UiPath Healing Agent 如何解决 UI 自动化的重大挑战

用户界面（UI）自动化的愿景具有很大吸引力。机器人能够在应用中导航、填写表单、处理数据，其速度和精度远超人类。然而，对许多组织而言，这一愿景仍难以完全实现。

尽管投入大量资源开发自动化，团队仍常常需要花费大量精力进行维护，排查错误，应对突发问题，尤其是在 UI 发生变化时。

UiPath Healing Agent 代表了增强 UI 自动化韧性的根本转变。它结合了 AI 驱动的恢复策略与确定性逻辑，将基于规则的自动化转变为自适应、自愈的系统。即使应用不断变化，该系统也能持续运行。

其结果是一种新范式：自动化维护从被动转为主动，机器人真正实现自主，不再依赖人工干预。

脆弱自动化
隐藏成本

由于现代应用的动态特性，UI 自动化历来充满挑战。用户界面不断演变——标签被重命名、按钮位置移动、新弹窗出现、布局因新功能而调整。这些变化从用户角度看可能微不足道，但对依赖精确元素识别的自动化脚本却可能造成严重干扰。

根据安永（EY）的全面研究，30% 到 50% 的初始自动化项目未能达到预期目标。这一失败率对投资自动化技术的组织而言是一个重大问题，主要原因在于传统自动化方法固有的脆弱性。

机器人流程自动化（RPA）实施面临的最大挑战之一，是机器人部署后伴随的维护负担。Forrester 研究显示，超过 50% 的 RPA 项目无法扩展到十个机器人以上，可扩展性挑战直接与维护开销相关，且随着自动化规模扩大呈指数级增长。

UI 变化是机器人故障的主要原因，基于选择器的自动化尤其容易受应用结构修改的影响。当应用更新时，机器人依赖的元素选择器可能失效，导致自动化脚本失败，直至人工干预解决问题。

这些故障的财务影响远超直接维护成本。机器人修复时间可能从数小时到数天甚至数周不等，具体取决于问题复杂性和文档可用性。在此期间，依赖自动化的业务流程必须回退至手动执行，自动化本应带来的效率提升也随之消失。

UiPath Healing Agent
一种创新方法

UiPath Healing Agent 将 AI 与确定性恢复策略结合在一起，通过复杂的自愈方法应对这些根本挑战。它不再只是记录故障并停止执行，而是实时主动分析问题，并应用最合适的恢复方法以保持自动化运行。

该智能体基于即时（JIT）分析，在故障发生时实时检查 UI 元素和应用状态。这种方法使 Healing Agent 不仅能理解出了什么问题，还能理解为何出错以及有哪些替代方案。系统全面理解自动化意图，使其能在原计划遇到障碍时智能决策如何继续。

智能恢复策略是 Healing Agent 能力的核心。当选择器失效时，系统不会简单重试同一方法，而是分析当前 UI 状态，识别与原始意图匹配的替代元素，并动态更新自动化以使用最合适的选项。

系统的双模式运行既提供即时恢复，也支持长期改进：

在自愈模式下，Healing Agent 自动应用修复并继续执行，确保业务连续性。

在推荐模式下，它捕获故障的详细信息，并建议具体修复方案供开发人员审查和应用，以防故障未来再次发生。

此外，语义理解使 Healing Agent 能够识别 UI 元素含义的变化，而不仅仅是外观变化。例如，如果标签从“First Name”变为“Given Name”，系统能理解它们代表同一概念并相应调整。

Healing Agent 工作原理
自愈背后的技术

UiPath Healing Agent 的技术架构在自动化韧性方面取得重大进展。系统采用多种互补技术实现稳健的自愈能力。

我们的多策略恢复引擎是 Healing Agent 智能体的基础。当自动化遇到故障时，系统同时评估多种策略，并根据具体故障上下文选择最合适的一种：

选择器再生

当元素属性变化时，Healing Agent 分析当前 UI 结构，生成新的选择器，在适应新元素属性的同时保持相同定位意图。

语义定位

系统利用自然语言处理理解标签或描述在含义上的变化，同时保持其功能目的。

计算机视觉回退

如果传统基于选择器的方法失败，Healing Agent 可切换至基于图像的识别，使用原始自动化开发期间捕获的截图。

智能等待策略

系统不再使用固定超时，而是根据观察到的应用行为和当前性能条件动态调整等待时间。

障碍管理解决了自动化故障最常见的原因之一——意外弹窗、遮罩层和模态对话框。Healing Agent 能够智能分类这些障碍并应用适当的处理策略。

此外，级联恢复处理使 Healing Agent 能够在复杂故障发生时依次应用多种恢复策略。例如，它可能先关闭干扰弹窗，然后调整选择器，最后应用智能延迟等待页面加载——所有操作都在一个恢复周期内完成。

Healing Agent 如何增强自动化

Healing Agent 的优势远不止简单的故障恢复。它从根本上改变了组织设计、部署和维护自动化的方式。

主动自动化设计

团队无需再预判所有可能的 UI 变化。开发人员可专注于核心业务逻辑，而非防御性编程，因为 Healing Agent 会优雅处理意外变化。

更早采用自动化

组织确信其自动化投资不会变成维护负担。团队可在应用开发周期更早开始自动化流程，因为知道 UI 变化不会立即破坏其工作。

增强可扩展性

自动化程序不再受维护能力限制。组织可在更多流程中部署更多自动化，而无需按比例增加支持需求。

风险缓解

自动化变得更可预测和可靠。依赖自动化的业务流程中断更少，从而提升服务水平并降低运营风险。

与现有自动化框架的集成

Healing Agent 的一个关键优势是其与现有 UiPath 自动化投资的无缝集成。组织无需重建其自动化组合即可受益于自愈能力。

向后兼容

确保现有自动化只需最小修改即可受益于 Healing Agent 功能。系统通过简单更新 UI Automation Activities 包并在流程级别启用 Healing Agent 即可与当前 UiPath 项目配合工作。

治理集成

允许组织通过UiPath AI 信任层保持对自愈行为的控制。管理员可配置 Healing Agent 应自动应用修复还是仅提供建议，确保符合组织风险承受能力和合规要求。

监控与分析

通过 UiPath Insights 提供对自愈活动的全面可视性。组织可跟踪自愈成功率、识别故障模式，并根据实际性能数据优化其自动化设计。

韧性自动化的未来

UiPath Healing Agent 不仅是一项功能增强，更是我们概念化和实施自动化方式的进化。它证明自动化可以既强大又可靠，既自主又受控，既复杂又可靠。

随着现代方法复杂性持续增加、UI 变得更加动态、变化速度加快，传统的自动化维护方法根本无法扩展以满足这些需求。

对认真追求自动化成功的组织而言，探索如 Healing Agent 这样的自愈技术可能改变游戏规则，帮助打破限制自动化真正潜力的传统维护循环。现有技术可将自动化从强大但确定性的方法转变为稳健、自适应的能力，随时间创造更多价值。

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