謝至恩隨著代理型 AI (Agentic AI) 逐漸從概念驗證走向實際部署，企業導入 AI 代理的下一個問題，已不再只是「能不能用」，而是「能不能在可控範圍內使用」。 UiPath 近日在台宣布推出支援地端部署的代理型 AI 方案，讓企業可在自有基礎架構中部署 AI 代理能力，並串接雲端託管或自行託管的大型語言模型。不過，相較於部署型態，UiPath 更進一步把焦點放在 AI 代理進入企業核心流程後，如何透過受控代理、流程編排、稽核軌跡與分層資安治理，降低 AI 自主執行帶來的營運風險。
UiPath 大中華區暨蒙古區業務負責人高穎梅 (Pallas Gao) 指出，台灣企業對代理型 AI 的討論已經從實驗階段轉向成果導向。她表示，今年 UiPath FUSION 台北的主題是「Agentic AI meets ROI」，也就是如何追求真實績效與成果；企業不再只著眼於單一流程自動化，而是開始思考如何整合片段化資料與系統，達到更智慧的企業營運。 UiPath 委託 IDC 發布的 IDC InfoBrief 顯示，台灣已有 44% 的企業導入代理型人工智慧，台灣、大陸與香港整體區域則有近 42% 的企業計畫在未來六個月內實施該技術。
UiPath 台灣地區區域副總裁陳名璋則指出，從去年到今年，企業客戶已不想只是再做實驗或 PoC，而是希望更快落實到實體場域。相較於過去關注 RPA 最擅長什麼、如何找到自動化範圍，現在更常被問到的是如何「自動化你的自動化」，也就是讓既有機器人變得更快、更智慧，再加上 AI 助力。陳名璋也提到，近半年 AI Trust Layer 的詢問度特別高，企業導入 AI 時擔心資料外洩、踩到地雷，也擔心不知道 Agent 會如何執行，導致 Token 成本失控。換言之，Agentic AI 要從 PoC 走向 ROI，關鍵不只在於部署位置，更在於企業能否把 AI 代理納入可視、可控、可稽核的流程架構。
從 RPA 走向 Agentic Orchestration
高穎梅表示，市場上仍有不少觀點認為 UiPath 是傳統 RPA 業務或技術，但 UiPath 自身的業務旅程已進入第二階段，也就是 Agentic Orchestration 。這個階段的核心不只是讓機器人執行固定動作，而是把人、 AI 、機器人、 API 與企業系統放進同一個流程中，由不同角色分工合作。
高穎梅指出，在 AI 智慧化的業務流程編排中，人、機器人與 AI 技術各有定位：人負責領導，AI 負責思考，機器人負責執行。 UiPath Maestro 在這樣的架構中扮演流程指揮系統，協調 AI 代理、 RPA 機器人、 API 與 Human in the loop，將原本分散的自動化工具串接成端到端流程。陳名璋進一步說明，這也是 UiPath 與 Claude Code 等開放式開發工具的差異所在：後者更像開發者可快速實驗的工具池，UiPath Maestro 則是企業級指揮系統，將 AI 代理、機器人、 API 與 Human in the loop 整合在一起，滿足企業級而非個人化需求。
UiPath 資深產品技術顧問蔡君浩說明，企業內部往往已經有許多單點式自動化，例如財務部門的 RPA 流程、會計部門自行撰寫的 Python 腳本，或不同部門各自使用的小工具。這些工具可以解決局部問題，但若企業要處理應收帳款、理賠、洗錢防制等長流程，就需要把不同任務、決策點與人工核准整合在一起。 Agentic AI 的價值，正是在不確定或動態情境中協助判斷，但企業必須先確保 AI 代理的行動範圍受到限制。
受控代理成為企業導入關鍵
隨著 AI 代理開始參與程式執行、資料處理與流程決策，企業也更擔心 AI 是否可能自行刪除資料、改變任務順序，或做出超出授權範圍的行動。針對這類 AI 自主行動風險，UiPath 提出的核心概念是 Controlled Agency，也就是受控代理。
所謂受控代理，並不是讓 AI 代理扮演「什麼都能做」的個人助理，而是把任務拆解成更細的任務單元，讓每一個代理只負責一件事或少數幾件事。例如，有的代理只負責資料整併，有的代理只負責文件資料擷取，有的代理只處理行事曆調整。當任務範圍縮小，企業就能更明確設計它可以使用哪些工具、可以存取哪些資料、可以產生哪些動作，以及在什麼情況下必須交由人工確認。
UiPath 說明，若企業任意給予 AI 代理過大權限，就可能讓它在不該行動的地方行動。相反地，企業可透過 Prompt 設計、工具權限、流程節點與平台治理設定，把 AI 代理限制在可預期範圍內。例如在 AI Trust Layer 或 Automation Ops 中設定全域規範，禁止任何代理刪除檔案，或要求搬移檔案時必須先在特定資料夾保存副本。這類限制讓 AI 代理即使想做，也無法執行超出企業規範的動作。
這樣的設計反映企業級 Agentic AI 與一般單點 AI 工具的差異。企業不是只要 AI 代理能回答問題或產生建議，而是要讓 AI 代理能在流程中執行任務，並且執行過程受到監控。對企業來說，真正重要的是 AI 代理能否在既定權限內完成工作，是否能留下紀錄，是否能在高風險節點交由人員核准，並在出錯時追溯責任。
可視性與稽核降低黑箱疑慮
AI 代理進入企業流程後，另一項挑戰是黑箱疑慮。若企業不知道 AI 代理依據哪些資料做出判斷，也不知道它在每個流程步驟中做了什麼，就難以讓 AI 代理承擔關鍵任務。 UiPath 表示，企業級平台必須提供可視性，讓使用者檢查 AI 代理在流程中帶入哪些文字、使用哪些邏輯、產生哪些結果，以及每一次資料調用與變數內容。
在 UiPath 平台中，不論是 Maestro 或 Case Management，流程執行時都能展開檢視。企業可查看每個步驟的輸入、輸出與執行結果，也能透過 Audit Log 追蹤作業軌跡。這對金融、製造、醫療等需要稽核與法遵的產業尤其重要，因為 AI 代理一旦參與決策，就必須能被檢查與驗證，而不是只留下最後答案。
UiPath 也將治理延伸到資料存取層級。對於部門權限分隔嚴格的高科技產業，企業可設定不同部門或不同代理只能使用指定資料夾。例如 A 部門只能使用 A 資料夾，B 部門只能使用 B 與 C 資料夾。即使有人建立新的 AI 代理，也無法讀取不該讀的機敏資料，藉此降低資料外洩風險。
AI Gateway 不會只有一層
除了受控代理，AI 資安架構如何分層，也是企業導入代理型 AI 時必須面對的重點。許多大型企業已經有自己的 AI Gateway 、 Trust Layer 、網路防火牆或資料外洩防護機制，導入 UiPath 後，並不代表原有資安架構會被取代。相反地，UiPath 主張 AI Trust Layer 可與既有資安架構共存，形成分層治理。
UiPath 內建的 AI Trust Layer 可針對 Prompt 、資料與特定敏感關鍵字進行過濾。若流程是在 UiPath 平台中設定，即使串接外部代理或 API，只要資料與行動經過 UiPath，就能納入控管。不過，如果企業同時使用其他未與 UiPath 串接的工具，UiPath 自然無法管控該段流程。因此，對大型企業而言，最上層仍可能需要自己的 Gateway 做總體過濾，確保資料進入不同 AI 平台前，先通過企業不可違反的硬性規範。陳名璋補充，若企業本身已有 Trust Layer，UiPath 也有自己的 AI Trust Layer，兩者如何串接會是實務問題；目前已有部分開放協定正在發展，只要符合開放架構，原則上不同家的 Trust Layer 都應可串接。
UiPath 以金字塔式架構說明企業 AI 治理方向。最上層可由企業既有 Gateway 或資安平台處理天條式規範，例如禁止特定機敏資料外流、過濾特定高風險內容，或建立統一資料檢查機制。通過這層後，資料再進入 UiPath 或其他業務平台。往下則由 UiPath AI Trust Layer 針對 AI 代理、流程、 Prompt 、工具調用與業務場景進行更細緻的治理。
這種分層架構的意義在於，企業不必在既有資安投資與新 AI 平台之間二選一。既有 Gateway 可負責跨平台的基礎防線，UiPath 則負責平台內部與流程層級的代理治理。對資安主管而言，挑戰不只是選擇哪一套 Gateway，而是建立多層控管邏輯，讓不同 AI 工具在共同規範下運作。
地端部署提供更多採用選項
在部署架構上，UiPath Automation Suite 已支援地端部署代理型 AI，讓企業可依資料駐留、法遵與內部資安政策需求，在自有基礎架構中部署相關能力。企業也可依自身條件選擇串接雲端託管模型，或使用自行託管模型，讓代理型 AI 導入更符合既有 IT 架構與治理要求。
UiPath 大中華區暨蒙古區業務負責人高穎梅表示，台灣企業已在製造、醫療保健等關鍵產業奠定自動化基礎，企業關注重點正從採用更智慧的工具，轉向在具備治理機制的工作流程中協調 AI 代理、機器人與人員協作。
不過，地端部署只是企業採用 Agentic AI 的基礎條件之一。當 AI 代理真正進入核心流程，企業仍須面對權限、責任、稽核與跨系統治理等問題。換言之，資料放在企業內部並不代表風險自然消失；只有當 AI 代理的任務範圍、資料存取、行動權限與人工覆核節點都被明確設計，Agentic AI 才有機會從試驗走向可擴大的企業級應用。