Daniel Dines：为什么 AI 智能体需要工作流自动化

Harry Stebbings 问，为什么在 AI 发展的这个阶段，产品比创新更重要。UiPath 创始人兼 CEO Daniel Dines 说，他的团队花了两年微调大语言模型并围绕它们开发产品，取得了一些成果。Cursor 给他留下深刻印象：它使用多个模型，却提供了开发者喜爱的体验。

Dines 回忆起 UiPath 一款使用 OpenCV 构建的早期产品。这个库可以在大图像中寻找小图像；UiPath 用它定位应用中的按钮并点击。用户只需指着屏幕录制操作序列，软件便生成简单指令，并保存重放流程所需的图像。

Dines 说，2013 年他向 Blue Prism 专家演示时，几分钟就构建并运行了一个他们大约需要两天才能完成的流程。图像识别帮助 UiPath 在 Citrix 等远程桌面环境中找到利基市场，客户在那里无法通过其他方式访问应用。UiPath 随后从这个市场扩张。

Dines 预计易用性和产品设计会推动采用。在他看来，模型已经达到一定成熟度，不太可能在合理时间内取得重大进步；这是他的判断，而非已确立的上限。UiPath 使用 Alibaba 的 Qwen 处理半结构化文档，因为他说在当时，这个模型最适合该任务。

周边产品帮助客户标注文档，并在工作过程中重新训练模型。Dines 说，随着成本、速度和准确性的权衡变化，UiPath 可以更换模型。他预计未来会有少数前沿模型和许多专用模型，后者往往建立在开放模型之上，而市场不会像集中化的云基础设施那样发展。

对 UiPath 而言，教训是从头构建 AI 优先的体验，而不只是逐步增加功能。Dines 说，公司替换了沿用多年的工作流引擎，新引擎更现代，旨在连接智能体、人、机器人、模型和 API，公司将此称为智能体编排。

Stebbings 问，机器人流程自动化（RPA）为什么能与智能体兼容。Dines 说，RPA 最擅长跨越多个系统的结构化、基于规则的流程，其中可能包含数百个步骤。规则记录了公司的知识，只要底层系统不变，自动化就能保持可靠。

他认为语言模型更适合流程中的非结构化部分，以及难以用规则表达的隐性知识。在他看来，模型不太适合重复的确定性步骤。智能体可以模仿用户工作、减少人工投入，但他提醒，完全消除一项任务的情况很少。

Stebbings 问，企业是否会分别向不同供应商购买基于规则和非规则的工具。Dines 认为，两者属于同一个端到端流程，例如从订单到收款或从采购到付款。UiPath 的商业目标是将现有机器人编排平台扩展到智能体，在共同框架内管理两者。

Dines 说，一项自动化远远不够：公司需要部署和监控数千项自动化，收集分析数据，并控制谁能运行它们、访问哪些应用。RPA 和智能体都模仿人，两者都可能需要重试和异常处理。他认为，UiPath 管理机器人的经验有助于解决让智能体大规模可靠运行这个更难的问题。

Dines 说，一些客户宁可工作流失败，也不希望它表现得不可预测。他预计智能体起初会提出建议，由人验证后再采取行动。他认为，模型在某些时候表现出非凡能力，在另一些时候却会犯基本错误，因此很难判断何时可以信任它们。

被问到完全信任需要多久时，Dines 将等待时间与实现完全自动驾驶相比，但没有给出确切日期。与此同时，他预计半自主智能体会完成大量工作，人们则在基于规则的工作流中监控请求、验证输出并补充缺失信息。

Dines 说，UiPath 既希望提供自己的智能体，也希望集成其他平台的智能体。按照他的设想，可以像调用 API 一样调用 Salesforce 智能体，将回复交给人，再用验证后的结果跨系统触发另一项行动或另一个智能体。他把理想中的编排层称为中立的瑞士。

Stebbings 质疑 Salesforce 会将智能体限制在自己平台内的说法，指出它在客服和营销领域的雄心。Dines 以一个轶事回应：一位医疗行业客户告诉他，不会仅为创建智能体就把 Epic 数据迁移到 Salesforce。他预计客户更喜欢通过连接器只向智能体提供所需信息，并跨数据存储进行编排。

Dines 建议从业务流程而非职位名称入手：例如绘制从采购到付款的流程，区分确定性步骤和适合智能体的步骤。在医疗领域，他提到拒付处理和事前授权可能是适合聚焦的用途，并可与执行规则任务的机器人相连。这些是拟议用途，并非临床或运营成果的证明。

他警告说，在很长的规则链中使用智能体会带来累积误差：即使假设每一步的成功率都有 99%，无误完成 100 个步骤的概率也会低得多。这个例子是思想实验，并非某个产品的实测性能。

Stebbings 问，如果 UiPath 已有分销渠道和编排者地位，为什么华尔街没有给予它更高估值。Dines 说，智能体自动化仍处于早期，UiPath 必须兑现产品路线；其智能体构建工具刚刚进入私有预览。他预计下一年会出现更多企业应用场景，这是一位有直接商业利益的 CEO 作出的预测。

他将生成式 AI 迄今在企业中取得的有限成功归因于不可预测性。他提出的解决办法是将模型放进工作流，用规则加以约束，并由人验证结果。例如，在按揭申请中，智能体可以提出建议，人来批准或拒绝，机器人再更新银行系统；这描述的是一种可能的工作流，而非自主放贷建议。

客户交流让 Dines 从寻找孤立任务以迅速获得回报，转向理解整个流程。他预计，相互连接的企业工作流会比仅供业务用户聊天的独立智能体更有用。

Dines 预测，员工将越来越多地监督技术并验证其输出。Stebbings 担心这会让人沦为“验证猴子”。Dines 回答说，随着信任增长，人们可以聚焦例外情况：例如旅行智能体在费用低于 1 万美元时自动预订，超过限额才寻求批准。

他不确定智能体构建工具是否会立即为 UiPath 打开小企业市场。有效编写提示词需要技能，细微修改可能改变结果；由于输入数据各异，测试也比测试可预测的脚本更困难。他说，UiPath 正在开发提示词建议和评估集，帮助开发者。

谈到就业，Dines 以农业作类比：如今从事农业的人更少，机器承担了更多工作。他预计一些工作会改变，也会出现新岗位，并认为人口老龄化使提高生产率成为必要。他提供的历史数字和乐观就业前景属于他自己的估计和观点。

Stebbings 反驳说，AI 的采用速度可能远快于持续数十年的农业转型。Dines 指出企业存在惯性，并估计 RPA 本身的渗透率仍低于 10%—20%，同时承认渗透率很难衡量。部署需要完整项目，不能只把工具交给员工。

Dines 估计，按照当前模型的能力，智能体与自动化要广泛部署需要五到十年。他补充说，如果迈向 AGI，情况可能改变。他将企业 AGI 定义为稳定达到智商约 120 的人所具有的水平，而不是在卓越和糟糕表现之间摇摆。

Dines 认为，要达到这种稳定性还需要一次重大飞跃。他质疑当前语言模型是否像人一样推理，理由是它们能解决极难的数学问题，却会犯简单的逻辑错误。他对模型智能的描述是一种存在争议的解释，而他对训练进入平台期的看法是预测，并非已证实的上限。

谈到 Nvidia，Dines 说，随着大型云服务商自研芯片，他很难想象该公司会无限期保持目前的主导程度，不过他也承认其硬件和软件优势。关于定价，他预计未来会结合按席位和按用量收费，而非突然转向只按工作量付费。

Dines 将未来 12 到 24 个月的主要挑战归结为把 UiPath 转变成 AI 优先公司，并在上市后经历坎坷时期后重新激发员工活力。回顾 IPO，他说自己会在财务和市场推广增长计划上采取更稳健、更一致的方式。他将稳定的 30% 增长与一系列逐步下降的高增长率进行比较，只是为了举例说明。

谈到创始人模式，Dines 说自己在聘请 CEO 时误判了 UiPath 的成熟程度。他仍然参与产品和工程工作，并说两人的合作需要一番艰难的协调，如果沟通更多，结果可能更好。他认为，在技术转型期，创始人 CEO 可以迅速连接产品、市场推广和营销。

他的激励方式是坦诚讲述公司现状、错误和未来的工作。随着公司成长，他担心员工感觉自己越来越渺小，无法影响决策。他希望员工能够推动改变、发出声音，同时减少官僚程序，给予各地区更多控制权，让客户反馈更贴近产品团队。

Dines 怀疑定期与直属下属进行一对一会议的价值：如果双方平时不能打电话、坦诚交流，例行会议也无济于事。他约有 12 名直属下属，也欣赏能够管理更多直属下属的领导者。他承认自己的弱点：有时过于直接，有时又回避指出问题；他将直接反馈视为一种尊重。

回顾过去，Dines 后悔招聘时为了经验而牺牲彼此的默契。他也希望 UiPath 能提前六个月进入智能体技术领域，但仍坚持认为市场处于早期。他说，公司没有额外招聘工程师，而是将一些工程师从不再重点投入的产品调往相关工作。

被问到 AI 编程工具是否大幅提高了工程生产率时，他预计，对于 UiPath 跨多种技术的复杂工作，会有一些提升，但幅度不会特别大。这一判断反映他的经验，不应视为全行业的测量结果。

Stebbings 说，他把自己舒适的家与更好的房子比较，总想要更多，因此感到内疚。Dines 说，自己在二十多岁后期、三十多岁和四十多岁的大部分时间里也有类似想法，如今认为那浪费了本可用来了解世界、人和 AI 的精力。

Dines 说，拥有那些东西并不意味着它们值得耗费那么多心力去追求。他现在比二十多岁时感觉更好，并在尽力而为、不把结果当作内心平静的来源中找到自由。Stebbings 指出，财富让这种心态更容易实现；Dines 承认，股价仍然影响员工士气、人才吸引力和 UiPath 能够创造的东西。

对于初为人父母的人，Dines 的建议是享受这段旅程：他觉得开始时很困难，但随着时间推移越来越有收获。在快问快答中，他也为一定程度上的不守纪律辩护，认为这对他的创造力和所取得的成就很重要。

他说，担任 CEO 最难的是处理人们的不满：日常好消息通常留在团队内部，问题却会逐级上报。他称自己是一匹独狼，生活中的大量时间都在思考和反省；他说孤独感早在担任 CEO 之前就存在，包括在 Microsoft 做软件工程师的时候。

两人讨论了从工作切换到普通谈话的困难。Dines 说，要解释自己一天做了什么，可能得先花几小时交代背景，所以谈电视节目反而更容易。他担心自己沉浸在工作中，正变得越来越脱离他人。

被问到哪个尚未解决的决定最让他挂心时，Dines 想知道自己是否应该在二三十岁时更享受生活。他描述了多年的焦虑，以及追求快乐与做自己认为正确的事情之间的内心冲突。他说，在 Microsoft 的最后几年感到孤独和压抑，但他把那份工作看作一种妥协，能让自己日后有机会创造想要的东西。

在引入外部资本之前的十年里，他最怀疑 UiPath 能否成功，并称那是最艰难的时期。其他人通过投资表达的信任改变了他的心态。另一个可怕的时刻是 2020 年 3 月，他担心疫情会迫使仍在亏损的公司裁员；他说，眼前的恐惧很快过去了。

Dines 通过写诗应对压力。他说，为痛苦寻找词语和隐喻能调动创造力，帮助缓解痛苦。在 Stebbings 给出的估值下，从 OpenAI、Anthropic 和 xAI 的假设投资中选择时，他认为 Anthropic 的潜在上涨空间更大，因此选择了它；这是个人假设，并非投资建议。

如果能担任另一家公司一天的 CEO，他选择 SpaceX。展望五年后，他希望 UiPath 能在智能体技术领域开创第二增长曲线。他说，即使有资本和优秀开发者，也不能保证成功进入新市场，还需要运气；他的乐观与其 UiPath 创始人兼 CEO 的身份有关。