报告由 UiPath 发布，聚焦 2026 年人工智能与智能自动化核心趋势，基于全球 10000 余家客户、5000 多家合作伙伴及 300 万社区成员的实践经验，提炼出七大关键趋势，为企业从试点到规模化落地提供行动指南。
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2026 年人工智能与智能自动化进入 “规模化落地” 新阶段，企业从零散试点转向互联受控系统，多智能体协同、集中化治理、数据价值深挖成为核心方向，核心目标是通过技术整合实现可衡量的商业价值与投资回报。
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需求驱动运营模式重构人工智能代理引发的颠覆性变革，迫使企业重构运营模式。78% 的高管认为，要最大化代理式 AI 价值，需建立围绕代理能力的新型运营体系。这种模式需解决四大挑战：人类与智能体工作再分配、代理介入高价值流程的风险管控、系统持续适应优化、跨生态系统的互联协作。企业需搭建新操作系统，协调智能体、机器人与人类协作，确保安全自主与实时可控。
AI 投资回报落地见效2025 年 65% 的组织已试点或部署代理系统，但仅 5% 实现有意义的财务回报。2026 年企业重心转向 “可衡量价值”，80% 的高管面临董事会对投资回报率的明确要求。成功关键在于聚焦高痛苦高回报场景、重新设计流程而非改造、采用多代理系统提升性能、采购预构建解决方案加速落地，73% 的高管预计年内能获得显著竞争优势。
垂直领域解决方案崛起垂直型智能代理解决方案（领域专属、端到端智能服务）加速普及，外部采购或合作类 AI 项目取得显著成果的概率是内部自研的两倍。这类解决方案整合专用代理、优化流程、预定义数据模式与合规框架，部署更快、风险更低，已在金融贷款合规、制造业供应链管理、零售业库存优化等领域落地，2026 年将成为企业 AI 战略核心组成部分。
多智能体系统规模化应用企业从单一智能体转向多智能体系统（MAS），通过多个智能体协同实现复杂流程优化，错误率降低 60%、执行速度提升 40%、运营成本下降 25%。多智能体系统已应用于银行 KYC、呼叫中心问询处理、供应链异常应对等场景，75% 的组织计划 18 个月内部署相关框架。落地需具备流程智能、任务协调、互操作性协议、治理安全框架等基础能力。
集中化指挥中心成为刚需随着代理深入核心流程，企业治理能力滞后于技术应用速度，仅 1% 的企业具备成熟的代理协调管理基础设施。2026 年企业将搭建 “智能指挥中心”，实现集中化编排、内置治理、可观测性与弹性、规模化灵活性四大核心功能，整合任务路由、代码化政策执行、日志审计、版本控制等模块，预计 2028 年 70% 的多智能体系统部署企业将采用集中式编排平台。
安全可控机制深度嵌入智能体自主权提升使安全风险呈指数级增长，96% 的 IT 和安全领导者将其视为必须应对的上升风险，但仅 44% 的企业有正式政策。2026 年企业将 “设计信任” 融入技术栈全层级，通过治理代码化、最小权限访问、安全数据架构、持续监控测试等手段，构建覆盖智能体全生命周期的防护体系，确保合规性、透明度与可控性。
数据价值深度挖掘数据质量与可用性成为 AI 项目成败关键，82% 的高管将组织数据质量列为生成式 AI 落地最大障碍。2026 年企业将重点强化数据能力：通过元数据与本体论赋予数据意义，构建实时可信的数据流转架构，将治理规则代码化，部署事件驱动架构提供实时上下文，利用专有数据构筑竞争壁垒。具备成熟数据能力的企业，从数据项目中获取高收益的概率是同行的三倍。
- 定义人类、机器人与智能体的协作流程及治理机制，明确 “自建或采购” 的技术策略；
- 聚焦高回报场景，重新设计流程，建立适配智能体的绩效衡量指标；
- 搭建集中化指挥中心，整合编排、治理、监控功能，强化多智能体协同能力；
- 将安全防护嵌入智能体全生命周期，制定数据访问、权限管理的正式政策；
- 优化数据基础，通过元数据、本体论丰富数据上下文，打通实时数据流转通道；
- 加强团队技能培训，培养管理人机混合生态系统的核心能力。
2026 年是人工智能与智能自动化从 “实验” 到 “价值落地” 的关键一年，企业成功的核心在于 “系统整合” 与 “风险可控”。通过重构运营模式、聚焦可衡量回报、采用垂直解决方案、部署多智能体系统、搭建集中化治理平台、强化安全防护、深挖数据价值，企业能充分释放智能自动化的商业潜力，在竞争中建立差异化优势。
