UiPath 推出核心技術 UiPath Cartographer，旨在為企業繪製動態的工作地圖（Map of Work），將分散於各系統與日常營運中的隱性知識轉化為結構化藍圖，實現機器人流程自動化（RPA）與代理式人工智能（Agentic AI）的協同運作。UiPath 大中華區及蒙古區域副總裁高穎梅（Pallas Gao，上圖左）指出，現今企業營運環境由人類員工、既有系統與人工智能代理共同組成。人工智能具備情境推理能力，而傳統 RPA 則具備精準執行任務的特性，平台旨在將兩者結合。針對審批大額發票等重大業務決策，大型語言模型無法承擔法律與商業責任。因此，在治理架構上，人工智能代理負責理解情境與前期準備，人類承擔最終決策責任，最後交由自動化流程執行。高穎梅表示，企業推行人工智能的阻力主要在於缺乏系統化記錄的日常工作情境，包括未成文規定與例外情況處理標準，新技術旨在協助企業建立相關營運脈絡。
UiPath 高級銷售工程師劉銘賢（上圖右）則指出，企業雖然具備任務自動化、端到端流程協同平台及底層信任基建，但普遍欠缺頂層的業務情境，相關營運細節往往散落於即時通訊軟件對話、手繪流程圖或電郵中。傳統依賴商業分析師或外部顧問進行訪談與繪圖的做法較為耗時，且難以涵蓋真實的例外情況。Cartographer 可協助商業分析師自動梳理出工作地圖，涵蓋三大核心維度，分別為包含邏輯流程圖、業務規則與業務本體的結構性知識；記錄員工處理例外情況經驗的營運知識；以及在遇到未定義例外時，記錄人類介入決策作為反饋學習證據的決策總帳。
在系統運作上，Cartographer 擷取資訊繪出地圖後，會交由平台上的編碼代理（Coding Agent）自動生成可執行的 API、RPA 及代理式工作流程組件。當遇到未定義的例外情況並由主管介入操作時，過程會被記錄並反饋至系統，使工作地圖自動修復與演化，免卻重新繪製的程序。此外，系統內置醫療、電訊及製造業等領域的預建流程地圖，涵蓋索償處理與放款審批等場景，供企業直接套用與微調。
劉銘賢補充，雖然該技術的商業收費模式尚未公布，但由於系統結合了自動化知識庫與檢索增強生成（RAG）架構，並以預建地圖為基礎，相比直接將文檔輸入通用大型語言模型，能減少運算消耗。在企業治理與數據準備方面，系統能界定代理自主運作與人類覆核的界線以確保問責制；而清洗數據與梳理工作地圖分屬任務執行與端到端營運骨幹兩個維度，企業可同步並行處理以提升導入效率。