将人工智能代理投入生产：平台设计的关键作用

推理模型在进步，但生产仍然困难

推理模型进展很快。系统现在可以解析文档、编写代码并做出判断，这些曾经牢牢地属于研究领域。然而，尽管取得了这些进步，大多数人工智能计划仍然难以达到一致性、治理和可靠性至关重要的生产环境。事实上，麻省理工学院最近的一份报告发现，只有一小部分人工智能项目进入日常运营。

LlamaIndex 创始人 Jerry Liu 出现在我们 2025 年旗舰客户活动 FUSION 的主舞台上，很好地总结了这一挑战：

“采用人工智能的最大障碍是你自己对这些模型进行情境化和工作流程设计的能力。”

换句话说，人工智能执行的障碍不是模型。这是围绕它们的运营结构：编排、可观察性、治理、集成以及从实验性见解转向可靠执行的能力。

对于评估在何处构建代理工作流程的自动化和运营领导者来说，关键考虑因素不再是哪个平台产生最令人印象深刻的演示，而是哪个平台始终支持从原型到生产的过渡。

代理工作流程需要的不仅仅是人工智能

可靠地实施人工智能的团队了解，现实世界的代理应用程序将多种执行模式编织在一起：确定性逻辑、人类判断和有针对性的人工智能推理。

采用典型的旅行审批工作流程。请求通过确定性形式提交。代理使用人工智能推理从复杂的文档中提取策略详细信息。经理审查并批准。财务部门负责进行最终检查。然后使用确定性规则预订旅行。

虽然人工智能组件在此过程中显然至关重要，但它只是更大运营链中的一个环节。如果没有对整个流程的编排、监控和治理，即使是复杂的推理模型也仍然仅限于演示而不是生产。

通用开发平台通常为推理部分提供强大的构建模块。但持续的运营成功需要一个旨在将人工智能推理与更广泛的业务流程连接起来的环境——安全、可观察，并且每一步都有明确的所有权。

专为代理工作流程构建的平台

UiPath Platform™ 从企业流程执行的深厚背景中实现代理自动化。这种传统塑造了当今团队如何构建、编排和操作人工智能驱动的工作流程，尤其是在超越早期实验进入需要可预测性和监督的环境时。

跨端到端工作流程的编排

现代代理系统结合了模型调用、确定性逻辑、人工批准和系统集成。统一的编排层将这些元素整合到一个操作流程中，使团队能够查看流程的位置、决策的制定方式以及剩余的操作。

编排不是在每个阶段协调单独的工具，而是在一个地方进行编排。这减少了运营开销，明确了所有权，并支持更一致的执行。

端到端可观察性

当工作流程跨越多个决策层（人工智能推理、确定性逻辑、人类交互和系统调用）时，可观察性就成为可靠性的核心。该平台提供详细的执行跟踪，将推理日志与确定性流程日志相结合，使团队能够查看代理如何做出决策以及流程如何从一个阶段进展到下一阶段。

提示、工具使用、人工与自动化之间的切换、集成调用和业务逻辑路径都出现在同一跟踪中。这种级别的可见性有助于团队诊断问题、改进代理行为并保持对大规模执行决策的信心。

治理和人工智能信任层

在生产中运行的代理系统需要一致的护栏。 UiPath AI 信任层为生成式 AI 交互提供集中监督，在个人身份信息到达模型之前对其进行屏蔽、执行策略选择、审核使用情况以及管理成本控制。

团队可以运行平台提供的模型，也可以自带模型，无论是私有托管、云管理还是针对特定领域进行微调。所有这些都继承相同的治理和控制，确保无论模型选择如何，操作的一致性。

支持运营规模的企业集成

大多数代理工作流程都会涉及核心业务系统——企业资源规划 (ERP)、客户关系管理 (CRM)、文档存储库、客户服务系统、数据平台等。该平台包括跨许多大规模部署开发的广泛的企业级集成库。这允许代理从操作系统中提取数据或驱动其中的操作，而无需团队构建和维护自定义连接器。

非结构化数据推理

许多自动化从非结构化输入开始：PDF、报告或混合内容。通过与 LlamaIndex 等数据编排框架直接集成，该平台使代理能够对大量非结构化材料进行推理。文档处理功能将复杂的输入转换为适合模型使用的结构化格式，确保代理可以处理真实世界的文档，而不仅仅是格式整齐的样本。

开放灵活的模型选择

模型性能快速发展。团队经常为不同的任务选择不同的模型 - 一个用于结构化推理，另一个用于长上下文分析，另一个用于语音或多模式交互，有时还有用于受监管或敏感工作的特定领域模型。

该平台旨在支持这种灵活性。代理可以在同一工作流程中调用多个模型，团队可以为每个步骤选择正确的模型，而无需重组流程。这有助于组织适应环境的变化，即使出现新模型选项或性能发生变化也能保持连续性。

深度生态系统互操作性

为了支持这种灵活性，该平台与领先的人工智能模型提供商、云服务、企业软件系统和开源代理框架深度集成，而无需将用户锁定到任何特定供应商。

这包括与对话平台的双向代理交互、与企业数据云的编排连接、对开放代理框架和评估工具的支持，以及与允许团队合并私有托管或微调模型的模型网关的兼容性。该平台的开放式设计使组织能够随着时间的推移不断发展其模型和工具选择，同时保持一致的治理和运营实践。

测试、评估和改进代理的工具

建筑代理相对简单。部署在生产中可靠运行的代理需要严格的测试、评估和改进。该平台包括专门为支持此操作生命周期而构建的功能。

团队可以使用合成数据或模拟工具来模拟代理行为，这在真实系统尚未准备好或测试可能产生不需要的实时交易的边缘情况时特别有用。这些模拟清晰地出现在运行历史记录中，因此可以轻松地将它们与真实的执行数据分开。

评估集允许团队衡量代理在不同场景中的表现。确定性评估器和基于 LLM 的评估器均可用，团队可以创建与其业务环境相符的自定义评估器。预构建的评估器评估输出的正确性、逐步轨迹的一致性以及影响可靠性的其他因素。

代理运行状况评分综合了即时质量、工具设置、模式设计和评估覆盖范围，以表明生产准备情况。代理优化器生成的建议会突出显示哪些改进将产生最大的影响，帮助团队有效地集中精力进行改进。

满足实际需求的部署灵活性

组织在各种环境中运作。有些完全在云端运行。其他人有严格的数据驻留要求、受监管的环境或必须保持气隙的基础设施。

该平台支持所有这些场景：云部署、本地安装、基于 Linux 的环境、裸机服务器以及 Kubernetes 集群（包括 AKS、EKS 和 OpenShift）。在气隙环境中，整个平台可以在没有互联网访问的情况下运行。最近的更新包括增强的 IPv6 支持、双栈网络、扩展的灾难恢复选项以及对单个 Kubernetes 集群中多个实例的支持。

这种灵活性确保代理工作流程能够适应每个组织的基础设施和合规性需求的实际情况。

为现代团队架起低代码和专业代码的桥梁

推理模型正在重塑自动化的构建方式。越来越多的非技术用户可以用自然语言描述他们需要什么，系统可以生成初始工作流程。这扩大了参与楼宇自动化的人员范围，同时增加了对支持快速创建和严格运营的平台的需求。

UiPath Platform™ 长期以来一直支持该范围的两端。低代码工具提供速度和可访问性，而专业代码功能确保开发人员可以实现复杂的逻辑，与系统深度集成，并管理生产自动化的整个生命周期。人工智能辅助构建现在加速了初始工作流程的创建，开发人员在走向生产的过程中完善和扩展了自动化。

由于这两种方法基于相同的基础，因此组织可以避免实验和运营部署之间经常出现的碎片化情况。

入门：从个人到企业团队

无论某人是在学习、为小团队构建还是指导大规模部署，该平台都支持从早期实验到持续生产运营的一致路径。

个人可以从免费的社区版开始，其中包括日常 LLM 使用以及通过 UiPath Academy 访问综合学习资源。由于学习是在企业环境中使用的同一平台上进行的，因此技能可以直接转移到实际项目中。

小团队可以利用模板库和共享最佳实践的大型从业者社区。随着需求的增长，环境也会随之扩展，从而避免以后进行破坏性迁移。

运行概念验证的企业团队受益于从一开始就融入治理和合规性。这使得更容易向利益相关者准确地展示实验代理如何进入受管理的、可观察的生产级工作流程。

整合分散的人工智能实验的组织通常会达到这样的程度：编排、可观察性和操作稳定性比孤立的演示更重要。该平台将这些功能结合在一起，团队可以帮助组织顺利过渡，并从第一天开始设计专为生产而构建的工作流程。

为什么这里培养的技能很重要

UiPath 平台被全球数千个组织使用，其中包括许多世界上最大的企业。因此，在这里学习设计和操作工作流程的专业人员获得了直接适用于现实环境的技能。

对于自动化和运营领导者来说，这意味着投资平台专业知识可以同时增强组织能力和人才准备情况。

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