UiPath Agentic Automation 是什麼？企業為何需要代理式自動化，而不只是 AI Agent？
一、UiPath 所定義的 Agentic Automation 是什麼？要解決什麼企業級問題？
代理式自動化並非單一 AI Agent，而是一種能在企業環境中長期、可控地運作的智慧代理體系
2025 年，《TIME》雜誌在 Best Inventions of 2025 中，將 UiPath Agentic Automation 評選為人工智慧領域的重要發明，肯定其在「連接並編排 AI Agents」上的創新價值。
這項評選傳達了一個清楚訊號：下一階段 AI 的競爭焦點，不在於單一 Agent 有多聰明，而在於是否具備讓多個 Agent 在企業流程中協同運作的能力。UiPath 正是基於這樣的洞察，將代理式自動化視為企業級 AI 的關鍵基礎。
UiPath 將 Agentic Automation 定義為：在企業治理與安全框架內，協調 AI 代理、人員與自動化流程，共同完成端到端業務目標。
這個定義背後，其實回應了三個企業痛點：
- 流程不是線性的
- 真實流程包含例外、回退、人為判斷
- 單一 Agent 無法承擔整段流程責任
- 責任一定要可追蹤
- 誰下了判斷？
- 哪一段是 AI？哪一段是人？
- 出錯時能否回溯？
- 代理行為必須受限於流程邊界
- Agent 不能「想做什麼就做什麼」
- 而是「在流程允許的節點內行動」
這也是為什麼 UiPath 強調的不是「Agent 本身」，而是 Agent + Orchestration（編排）+ Governance（治理）
這與多數「單點 Agentic AI 概念展示」最大的不同在於：UiPath 從一開始就是為企業長期營運而設計，解決如何讓 Agent 成為企業流程中的一個可控角色
👉 延伸閱讀：傳統 RPA 機器人與 AI Agent 有什麼根本不同？
二、UiPath vs 傳統 RPA vs 單點 AI Agent 架構對照表
為了更清楚理解 UiPath 代理式自動化的獨特價值，以下表格對比了三種不同的自動化架構：
UiPath 代理式自動化並非取代傳統 RPA 或單點 AI Agent，而是將兩者的優勢整合在統一平台上，透過 Maestro 編排實現「最佳組合」策略
三、哪些企業適合導入 UiPath 代理式自動化？
在評估 Agentic Automation 時，企業最常犯的錯誤之一，就是直接問：「這個技術很厲害，我們能不能用？」
但更正確的問題應該是：「我們現在的流程成熟度，是否已經到了需要代理式自動化的階段？」
以下從實務角度，說明哪些企業高度適合，以及哪些情境需要先補齊基礎再導入
▎高度適合導入 UiPath 代理式自動化的企業特徵
1. 已有 RPA 基礎，正面臨 AI 擴展瓶頸
這類企業通常具備以下狀況：
- 已成功自動化大量「規則明確」的流程
- 開始嘗試導入 AI（文件理解、客服、風險判斷）
- 卻發現 AI 無法順利接入既有流程與治理架構
UiPath Agentic Automation 的價值在於「承接既有 RPA 投資」，而不是推翻重來
2. 流程橫跨多系統、多角色，且包含例外與人為判斷
例如：金融業的 KYC / 反洗錢流程、保險理賠與調查流程、客服案件處理與後台營運流程
這類流程的共同特性是：
- 非線性（不是一路跑到底）
- 需要人機協作
- 必須清楚責任歸屬與稽核紀錄
具備以上特性的流程，單一 AI Agent 是無法獨立完成的，但代理式自動化可以
3. 高合規、高風險產業
在以下產業中，「Agent 能不能被治理」往往比「準不準」更重要：
- 金融與保險
- 醫療與生命科學
- 大型跨國企業
UiPath 內建的治理、權限控管與稽核能力，使代理式自動化能通過內控、法遵與資安審查，這是多數單點 AI 解法難以做到的。
▎尚未完成流程標準化的組織 ⚠️
如果企業目前仍存在：「流程定義模糊、各部門作法不一致、責任歸屬不清楚」，那麼問題不在於「需不需要 Agentic Automation」，而是流程治理本身尚未成熟。
▎僅有單一、低複雜度自動化需求 ⚠️
若流程特性為：「規則單純、無需跨系統、不涉及例外與判斷 」，傳統 RPA 或單點自動化即可滿足，不必急於導入代理式架構。
簡單來說，高度適合導入 UiPath 代理式自動化的：
- 跨系統、跨部門流程
- 高合規、高風險業務
- 已有 RPA，正評估 AI 擴展
需審慎評估：
- 單一、低複雜度流程
- 尚未建立流程標準化的組織
四、UiPath 如何實現企業級代理式自動化？
Agentic Automation 是 UiPath 最新推出的智慧自動化架構，整合了 AI 代理、機器人和人類團隊，實現端到端的業務流程轉型。這個平台的核心理念是:
- AI 代理 (Agents Think ) 負責思考與決策 - 理解情境、制定計劃、做出判斷
- 機器人 (Robots Do ) 負責執行 - 精確、快速、可靠地完成任務
- 人類 ( People Lead ) 負責領導與監督 - 提供方向、批准決策、處理例外情況
▎UiPath Agentic Automation Platform™ 的解決⽅案
相較於僅強調概念的 Agentic AI，UiPath 的關鍵差異在於：它是一個已經商品化、平台化，且能在大型企業實際運作的代理式自動化平台。
以下將更具體拆解 UiPath 各平台能力如何支撐代理式自動化的「建置、編排、執行、治理與擴展」五大能力
核心擴充功能
- 企業級代理式流程編排中樞
- 預建的代理式自動化落地模板
- 統一的代理與自動化開發層
- 文件處理能力
- 代理建置和測試工具、強化治理與信任功能
▎UiPath Maestro：企業級代理式流程編排中樞
在代理式自動化中，「編排 Orchestration 」才是能否規模化的關鍵。
UiPath Maestro 扮演的角色是「流程指揮層」，企業級的編排引擎，並非單純流程圖工具，而是用於「協調 AI 代理、機器人和人類團隊」跨系統協作的流程指揮層。
實際應用案例：在保險理賠中，Maestro 編排機器人和 AI 代理自動驗證理賠數據、檢查保單覆蓋範圍、為簡單案例啟動支付，並將模糊案例升級至人工審核，同時保持完整的可視性和可審計性。
具體平台能力包含：
- 端到端流程建模：可將 AI Agents、RPA Robots、API 任務與人工決策節點納入同一流程模型
- Case Management 案件式的流程管理
- 端到端工作流程建模 - 定義階段、分配責任、設定 SLA
- 適用於理賠處理、貸款審批等非線性且複雜流程，讓每一個案件都有狀態、負責角色與完整生命週期
- 即時流程可視化與監控：企業可即時掌握代理執行狀況、等待節點與異常中斷點， 清楚知道 AI Agent 在「哪一步、為什麼停下來」
- 流程模擬與優化：透過實際執行數據回饋，協助企業找出瓶頸並持續優化
UiPath Maestro 讓 AI Agent 不再是黑盒子，而是受流程治理的可管理資產。
👉 它讓企業做到：
- Agent、RPA、人員在同一流程視角下運作
- 每個 Case 有明確狀態與責任歸屬
- Agent 不再是黑盒，而是可監控節點
▎UiPath Solutions：預建模板，讓代理式自動化更快落地
企業導入新架構時，最大的成本往往不是技術，而是「從零設計流程、驗證合規與可行性、並證明 ROI」
UiPath Solutions 將這些直接「產品化」：
- 預建代理與流程藍圖：避免企業從零設計代理行為與流程邏輯
- 內建產業最佳實務 Best Practice：特別針對金融、醫療、客服等高合規產業
- 快速驗證 ROI：適合用於第一波代理式自動化擴展
常見應用場景包含：
- 金融犯罪合規（FCC）
- KYC 與客戶身分審查
- 高量客服與後台營運流程
模板庫提供 30 個精選的 BPMN 模板，涵蓋多個行業：
- 符合 APQC、BIAN、eTOM 等框架
- 涵蓋銀行、保險、醫療保健、電信等行業
- 預建的最佳實踐結構、邏輯和治理
- 直接在 Studio Web 中可用
▎UiPath Studio 平台：統一的代理與自動化開發層
UiPath Studio 提供了一個直觀的拖放式界面，支持不同技術背景的用戶進行自動化設計，無論是業務用戶還是高級 RPA 開發者，都能夠使用這個平台，來構建和管理自動化流程，從而促進跨部門的協作和創新。
- 適合背景：這一工具主要針對希望利用 AI 技術來增強自動化的開發者。適合具備一定技術背景的人，因為他們需要理解如何整合 AI 模型和自動化流程。
- 功能：AI Agent Builder 允許用戶創建能夠理解和處理複雜任務的智能代理
- 視覺化畫布建置代理行為
- 支援除錯、品質評估與最佳化
- 可重複使用代理範本
- 適合背景：這類代理適合業務分析師或產品經理等角色，他們可能不具備深厚的技術背景，但需要設計和實現與用戶互動的對話流程。這些用戶通常需要理解用戶需求和業務流程。
- 功能：Conversational Agents 主要用於創建能夠與用戶進行自然語言對話的代理，適合用於客戶服務和支持等場
- 原生部署於 Microsoft Teams、Slack、Copilot 等企業協作工具
- 支援語音互動、桌面觸發與人工接手
- 適合背景：這一類型的代理主要針對有編程經驗的開發者，這些開發者能夠利用編程語言來創建更複雜的自動化解決方案
- 功能：Coded Agents 允許開發者編寫自定義代碼、支援 MCP 外掛與 Labs Sandbox 測試環境，以實現更高級的自動化功能
以上所有這些代理類型的開發都在 UiPath Studio 平台內進行。這讓代理式自動化不再只屬於 IT，而能成為跨部門協作資產
▎UiPath IXP：代理式文件處理與資料理解能力
UiPath® IXP（Intelligent Xtraction and Processing，智能抽取與處理）是一種多模態數據提取功能，旨在將非結構化文件和通信內容轉化為可進行自動化與分析的結構化數據。
它結合了生成式 AI、文件理解 (Document Understanding) 和通信挖掘 (Communications Mining) 能力，能快速、大規模地處理各類複雜文件。IXP 適用於需要從龐大且複雜的文件流中提取特定資訊以進行自動化的企業，能顯著提升流程自動化的效率與準確性
UiPath IXP 提供：
- 文件資料擷取（Extraction Agents）：從複雜文件、表格、頁面中擷取資料
- 智慧驗證與校對（Validation Agents）：在規則與 AI 判斷下進行驗證與校對
- Agentic Loop：允許代理在不確定時反覆推論或請求人為確認
常見應用包括：
- 合約比對與條款驗證：利用 Extraction Agents 提取合約中的關鍵條款，並通過 Validation Agents 進行驗證，確保合約內容的準確性
- 系統資料核對：自動化核對不同系統中的資料，減少人工操作，提高效率
- 高價值文件處理流程：包括發票處理、客戶資料管理等，這些流程通常涉及大量的非結構化資料，UiPath IXP 能夠有效地將這些資料轉換為可用的結構化格式
▎UiPath Test Cloud：測試與品質保證
在代理式自動化中，測試不只是 QA，而是風險控管的一環。
UiPath Test Cloud 是一個專為代理式自動化設計的雲端測試解決方案，透過引入 AI agents 來增強測試團隊的生產力，從而解決傳統測試方法中的瓶頸問題，目的是將軟體測試過程自動化、可風險控管、可擴展。
UiPath 在 Forrester 的自主測試平台和 Gartner 的 AI 增強軟體測試工具領域均被評為「領導者」。
UiPath Test Cloud 平台不僅支持自動化測試，還能與其機器人流程自動化（RPA）功能無縫整合。這意味著測試團隊可以利用相同的工具和流程來自動化測試和業務流程，從而提高整體效率和一致性。這種整合性使得測試不再是孤立的過程，而是與整體業務流程緊密相連
以下是 UiPath Test Cloud 的主要功能及其在企業環境中的應用：
主要功能
- 自動化測試流程：
UiPath Test Cloud 提供端到端的自動化測試能力，支持企業應用程序的 UI 和 API 測試。這使得測試團隊能夠快速執行功能測試、回歸測試和性能測試，並在統一的雲環境中進行管理。
- 大規模效能測試：
UiPath Test Cloud 能夠模擬真實使用負載，幫助企業評估應用程序在高流量情況下的表現，確保系統的穩定性和可靠性。
- Agentic Testing ：
透過代理來協助測試人員進行測試設計、執行和管理。這些代理不僅能夠自動化重複性任務，還能在測試過程中提供實時支持和建議，從而提高測試的準確性和效率。
- 自動修復測試自動化：
UiPath Test Cloud 的 Autopilot 功能能在測試執行過程中自動修復失敗的測試，這樣可以減少人工干預，確保測試流程的連續性
- 靈活的整合能力：
平台能與現有的企業工具和工作流程無縫整合，支持 CI/CD 整合，並能夠與多種測試管理工具（如 Jira 和 Azure DevOps）協同工作，提升整體測試效率
企業效益
- 加速上市時間：
通過自動化測試流程，企業能夠更快地推出新產品，減少因手動測試造成的延遲
- 降低測試成本：
UiPath Test Cloud 的自動化能力使得企業能夠顯著降低測試相關的人工成本，並提高測試的準確性，從而減少因缺陷引起的後期修復成本
- 提升客戶滿意度：
更高的測試效率和準確性意味著企業能夠提供更穩定和高質量的產品，從而提升客戶的滿意度和忠誠度。
▎UiPath 全平台的治理與信任機制
UiPath 將治理視為代理式自動化的必要前提，而非附加選項。平台內建能力包含：
- AI Agent 行為監控與權限控管：
透過內建的 AI 行為監控，企業能夠實時監控代理的行為，確保其符合安全和合規要求
- 即時 PII 資料遮蔽與內容審查：
UiPath Test Cloud 能夠即時遮蔽個人識別資訊（PII），並進行內容審查，以保護敏感資料
- Unified Audit 2.0：
此功能整合所有代理、自動化與治理事件的稽核軌跡，幫助企業在合規與資安要求下，放心擴展代理式自動化的規模
👉 詳見 UiPath Trust Center
從以上可以看出，代理式自動化能否成功，關鍵從來不只是 AI 技術本身，而在於是否具備完整的流程編排、治理與信任機制。UiPath 將這些能力視為平台的必要前提，而非事後補強。
以下總結最常見的問題與簡要說明：
常見問題 FAQ
Q：為什麼企業已經導入 AI，卻始終無法產生規模效益？
- 常見問題包括：找不到可重複的應用場景、AI 行為不可控、無法與 RPA 與核心系統整合、無法被納入既有流程治理與維運架構。問題不在模型，而在 AI 是否能成為可重複、可治理的企業級資產。
Q：AI Agent、Agentic AI 與 UiPath Agentic Automation 有什麼根本差異？
- 差異不在 Agent 有多聰明，而在是否為企業長期營運而設計。UiPath Agentic Automation 從一開始就將 Agent 納入流程編排與治理框架
Q：為什麼單一 AI Agent 無法支撐企業實際流程？
- 因為企業流程本來就非線性，且橫跨多系統與人為決策。單一 Agent 難以同時負責理解、執行與回溯
Q：我們已經有 RPA，為什麼還需要代理式自動化？
- RPA 解決「怎麼做」，但當流程需要判斷與理解時，就需要 AI 與治理能力。代理式自動化是對既有 RPA 的延伸，而非取代。
Q：企業在什麼情況下「不適合現在」就導入代理式自動化？
- 當流程尚未標準化或僅有單一、低複雜度需求時。應先完成流程治理，再導入代理式架構。
結語：代理式自動化，是企業 AI 規模化的關鍵
企業導入 AI 的真正挑戰，從來不在模型本身，而在於 AI 是否能被安全、可控地嵌入企業流程。
UiPath 代理式自動化提供的，不是一個新的 AI 詞彙，而是一條讓企業 從 PoC 走向長期可營運 AI 能力的現實路徑。
.png)
