 UI 元素进行交互。此外，UI Agent 还开启了全新自动化场景，其背后的语义认知由大规模动作模型（LAMs）提供支持。

我们的“两全其美”方案确保您能同时享受结构化机器人自动化的可预测性和 AI 智能体带来的灵活语义智能。10

UiPath IXP

绝大部分业务上下文信息都封存在复杂且非结构化的数据中。AI 智能体需要一种一致且可靠的方法，以高速大规模地访问所有企业数据。

UiPath IXP（Intelligent Xtraction and Processing，智能提取与处理）是一款多模态数据分类与提取体验，能够解锁企业数据。它整合了我们的智能文档处理（IDP）能力，包括文档理解与 UiPath Communications Mining，同时引入一项针对非结构化和高复杂度文档的新型提示词驱动功能，称为生成式提取（Generative Extraction）。UiPath IXP 旨在实现快速价值兑现和无缝用户体验，将所有文档和通信数据迅速转化为洞察与行动。

新思维：智能体自动化

不仅仅是新创新，智能体自动化代表了一种全新的自动化思维方式。正如在 DevCon 上所揭示的，这不仅是自动化的新篇章，更是一种全新的思维模式。两个关键理念脱颖而出：

工作流现已成为活系统

随着 UiPath Maestro 的推出和全新设计的工作流引擎，UiPath 正在重新定义自动化的构建和运行方式。智能体编排真正整合了 UiPath 平台的精髓；它提供了一个统一的画布和单一实体，让你能够定义和设计业务流程。这个统一画布集合了 AI 智能体、机器人、人类员工和 API——所有环节同步运作、可被观察。你现在可以设计和管理实时自适应的流程，每项决策、行动和结果都可溯源且易于改进。

开放且基于信任的生态系统至关重要

智能体自动化并非将你锁定于某一特定工具或平台，而是在掌控中赋予你灵活性。UiPath Maestro 能在同一流程中编排来自 UiPath、LangChain、CrewAI、Salesforce 及其他平台的智能体。智能体虽易于构建演示，但如何将其转化为切实可用的生产方案却充满挑战。这正是 UiPath AI Trust Layer、智能体评分、内置治理以及安全控制发挥作用的地方。您可以从容地扩展智能体，确保它们都能受到监控、评估并承担相应责任。

智能体的未来不再只是一个概念，它已在生产环境中得到部署。

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