Gartner 提出的 BOAT（Business Orchestration and Automation Technologies），代表企業自動化策略正從採購多套孤立工具，轉向整合流程編排、企業連接、低程式碼、自動化與 AI Agent 的共同平台。企業需要打造的不是更多 AI 試點，而是一套可以支撐端到端營運的執行底盤。

RPA 是 Agent 的執行雙手

市場上常出現「RPA 將被 AI 取代」的討論，但企業流程無法只依賴機率式推理。Agent 擅長理解需求、分析情境與做出判斷；Robot 則能依照明確規則，穩定操作 ERP、CRM、瀏覽器、API 與既有系統。

兩者不是取代關係，而是新的分工模式：Agent 負責思考，Robot 負責執行，人員掌握授權、例外與關鍵決策。對企業而言，這也代表既有自動化投資能持續被運用，不必因導入 AI 而全面重建流程。

讓最懂業務的人，共同參與 Agent 建構

UiPath 的價值，在於縮短「理解流程」到「實際執行」之間的距離。最了解業務痛點的流程負責人，可以與 IT 及自動化團隊合作，將既有作業、API 與機器人封裝為 Agent 可使用的 Tools 與 Skills，建立符合部門規則、業務語言及權限範圍的專用 Agent。

AI 因而不再只是回答問題的聊天工具，而能進入財務、採購、客服、理賠與 IT 維運等日常作業，減少資料查找、跨系統搬運、案件追蹤與重複判斷，讓人員轉向例外處理、客戶溝通與高價值決策。

以 UiPath 全球性企業採購案例為例，導入智慧自動化後，人工錯誤減少 70%、供應商與價格資料錯誤降低 60%，採購單建立時間由 10 分鐘縮短至 3 分鐘。這些成果反映的並非單一 AI 功能，而是業務規則、自動化執行與企業系統整合後的整體效益。

Maestro 將人、Robot 與 Agent 串成端到端流程

企業流程的難題通常不在單一步驟能否自動化，而在跨部門交接、人工核准、異常處理與責任歸屬。

UiPath Maestro 以 BPMN 作為業務與 IT 的共同語言，將人員、Robot、UiPath Agent、第三方 Agent 與系統服務編排在同一條端到端流程中。原本散落於郵件、Excel、系統畫面與人工追蹤中的工作，可以轉化為可執行、可監控的流程模型。

管理者可以掌握案件停留位置、下一責任人、SLA、核准條件與異常處理路徑，使流程從靜態文件轉變為可持續優化的企業資產。Autopilot 亦能透過自然語言與既有文件產生 BPMN 初稿，搭配採購到付款、訂單到收款與發票處理等模板，加速業務與 IT 對焦，再將時間集中於企業自身的規則、法遵與差異化需求。

叡揚則可結合多年流程顧問與自動化導入經驗，將符合在地產業需求的流程設計、控制點及例外情境沉澱為可重用內容，協助企業縮短從流程盤點、概念驗證到正式營運的距離。

AI Trust Layer 兼顧創新、治理與模型自主

當業務單位能快速建立 Agent，資訊單位便需要清楚的控制層。UiPath AI Trust Layer 可協助企業管理模型選擇、資料隱私、存取權限、政策與使用紀錄，並透過 PII 遮罩、工具防護規則及模型政策，為不同部門與風險等級設定適當的 AI 使用邊界。

UiPath 於 2026 年取得 AIUC-1 認證，成為首個符合該 AI Agent 安全與可靠性獨立驗證標準的企業自動化平台。認證涵蓋資料保護、操作邊界、攻擊抵抗與錯誤預防，為 Agent 進入正式營運建立額外的信任基礎。

針對資料主權與模型自主需求，企業亦可透過 BYOM 或自有模型訂閱，接入符合相容條件的模型。符合規格的模型端點，可在保留政策管理與稽核能力的前提下納入 UiPath 平台，使企業不必在採用 AI 與掌握模型、資料控制權之間二選一。

Agent-Ready Enterprise 的真正意義

UiPath 帶給企業的，不是更多零散的 AI 功能，而是一種新的營運方式：讓業務知識轉化為可執行能力，讓 Agent、Robot 與人員各自發揮所長，再由統一的編排與治理框架，確保流程能跨系統、跨部門持續流動。

真正的 Agent-Ready Enterprise，不是擁有最多模型或 Agent，而是能把智慧、執行、協作與治理整合為可長期營運的能力。企業要打造的 BOAT，不只是乘上 AI 浪潮，更要能穩定駛向具體的業務成果。