高管指南：善用智能体自动化

近期AI新闻密集释放一信号：AI模型正商品化，愈发先进却使用成本更低。业务领袖利用这些模型的机会与必要性呈指数级增长。但如何在创新发生时最大化受益？

智能体自动化是跨组织采用和扩展变革性AI的关键。AI模型强大，但作为无法集成业务系统或直接行动的独立技术缺乏实用性。幸好，代理——能独立或在人监督下工作的AI实体——能调用并使用这些模型作为有效工具。在智能体自动化中，AI代理与机器人和人协同，利用AI自动化复杂端到端流程，释放变革性企业价值。

UiPath研究显示：37%美国IT领袖已见智能体AI价值，97%有意使用。但高管必须审慎采用，守护核心业务数据、确保代理执行可预测。以下是业务领袖开启智能体自动化前的首要考量：

智能体自动化：买还是自建？

组织可选择采用现有代理架构或从零自建。然而DIY代理框架欺骗性复杂，常需高阶编码和机器学习技能。控制代理自主水平（即能动性）也至关重要。企业需要提供可预测、可信结果的AI代理。但开发必要护栏和监控能力可能是昂贵投资。

对大多数企业，采用现有代理框架是最优选。这些方案特征为低代码代理开发工具，帮助员工快速安全构建定制代理。提供指令评估代理、集成企业系统、创建自定义数据集、微调专用模型及嵌入等能力。购买现有智能体自动化方案对抗基础设施蔓延、通过单一平台提供所有能力节省增量成本。

将专用代理与企业级工具结合——在确定性机器人和人在回路工作流中编排——产出准确可靠代理。这样，利用内置治理和控制的现有平台，能在不妥协安全的前提下快速推进智能体执行。但高管如何识别最适合业务的平台？

智能体采购指南

高管选择智能体自动化方案需考量广泛因素。但作为新兴技术，有几个独特关键考量：

企业级工具

AI代理只能发挥其可用工具的效用。不仅考虑代理本身，还要考虑其对UI和API自动化、智能文档处理、最新最强AI模型连接器等核心企业能力的访问。这些对端到端自动化复杂流程至关重要。

人在回路

人是智能体自动化异常管理核心，解决AI或自动化无法修复的挑战。人在回路必须是内置功能，支持关键客户面向流程的升级和审查轻松嵌入工作流。确保对代理执行质量可见、代理从交互中学习。应基于验证执行而非一厢情愿，随代理学习改进给予更大自主权。

低代码开发

核心企业流程预置代理能给您先发优势、快速产生价值。但企业也需工具和基础设施快速定制或构建适配特定上下文的专用代理。许多超大规模厂商提供仅开发者可用的复杂产品，但企业用普通员工可用的低代码平台扩展最好。低代码开发环境让开发民主化、快速规模化智能体自动化。控制技术债、让业务聚焦战略举措。

厂商中立

全线技术领袖推出自有AI代理，供员工部署使用。但这些在自有受限厂商生态系统最有用。买家应优先厂商中立方案，避免长期灵活性受限、被锁定在关键AI发展或能力之外。

端到端编排

企业复杂，代理只是解决方案一部分。AI代理需访问各种工具、人、甚至其他代理以自动化长链复杂流程。为达成业务成果，企业受益于能建模、编排、监控跨所有组件的端到端复杂流程的方案。这需要完整编排平台。

选择智能体编排平台

编排平台或层处于智能体自动化顶层。二者互为依存。有效智能体编排确保AI代理、模型、人在信任和数据边界内平滑连接协作。业务领袖评估编排方案时应考量：

企业级质量与准确性

智能体自动化是管弦乐团，AI代理不独奏。为确保性能准确，所选方案必须提供企业级基础设施，含顶级自动化和AI能力，更快、规模化交付价值。可逐个拼装这些能力，但缓慢且成本高昂。远不如利用内置一流AI和自动化的方案。

管理与监控

持续监控和改进是智能体自动化核心，帮助代理纠错、学习、更快适应。企业应寻找能从头到尾自动化、建模、监控复杂业务流程的方案。运行时可见性、实时警报、版本控制等功能对监控改进代理至关重要。

治理与信任

无论云端还是本地，所有与智能体自动化项目相关数据安全必须受保护。确保所选方案提供透明度、信任、控制，管辖代理、组织数据、一三方AI模型间交互。最佳实践是专用信任层，含强访问控制、实时分析、跨业务流程AI使用详细报告。

UiPath提供全面智能体自动化和编排解决方案，结合受控能动性、企业级工具、端到端编排。低代码开发环境实现高效代理创建，内置人在回路能力保证准确性。我们开创厂商中立方法，赋能您集成业务所需工具，通过增强灵活性避免锁定。凭借先进质量保证、监控、治理功能，UiPath助力组织大规模推进智能体自动化——可控、合规、自信。

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