Ui Path 2026人工智能与智能自动化趋势报告

UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告解锁UiPath及其标识是UiPathInc.在美国及其他国家的商标或注册商标。文中提及的其他商标均归其各自所UiPath2026人工智能与智能解锁地图欢迎阅读今年的UiPath趋势报告，这是我们对塑造下一波人工智能和代理自动化最强大的力量的年度审视。为了梳理这些发展趋势，我们整合了UiPath自动化生态系统的多方视角——该生态体系拥有超过10,000家客户、5,000多家合作伙伴以及300万UiPath社区成员。同时，我们还邀请了内部专家团队：包括UiPath人工智能科学家、产品与软件开发团队、客户成功团队以及销售与营销专家。通过整合这些多元观点，并结合第三方研究与分析的广泛评估，我们得以形成对人工智能与智能自动化发展方向的务实认知，以及实现这一目标UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图02UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图03这个短语描述了玩家通过完成任务来获取并探索发现新能力，进入以往无法触及的领域。曾经模糊不清的轮廓，如今变得清晰可见、可导航且可这正是人工智能与智能自动化领域正在发生的变化。如今，企业已清晰认识到这个新世界中蕴含数据与行动、试点与量产、初始投入与最终回报之间的界限与壁垒正在消弭。随着更多领域逐步解锁，企业既获得战略视野，又掌握自主权：能够以明确目标驾驭这个全新的自主世界，将战略、数据与技术有机整合，构建起促今年，企业正从零散的试运行转向互联且受控的单体系统逐渐让位于多体系统，其中智能体、机器人与人类协同工作，跨越数据、应用及工作流程的边界。企业通过整合过去一年的经验教训，构建规模化基础设施，并借助现成的垂直解决方案加速推进，从而更快、更顺畅地实现代理式投资回报（ROI）。它们建立起强大的集中化协调2026年是企业解锁通往代理未来之路的地图之人工智能与代理自动化11需求是再创造之母人工智能引发的颠覆性变革，正迫使企业必须采取大胆举措他们运作、竞争和分配工作方式的变化。22AI投资回报企业从试点到落地，找到了自己的发展道路。33垂直上升专注的代理解决方案能够腾飞并飞得更高。44系统威力多智能体系统已全面落地，持续优化工作流程，推动行业向更优质方向发展。55进入指挥中心通过集中化协调、治理和代理管理，控制层实现跨平台迁移。66架起护栏企业果断采取行动，确保每个AI代理及代理工作流程的安全性、透明度和可控7数据元化企业不断加强上下文、结构、实时访问和控制，将企业数据转化为推进剂。UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图趋势趋势1人工智能引发的颠覆性变革，正迫使企业必须采取大胆举措他们运作、竞争和分配工作方式的变化。如今已明确，以代理为核心的运营模式能显著超越传统工作方式——这使得企业必须转型为代理型组织。为此，需要采用专为编排、治理和持续优化设计的新操作系统，以适应日益自主互联的数字化企业环境。UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图 05 在企业高管群体中，四分之三的受访者预测代理式人工智能对职场的重塑将比互联网时代更为深刻，82%的受访者表示该技术将在18个月内彻底智能代理引入运营体系，近九成表示将在2026年变革将波及领导力、人才与战略层面，但最显著的转型领域在于重新构想驱动企业自身的技术与的运营模式与技术，已无法应对代理环境的规企业普遍认识到这一差距：在一项研究中，78%的高管认为，要从代理式人工智能中获得最大利益，就需要围绕代理式能力建立一种新的运营模这种新型智能体运营模式需要配套新技术，以协调、管理并持续优化日益复杂的数字生态系统中智能体、机器人和人类的工作。2025年，已有五分之一的企业开始围绕智能体核心重构运营模新操作系统需应对若干关键挑战，每个挑战都将代理时代标志着人类与虚拟工作者之间劳动分工的彻底重新划分。这一变化已经发生：如今，在大约三分之一的职业中，人工智能系统完成了超的工作内容和所需技能，还改变了企业内部工作工作，一个控制、监控和实时优化自主决策的2)代理程序进入核心、高价值工作流和流审计、可解释和有弹性的自动化，具有人机环UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图06诸如模拟、测试与回滚等操作，以及持续监控合规性与准确性。可靠性与保障已成为操作系统的自我优化使变化持续不断，因为智能系统通过微调操作来最大化结果。这种持续的演变挑战组合和自适应特性，能够无缝集成新工具、数据源和智能体功能。企业将需要模拟环境来测试潜在变更，并通过实时监控来追踪系统性能、安全价值创造将日益通过覆盖供应商、合作伙伴和客户的互联代理网络实现。想象一下采购代理直接与供应商代理谈判，或者消费者代理与品牌代理互动以获得个性化服务。随着这些互动的增多，企业的边缘将消融成一个更广泛的数字生态系安全的，使代理能够在跨系统、跨供应商和跨云上运行。共享协议、API和信任框架将被要求管在这个新世界中，操作系统（OS）不仅是控制中心，更成为连接生态系统的桥梁，同时确保安全与透明。随着智能体能力的扩展，企业面临的不再是是否采用智能体，而是如何将其作为核心成功的关键在于构建一个将自动化、治理与编排能力整合为单一适应性系统的操作系统。到2026年，需求将真正成为创新的源泉——企业不仅要重构技术架构，更要彻底革新工作方式的内在逻2026年待办事项.定义您的运营模式定义人类、机器人与智能体之间的协作流程，并制定相应的治理机制与协调方案。.识别支持能力。绘制新技术和架构，以满足新的运营模式的需求。.制定您的建设策略，确定是自建还是自购，并确定外部合作伙伴和平台。.积极推进实施，迅速行动，抓住代理优UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图0778%高管们一致认为，要充分发挥代理型人工智IBM商业价值研究所，AtenticAI的战略崛起，2025年。I获胜企业]将摒弃现有运营模式，转而采用以自主决策能力为核心的设计方UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解 08趋势趋势2企业从试点到落地的路径。各机构正以强劲势头和明确使命迎接2026年：运用2025年的经验教训，确保代理计划切实落地。预算持续增长，信心倍增，2025年的实践已使各机构在学习曲线中取得长足进步。随着今年工作重心从试验转向执行，一份新的代理回报操作手册将投资回报率（ROI）切实纳入可及范围。UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图 09AI投资回报率终于揭晓AI投资回报率终于揭晓趋势22025年为代理时代奠定了基础。从几乎零开始，企业对代理的实验激增：到年中时，大约65%的业在扩大其AI努力方面遇到了困难。根据麻省理工学院的一项研究，只有5%的公司实现了有意义即便如此，企业似乎也不太可能减少努力。现在有一半的高管将代理式人工智能列为2026年的人工智能投资首要任务。IDC预测，到2026年，代理式人工智能将占IT支出的10%至15%，并以31.9%的CAGR增长到2029年的预算的26%——基础的世界里，显然没有人能承受落后于潮流的尽管投资持续进行，但企业对绩效和实际影响的关注度日益提升。例如，80%的高管表示，董事会要求为生成式AI和代理式项目制定明确战略并提供可验证的投资回报率。任务很明确：今年，代理计划需要证明其可扩展性、效率和商业好消息是：许多高管相信他们能够实现目标。在2025年第三季度的调查中，73%的受访者表示，他们的代理计划将在一年内带来显著的竞争优势，57%的受访者预计能获得可衡量的投一套新的代理收益策略，其中包含以下最佳实可能不是正确的。重点关注衡量代理能够实现的实际影响的度量标准：业务灵活性、更业代理组成的舰队——被证明在扩展性能解决方案和可复用工作流能够更快且更可预UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图AI投资回报率终于揭晓AI投资回报率终于揭晓趋势22026年待办事项跨系统和部门的代理、机器人和人类之间。（要了解更多信息，请获取《代理编构建监督、可观测性和防护框架，以持续.专注于高投资回报率的机会。了解如何识别这些机会，请点击这里：《代理自动化实践者指南》。.目标要高，胜利要大。通过解决高痛苦、高收益的流程，产生更高的投资回报率和影响力。.设置代理以获得成功。通过此报告了解如何最大化其影响：在您的组织中利用代理自动化的潜力。高管们预测其代理项目将在“不要想得太小。如果你专注于解决真正棘手的问题，结果可能会更加显著。”DanielDines，UiPath首席执行官，fusion，2025年趋势趋势3专注的代理解决方案能够一飞冲天。今年，垂直领域智能代理解决方案持续增长，覆盖更多领域并获得更广泛采用。这些经过领域优化、经过测试且易于集成的代理、自动化、模型和工作流配置，可实现更快部署、可量化成果，并提供可靠高效的扩展路径。UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图 2025年，垂直智能解决方案——即端到端、领域专属的智能服务——开始获得显著发展。2026年，这一趋势加速推进，到年底时，垂直智能解决方案将在众多企业的智能解决方案组垂直解决方案正蓄势待发，因其精准满足企业从代理计划中获取可靠且快速投资回报的迫切需求。麻省理工学院研究发现，外部采购或基于合作的人工智能项目，其取得显著成果的可能性是内部采购项目的两倍。通过降低建设成本、缩短价值实现周期并规避绩效风险，预构建解决方案为寻求通过人工智能与自动化实现生产力突破、系统韧性及业务增长的企业提供了强有力的新选解决方案能够更快启动并交付强劲成果，因为最优的垂直解决方案还具备高度可配置性，例如允许企业使用自有数据和模型。工作流程、决策框架及防护机制均可适配企业监管、安全及报告标准，使企业能够无缝将解决方案整合至运营流2026年，垂直型代理解决方案将成为众多企业人工智能战略的核心组成部分。企业将采用9自研9与9采购9的科学组合，通过垂直型解适合外部解决方案的优质候选对象，通常是数据密集型、持续运行的流程，这类流程对准确性、决策速度和处理效率要求极高。这类流程不仅能带来显著的业务效益提升，更能让AI代化UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图 2026年待办事项分析师将解决方案市场描述为一个早期但快速成熟的市场，2随着更多供应商和客户进入该领域。到2026年，随着企业体验到垂直代理解决方案的实际好处——更快的部署、更低的集成风险、嵌入式合规性和可衡量的投资回报率，预计.设置投资组合。确定关键流程的“自建或购买”策略，确定垂直代理解决方案在哪些方面可以可靠地比内部执行更快地实现投资回报。.建立评估框架。随着解决方案的激增，确保建立清晰的评估标准。外部解决方案实现可测量结果的可来源：麻省理工学院，GenAIDivide：2025年人工智能在商业中的状态，2025。行业定制解决方案标志着企业运用人工智能与自动化行业定制解决方案标志着企业运用人工智能与自动化技术实现生产力飞跃和商业突破的根本性变革。GrahamSheldon，UiPath首席产品官UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图趋势趋势4人工智能的多智能体系统已全面落地，持续优化工作流程，推动行业向更美好的未来迈进。（MAS）——即由多个智能体协同工作的团队。随着企业逐渐认识到这类系统性能的显著提升及其强大的扩展潜力，这种转型正加速推进。预计未来企业将重点转向MAS，并投入资源加强智能体集群的编排、治理及技能培养。UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图 多智能体系统（MAS）是由多个智能体组成的网络，这些智能体通过协作来实现共同的目MAS通过并行处理、冗余角色和智能体专业化，并借助协调层管理上下文、时机和任务交接，能有效整合智能体协同工作，实现端到端工作流的高效执行。相较于传统方法，该方案可显著提升性能：错误率降低60%，执行速度MAS还显著扩展了代理式人工智能的应用范围，使其能够处理单个代理难以应对的流程，例如需要多样化专业知识、长期规划和并行步骤的工作流程。在一项研究中，基于MAS的方法完成复杂流程的频率比单个代理高出市场正逐步转向多代理系统。预计今年超过试点阶段的企业数量将翻一番，75%的组织计划在未来18个月内部署多代理框架。³增长将持续：全球MAS市场预计到2034年将以45.5%的CAGR增银行与保险KYC新员工入职、欺诈检测、理赔裁决、收款严格的合规要求、冗长的多步骤工作流程、对速度与准确性的双重需求、监管压力呼叫中心问询分类、决议起草、合规性/语气审查人力成本高、要求更快的响应时间、需要扩大产能而不增加员工人数IT与人力资源服务运营病例分诊、审批、知识检索、员工入职重复服务请求量大、降低服务成本的压力以及提升员工体验的需求专业服务合同审查、审计、税务咨询客户入网知识密集型任务，需具备可解释性，若发生错误则存在客户面临的风险零售业与消费者动态定价、需求预测、促销活动、客户个性化服务竞争性差异化、利润压力、大规模个性化需求供应链与物流订单到现金、网络重规划、异常处理、供需平衡在动荡的市场中迫切需要速度、成本效益和弹性UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图正如众多先行者所发现的，实施多智能体系统并非仅需决定构建智能自动化系统并启动在2026年规划并启动您的MAS实施时，请务必参考以下要求与行动指南——这些源自UiPa-.流程智能：助您洞悉现有流程-模拟和评估新方法.任务协调：支持任务分配、状态追踪、异常升级及代理团队管理。·互操作性协议：旨在实现不同厂商代理之间的协作。.治理安全框架与降低风险的能力风险管控——代码化策略、审计追踪、可解释性与越狱保护ECU和COPA：Aewosaues；Vsyaa监控能力.工作流程再造与人机协同：提供结构、培训与工具以使人员能够管理代理·关键绩效指标与评估方法：适用于新入职员工及代理机构.确保具备流程智能、协同管理及治理方面所需的能力与技术.重新设计设计：重新思考设计流程、需求与目标.设定新的关键绩效指标（KPI现有KPI（如成本降低与速度）可能不足以评估代理自身的真实表现；错误检测、代理协作成功率、吞吐量及弹性可能更具参考价值.扩展治理：在规模化前增加运行时监督与模拟测试的新层级.重新定义工作职责并培养技能：将角色转向监控、审计和优化多代理工作流UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图----------------------2026年待办事项------------------------.保护群集。集成针对多代理架构定制的.保护群集。集成针对多代理架构定制的.提升您的技能，进行技能再培训。为团队提供管理混合型人机生态系统的必要新技能。于管理工作流中的代理协调、权限和性.建立治理。实施代码化策略、审计跟踪和可观测性框架，以维护信任和合规性。45%正在试点或扩展多智能体系来源：Capgemini，HarnessingtheValueofAI：UnlockingScalableAdvantage，若治理机制未同步演进，风险将从单ReidBlackman，VirtueConsultants首席执行官，《哈佛商业评论》，2025年6月。UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解趋势趋势5组织通过集中协调、治理和管理，掌控代理操作。代理管理随着代理自动化技术深入企业核心流程，各企业正快速搭建运营基础设施，以实现监管、合规、控制与协调的统一管理。UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图 如今越来越明显的是，企业采用各类人工智能技术的速度，已经超过了其治理、管理和协调这些技术的能力。举个例子：一项研究显示，近75%的受访企业已将AI融入核心业务，但仅有三分之一建立了成熟的治理框架。1预计到2026年，仍有四分之三的企业处于（制定框架）的开发阶段。2对于代理式AI来说，治理差距可能更大：Ever-estGroup估计，只有大约1%的企业拥有成熟的这是一个关键性差距，且随着组织部署更多智能体并赋予其更广泛流程访问权限，该差距正不断扩大。多智能体系统（MAS）的采用进一步增加了复杂性，因为这些系统需要具备复杂的编排能力，以指导、整合和监控跨系统、跨数据及跨工随着企业努力填补治理漏洞，传统监管模式——包括人工审查、分散控制和事后审计——已无法满足智能环境对持续、嵌入式可见性及实时控制的需求。为此，众多企业正在构建新型运营层级——智能指挥中心，以实现治理、控制与协调指挥中心是将问责制与响应机制深度融入日常运营的企业管控体系，整合了监测、管控及协调企业各层级代理操作所需的工具、数据与监算、故障转移机制以及用于测试代理计划的（LLMs）、区域模型、第三方代理及合成UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图20 ■编排与工作流引擎为确保跨领域智能体任务的连贯性排序、路由及协调任务路由、动态链式调度、重试/回退机制、依赖项解析、调度治理与策略层嵌入防护栏、合规性及领域约束代码化政策执行、数据访问控制、基于角色的限制、防护栏、规则版本控制可观测性与审计/可追溯性提高决策、行为和绩效的透明度日志记录、指标分析、可解释性、取证溯源、异常检测察觉生命周期和变更管理控制代理的创建、部署、更新及退役版本控制、测试/沙箱环境、回滚、预发布环境集成与可扩展性结构实现与外部模型、系统及数据的连接适配器模块、插件、模型连接器、API网关、数据2026年，各机构将投入大量时间、精力和资金，确保其多智能体系统具备安全高效扩展所需的治理框架与基础设施。集中式管理方案的采用趋势将持续到2026年甚至更久。分析师预测，到2028年，70%部署多智能体和多大语言模型系统的机构将采用集中式编排平2026年待办事项.集中控制。.集中控制。从使用分散的分布式工具转向建立集中化的集成控制层，统一所有代理操作的监督、管理和编排。UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图 70%人工智能代理在企业中的高影响力部署之所以与众不同，关键在于从零散的试点转向了工业级的协同管理与治理。UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图22趋势趋势6脱下手套，扶好栏杆企业需果断采取行动，确保每个AI代理及代理工作流程的安全性、透明度和可控性。当智能体获得数据访问、决策制定和行动执行等自主权时，其安全风险将呈指数级增长。到2026年，企业将从实验阶段转向强制执行阶段，将‘设计信任’理念融入智能体技术栈的每个层级。从治理代码化、人工参与式工作流程到实时可观测性，各组织正通过构建控制系统来确保智能体的安全性、合规性与高性能表现。UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图 23UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解要大规模应用人工智能代理，企业不仅要确保其具备能力，更要建立可信度。这意味着要构建从代码第一行到最后一行都确保安全、透明解决这一挑战现在是企业最优先考虑的问题。96%的IT和安全领导者认为人工智能代理是一种必须解决的上升风险，92%的受访者认为管理代理至关重要。然而，只有不到一半（44%）的企为了确保代理每次都能“做正确的事情”，指南和护栏应该直接构建到它们中——将策略、权限和批准逻辑作为它们设计和操作的一部分这种方法建立在长期的软件原则之上，如安全设计、隐私设计和DevSecOps，但对它们进行到2026年，将安全防护机制直接嵌入智能体将成为保障安全与控制的主流方案。该方案将实这种控制机制以代码形式执行，经人工验证，并可实时观测。企业还将利用日益丰富的技术手段实现这一目标，通过整合主流平台供应商提供的内置策略引擎、安全框架及编排功能，将防护机随着一波技术投资和创新浪潮的出现，整个代理生命周期中嵌入式治理的采用正在加速。5平台提供商正在构建原生功能，使安全、监督和控制更这些技术使企业能够践行生命周期管理原则——将治理代码化、人工监督和可观测性转化为可配置的系统功能，而非定制化工程难科技公司正将治理与政策功能直接嵌入其产品中，通过内置的政策引擎、审批框架和审计控第三方或领域专用代理的供应商们也纷纷效仿，通过添加运行时治理功能，确保代理在任何环境中都能遵守企业数据政策、隐私要求和使用限制。与此同时，行业组织正在开发互操作性协贯穿代理生命周期的治理嵌入设计运行时保险按代码人为参与的设计最小权限访问隔离安全、数据原生架构持续控制和观察质量与对抗性测试略战为安全的代理行为、主题控制和PII过滤设置设计时和运行时提供实时监控、逐级追踪及可回放日志功能2026年，企业将重点推进智能代理生命周期管理的规范化政策制定，涵盖审批流程、数据权限及化、安全与数据团队将围绕统一框架协同工作，确保智能代理在扩展过程中始终保持合规性、可确保智能体性能也将成为优先事项，从初始阶段起，持续可观测性、测试和模型评估将被整合到2026年待办事项UiPath2026UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解2525.设置代理规则和权限。规范向导代理行为并自动批准.建立改进机制。建立持续的代理监控和测试。.对齐人员和平台。确保治理、数据和自动化工作同步推进。96%IT与安全领域的领导者将AI代理视为必须应如何确保无人攻击特工或窃取不应获取的信息？安全措施必须从一开始就落实到位。MaximIoffe，Wesco全球智能自动化负责人，出席UiPath融合2025大会UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图26趋势趋势#7企业正加大力度强化数据的上下文关联、结构化管理、实时访问与控制功能，将企业数据转化为推动业务发展的核心动力。随着企业广泛采用生成式AI和代理式AI，数据质量、结构与语境正成为关键竞争优势。到2026年，企业将着力提升数据丰富度与治理水平——通过构建实时、可信且语义丰富的系统，使AI代理具备精准、可靠且可控的决策能UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图 长期以来，企业数据管理一直是企业面临的重大挑战，也是企业获得机遇的源泉。随着企业具有战略意义。AI代理和GenAI模型依赖于可靠、高质量、可信的数据流（通常是实时的）在扩大智能代理应用规模的过程中，数据质量和可用性始终是企业高管最关注的核心问题。最新调查显示，82%的高管将“组织数据质量”列为实现生成式AI目标的最大障碍——这一比例较半年前的56%显著上升。2强大的数据基础将成为人工智能项目成败的关键，那些能创造显著价值的项目将脱颖而出，而仅带来微小收益的项目则难以立足。麦肯锡分析指出，具备成熟数据能力的企业从数据与分析项目中获取至少20%EBIT的2026年，各组织将通过新能源和投资来夯实这一仅具备访问权限是不够的——代理还需要理解数据的含义。这种理解来源于元数据和本体论。元它们包含什么内容、由谁拥有以及可靠性如何。本体论更进一步，定义事物间的关联关系——例如某项保单归属于某位客户；理赔可解决保单；付款可结清理赔。这些要素共同为人工智能系统当数据被这些语义层丰富时，人工智能模型的表现会显著提高。例如，在一项研究中，本体论丰富数据将大型语言模型的准确率从16%提升到了4人工智能代理的效能取决于其可获取的数据质量。要实现可靠推理与决策，必须依赖实时、可信且受控的信息流。企业正通过共享治理与统一政策实施，构建数据织构与现代化架构，将CRM系统、ERP平台、仓储设施及非结构化内容等数据源实现虚拟互联。这些系统使代理能够实时查询并处理本地数据，同时自动应用数据血统、权限和安全控制。到2026年，更多组织将采用零拷贝治理架构，确保代理始终基于最新合规数据运随着人工智能代理的自主性不断增强，治理模式正从政策层面转向实践层面——直接嵌入数据系统。通过“代码化政策”，业务规则、访问控制和合规要求得以与数据同步流转。代理执行的每个查询或操作都会实时对照这些编码规则进行核查，确保安全、透明和可审计性。高德纳公司预测，到2028年，90%的企业AI系统将配备实时政策执行和可观测性框架，以保障智能代理行为的可信度。5这种变革使治理机制真正成为实现安全28UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解28人工智能的价值日益取决于其感知与响应的敏捷性。到2026年，行业领军企业将部署事件驱动架构，持续为智能代理提供实时环境数据——包括交易记录、传感器数据和客户行为。这些系统赋予智能代理情境感知能力，使其能即时做出精准决策。研究显示，采用实时数据与智能自动化相结合的组织，其决策周期较依赖静态数据集的机构可缩短25%，错误率降低40%。6,7对于AI驱动的运营场景，实时环境数据正成为关键竞争力，实现即时精准决策。公开数据训练模型理解世界，专有数据训练模型理解企业。客户历史、运营遥测、服务日志等独特数据，映射出各组织特有的工作流程、逻辑及客户互动模式。这些数据使智能客服能够根据情境灵活决策，做出一致且合规的判断，预判需在个人模型层面，引入专有数据已被证明可以将错误率降低40%。8在企业层面，将专有数据整合行——一项研究发现，它们的EBITDA要高出前方的地图2026年将成为元年——届时企业将为其数据构建一个动态的语义与管控框架。通过为数据注入结构、语义和治理，企业将为AI系统理解。这种理解是通往下一阶段的桥梁——数据原生智能体，即一种深植于数据之中的AI，其推理与行动的自信程度和语境，与所辅助的人类完全一致。.使数据代理就绪。连接数据并确保治理、质量和访.专有。识别高价值企业数据，确保其结构清晰、问。管理规范，并能实时投入使用。.设置上下文。通过元数据、ontologi.es和策略代码规则丰富数据。UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解 29393.9ZB到2028年全球范围内将被创建、捕获、复制和消来源：IDCGlobalDataSphere智能体只有在恰当的语境下才能做出正确决策。当前企智能体只有在恰当的语境下才能做出正确决策。当前企业数据往往杂乱无章且碎片化严重。通过系统化整理这些数据，智能体就能精准分析并大规模输出可靠结果。JerryLiu，UiPathfusion的LlamaIndex创始人兼首席执行官，2025年UiPath2026人工智能与智能自动化趋势报告：解锁地图304.IBM商业价值研究所，代理人工智能的战略崛7.Everest集团，《代理自动化实践者指南》，20252.Everest集团，《代理自动化实践指南》，2025年8U