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UiPath 首席执行官 Daniel Dines：介绍 UiPath for Coding Agents：从 AI 的速度到企业级可靠性

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在创立 UiPath 之前，我是微软的一名工程师，负责 SQL Server Agent。我当时的工作是构建一个调度器，让它能在我永远不会看到的企业数据库中、在我无法预测的条件下，可靠地运行自动化任务——运行数百万次。代码本身并不是最难的部分。让代码在规模化环境中可靠运行才是难点。从那时起，我一直在解决某种形式的同一个问题。

UiPath 首席执行官 Daniel Dines：介绍 UiPath for Coding Agents：从 AI 的速度到企业级可靠性

二十年过去了，问题本身没有变。变化的是写代码的人。

AI 编码智能体在不到两年的时间里，从自动补全助手变成了自主协作伙伴。84% 的开发者正在使用或计划使用它们。对很多团队来说，编码智能体已经成为可靠的构建者。问题不再是 AI 能不能写代码——它能，而且已经被多次证明。真正的问题是：代码写出来之后会发生什么？编码智能体的输出如何转化为企业和最终客户真正能感受到的结果？

今天，UiPath 率先向所有编码智能体开放其编排层，成为企业级业务编排与自动化平台中的先行者。我们推出了 UiPath for Coding Agents。开发者现在可以使用任何他们喜欢的编码智能体——Claude Code、OpenAI Codex、Cursor、Google Gemini CLI、GitHub Copilot 等——在整个生命周期中创建、测试、部署、运行并治理基于 UiPath 的自动化。

UiPath for Coding Agents

想象一下客户申请房贷时的体验。从外部看，这只是一个申请流程。但在企业内部，它包含几十个步骤：信用检查、收入验证、AI 智能体进行文档审核、人工核保人处理例外情况、最终向申请人发送确认。每一步都是一个自动化流程。只有当所有环节之间的交接都顺畅时，客户才会觉得流程是无缝的。一旦某个环节失败，客户就会感受到问题，而贷款机构则会付出代价——客户流失、投诉，甚至更糟。

现在，编码智能体可以在 UiPath 平台上构建、运行并优化流程中的每一步，让整个流程真正实现端到端自动化，没有断点。

企业级自动化的可靠性就体现在这些地方：第三方 API 调用失败后的重试逻辑；凭据保管库；基于角色的访问控制策略；一个案件的状态需要在 30 天内跨越 12 个系统和 4 个审批节点仍保持一致；三年后监管机构提问时仍然能追溯的审计记录。这些在演示中都看不到，但它们决定了一个概念验证能否从某人的笔记本电脑走向覆盖 20 个业务部门的大规模自动化。

为什么企业自动化需要的不只是AI 生成代码

编码智能体压缩了最初 10% 的工作。剩下的才是难点。特别有三件事，把“生成的脚本”与“可投产的自动化”区分开来：

一个流程中有多个参与者：人类需要审批；机器人需要操作永远不会提供现代 API 的旧系统 UI；API 工作流需要以毫秒级别在 SAP 和 Salesforce 之间传输数据；智能体需要处理非结构化文档。所有这些都必须被协调好，包括交接、依赖关系和状态管理，而这些不应该由客户来承担。

在非确定性的 AI 外围构建确定性的防护措施：评估、策略执行、受控自主性边界。这一层确保 AI 智能体不会做出“单独看起来合理，但在上下文中是灾难性”的行为。

一家美国半导体公司曾经花了一年多时间，试图用另一家供应商的方案把智能体工作流投入生产。使用 UiPath，他们在两周内就完成了。这就是 UiPath for Coding Agents 所弥合的差距。

这对开发者意味着什么

打开你的终端或 IDE。将你的编码智能体连接到 UiPath。用简单的英语描述你想做的事：“对每日应付账款发票与 SAP 进行对账，标记异常给财务主管，并提交无误的批次。”几分钟后，你就会得到一个基于平台规范构建的 UiPath 项目，已经通过企业策略验证、打包，并可以在本地迭代，然后部署到生产环境。

我们在设计这一能力时，主要关注两个方面。

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平台对所有编码智能体开放

企业不会只用一个智能体，而六个月后最好的智能体当下可能还不存在。某个团队用 Claude Code，另一个团队用 Codex，如果将来出现更好的产品就更换。底层的编排、可观测性、执行和治理层则需要保持一致。这才是复利效应。每一次来自 Anthropic、OpenAI、Google 等的模型更新，都会让平台更有价值，因为更多自动化将能投入生产，而更多流程意味着需要更加可靠的运行环境。

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治理是默认配置，而不是事后补充

策略执行、审计记录、凭据保管库、基于角色的访问控制、运行时控制——所有进入平台的自动化都具备这些能力。无论是人写的还是编码智能体写的，它们都继承相同的防护措施。编码智能体可以在本地以 AI 的速度迭代，但进入生产仍然遵循企业路径，而且是可重复的。

谁会成为新的开发者

对已经在 UiPath 上进行构建的开发者来说，生产力上限被抬高了。测试、调试、部署变得和构建一样容易。

对数百万从未接触过自动化的人来说，门槛降低到只需要与编码智能体对话。

我一直认为，在智能体型企业中，一个新的角色正在出现。不是工程师，而是“构建者”（Builder）。他们能描述自己想要什么，指导编码智能体生成它，并推动它真正运行起来。产品经理、分析师、有判断力的运营人员——编码智能体让他们从想法跨越到执行，UiPath 则确保他们构建的东西能持续运行。

更好的编码智能体会生成更好的代码，运行更快、错误更少。但所有这些仍然必须在真实企业系统中运行，必须在真实治理下运行，必须在企业规模下运行，并且在模型被替换、开发者离职、监管机构来问询时仍然能运行。执行层随着每次模型更新而持续增值。编排层随着每个新构建的自动化而持续增值。

我们仍处在更大转变的早期阶段。编码智能体会持续变得更好。二十年前，我在微软解决的问题仍然一样：写代码是容易的部分。让代码在企业规模下持久、安全地运行，价值就在这里，信任也在这里建立或失去。

这就是我们开放的核心能力，未来从今天开始。

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