謝至恩AI 代理與 coding agent 讓自動化開發越來越快，企業的瓶頸卻轉移到更前段的流程梳理。 UiPath 推出 UiPath Cartographer，協助企業將散落在文件、試算表、討論串與員工經驗中的流程知識，整理成工作地圖 (Map of Work)，作為 AI 代理、機器人與人員協同作業的共同依據，並結合 UiPath Maestro 流程編排與決策紀錄 (Decision Ledger)，建立持續改善的流程循環。
UiPath 台灣地區區域副總裁陳名璋表示，UiPath 將自動化所需的 AI 、機器人、 RPA 及 API 整合在同一個平台上，並把工作中的決策方式與流程 know-how 留存在系統中。對正加速前進美國市場的台灣企業而言，若有按圖索驥的指引，就能留住工作經驗、節省人力，流程也更加可視化。
工作量超越人力 企業缺的是流程脈絡
UiPath 以三個階段描述工作型態的演變：20 年前，工作越多就需要越多人力；10 年前，RPA 為重複性工作提供穩定的執行軌道；如今，工作在人員與技術之間流動，AI 則可能讓複雜度加速增加。
UiPath 資深產品技術顧問蔡君浩指出，近一兩年 AI 代理興起後，許多客戶回饋工具雖然方便，卻讓工作產出暴增，而這些產出都必須被管理，管理工作因此變得越來越難以負擔。企業下一階段要花更多時間思考的，是要讓 AI 做什麼、要執行哪些業務場景。
UiPath 認為，企業多年來持續整理客戶、發票、理賠案件與合約等資料，卻鮮少將指引工作執行的營運知識繪製成圖，包括流程遵循的規則、員工自行處理的例外情況，以及發生問題時的處理方式。每項新的自動化或 AI 計畫，因此都得重新建立對這些知識的理解。
工作地圖整合規則、經驗與決策
UiPath 將工作地圖定義為即時更新、由客戶擁有且具治理機制的企業脈絡，記錄工作實際上如何運作。工作地圖由三類知識組成：結構化知識 (Structured Knowledge) 涵蓋案件處理計畫、業務政策與規則及業務本體；營運知識 (Operating Knowledge) 涵蓋組織經驗、例外處理與實際案例；決策紀錄則保存由誰決定、依據哪些證據，以及後續的持續改善。
蔡君浩說明，標準作業程序能讓自動化工具快速理解業務規範，但同一部門的兩位同事做同一項工作，也可能各有習慣；遇到特殊情境時，第三步或第五步或許可以略過。這類「老師傅經驗」正是工作地圖希望捕捉的內容。以理賠作業為例，雖然有拍照、核對保單、比對條款及確認賠償等標準順序，但每一件理賠的結果都可能不同，有的全額理賠、有的部分理賠，也有的不予理賠，這些真實案件結果都能作為持續改善自動化的參考依據。
UiPath Cartographer 以證據繪製流程
UiPath Cartographer 讓業務分析師透過引導式對話，取代過去為改善流程而耗費數週的訪談與人工撰寫文件。它依據文件、系統、錄影及專家知識等證據，畫出流程現況與協議後的目標流程，每個步驟都有負責人，每項事實也能追溯來源與驗證者，再產出 PDD 、 SDD 等設計文件，以及可交由 coding agent 直接實作的規格。
蔡君浩以發票報帳為例，使用者向 UiPath Cartographer 提出構想後，系統會先建議一般的報帳流程，使用者再補充自己的職級、主管規定不可報銷的項目、過往報帳結果或公司報帳規範等客製化條件，經過互動後產出最終的流程建議，並將各種例外情況納入考量。
工作地圖由客戶定義及擁有，作為具權威性的單一可信資訊來源，每項變更都須經指定負責人核准。由於 UiPath Cartographer 在 UiPath Platform 上運作，也沿用平台既有的身分識別、安全性及治理機制。
以某家台灣大型金融客戶的經驗為例，該客戶導入 RPA 時發現，時間卡點全在前段的流程梳理，每項需求往往要花兩個月訪談與確認，開發卻只需要一週。當開發的時間與成本大幅降低，企業最大的挑戰便轉為決定前端要做什麼。 UiPath Cartographer 要解決的正是這一段，在短時間內從提出構想、蒐集資料、分析需求到團隊互動，產出可以真正執行的流程規格。
企業不一定要從白紙開始。 UiPath 提供預先建置的工作地圖 (Prebuilt Map)，涵蓋貸款申請、醫療理賠審查及採購到付款 (Source-to-Pay) 等常見流程；流程圖譜庫 (Process Atlas) 則是跨產業複雜流程的深度地圖資料庫，涵蓋 7 大產業、逾 100 個經專家認證的流程，內容包括案件處理計畫、關鍵績效指標 (KPI) 與標竿指標，以及標準政策與規則。流程高度特殊、治理要求嚴格的企業，也可以自行建立工作地圖 (Build Your Own) 。
蔡君浩形容，Process Atlas 就像在已描好大致線條的畫上著色。企業再透過與系統互動，產出符合自家實際作業方式的流程，因為即使都是報帳，各公司的作業步驟與系統也不盡相同。
擷取、建構、執行、學習形成持續改善循環
UiPath 以工作地圖為核心，將流程改善拆成四個步驟：以 UiPath Cartographer 擷取流程知識，以 UiPath for Coding Agents 建構自動化，由 UiPath Maestro 負責執行，再透過決策紀錄學習與修正。
UiPath for Coding Agents 讓 coding agent 的產出直接部署到 UiPath 平台，並為代理建構的流程提供持久執行、稽核軌跡及人機協作控管。蔡君浩表示，除了既有的 Studio 開發平台，UiPath 也讓 Claude Code 、 Codex 及 CLI 等工具能呼叫 UiPath Coding Agent，自動完成報帳等作業流程。
UiPath Maestro 則從標準 BPMN 模型延伸到 Maestro Flow，以視覺化區塊呈現 AI 代理、機器人與連接器，業務團隊不需具備 BPMN 技能，也能理解及調整流程。陳名璋也提到，Maestro 的案件管理 (Case Management) 功能可在各階段完成後，再交由下一個階段或其他部門接手，串起跨部門的完整流程。
決策紀錄 (Decision Ledger) 會記錄每一次人為決策及其原因，經由收集、反思、建議與核准四個步驟，將判斷與政策之間的落差整理成建議變更，並以過往案件測試，最後由負責人決定是否採納；沒有負責人簽核，任何內容都不會變更。核准後的變更分成兩條路徑：知識類變更併入工作地圖，流程類變更則透過 coding agent 更新到實際運作的流程。
蔡君浩說明，當使用者再次與系統互動同一個流程時，產出的規格文件會納入上一次同意或不同意的事項，例如特定部門的需求不可直接放行，需要人工審核。 UiPath 強調由 AI 提出建議、人員做決定，再由自動化執行，人員必須判斷結果是否正確並提供回饋。蔡君浩表示，決策紀錄 (Decision Ledger) 功能目前仍在規劃中，預計年底 12 月前推出正式版本。
UiPath Test Cloud 邁向關燈測試工廠
UiPath 也將自動化能力延伸到軟體測試。蔡君浩指出，系統從開發完成到上線，甚至上線後的日常運作，都有大量測試需求，每次需求變更也需要回歸測試，確保新功能不會讓整個系統當機。過去測試多半由人工進行，或由自動化執行部分標準步驟；但像購物網站依商品、期間與後台產品編碼呈現不同折扣與價格的動態情境，除非事先寫好完整的情境與資料對照表，否則很難交給自動化執行，而這正是 AI 擅長的部分。
UiPath 提出關燈測試工廠 (Dark Testing Factory) 概念，將軟體測試分為人工測試、自動化測試、 AI 輔助測試、自主測試及關燈測試工廠五個等級。 UiPath 以自動化測試為基準，估算 AI 輔助測試、自主測試與關燈測試工廠的速度可分別提升至 3 倍、 6 倍及 12 倍；在最高等級中，使用者只需設定目標，測試便能自行運作。
蔡君浩說明，AI 負責產生不規則的測試資料與測試步驟，RPA 執行標準的系統操作，讓端到端測試全面自動化。測試通過時自動記錄結果，未通過時才交由人工放行、判斷或修復；測試負責人會收到電子郵件、簡訊或 Slack 通知，隔天再檢視錯誤原因，不必每次測試都讓團隊挑燈夜戰等待結果。他也表示，UiPath Test Cloud 可涵蓋各類軟體測試工作，是獨立產品。
在第三方評比方面，UiPath 名列 2025 年 Gartner AI 輔助軟體測試工具魔力象限，以及 2025 年 Forrester Wave 自主測試平台報告的領導者，也是 2026 年 Gartner 業務流程編排與自動化技術魔力象限的領導者。
導入關鍵在人員決策與內部推動
陳名璋指出，UiPath 全球客戶多集中在金融服務與醫療產業，台灣則以高科技製造業居多。在人才難尋的情況下，企業更希望透過自動化提升效率。
對於責任歸屬，陳名璋表示，AI 並非承擔全部責任，而是作為輔助角色，加速流程複製與推廣；品質與可預測性仍須由企業掌控。企業的導入方式各有不同，有的由數位長、轉型長或卓越中心 (COE) 統籌，有的由上而下推動，也有企業透過公民開發賦能使用者。台灣企業赴美國、日本設廠時，需要將總部的最佳實務複製到新據點，同時兼顧在地化需求；先畫出 SOP 並透過模擬驗證流程可行，再決定是否推廣，已成為部分客戶的做法。
在員工配合度方面，蔡君浩指出，自動化導入初期，員工常擔心工作被取代而產生抗拒。台灣較成功的做法是先找到願意配合的單位，打造內部的燈塔案例，讓流程真正上線，並減少該單位的加班時間，再帶動其他部門跟進。企業內部也需要培養業務分析角色，因為業務屬於企業自身，流程挖掘難以完全外包。 UiPath 也提到，部分客戶會舉辦內部競賽與定期推廣，甚至要求新進員工通過考試。
陳名璋表示：「台灣企業正積極探索如何將 AI 從個別應用擴展至核心營運流程，但真正的挑戰不只是技術導入，更在於如何讓 AI 理解企業既有的作業規則、跨部門流程及實際營運中累積的經驗與判斷。」他指出，透過 UiPath Cartographer 與工作地圖，企業能將過去分散、難以完整掌握的營運知識轉化為可運用的流程脈絡，讓 AI 代理、自動化工具與人員更有效地協同作業，在兼顧治理與控管的前提下，加速 AI 應用落地。