- Einleitung
- Überblick
- Was Sie mit Maestro erhalten
- Wer sollte Maestro verwenden
- Wie Maestro in UiPath passt
- Verfügbarkeit von Maestro-Funktionen
- Erste Schritte
- Prozessmodellierung mit BPMN
- Grundlagen der Prozessmodellierung
- Öffnen der Modellierungsarbeitsfläche
- Modellierung Ihres Prozesses
- Ausrichten und Verbinden von BPMN-Elementen
- Autopilot for Maestro (Vorschau)
- Prozess-Repository
- Prozessmodellierung mit Fallverwaltung
- Entwerfen eines persistenten Fallentitätsschemas
- Definieren von Fallschlüsseln (System vs. extern)
- Erstellen von Task-E/A- und Write-Back-Verträgen
- Austrittsregeln und Beendigung der frühen Phase
- Modellieren von primären und sekundären Phasen
- Auslösen eines Falls aus Data Fabric
- Implementieren von Personas und Berechtigungen auf Phasenebene
- Festlegen von SLAs und automatisierten Eskalationsregeln
- Konfigurieren einer Nacharbeitsschleife (Wiedereintritt)
- Verwalten von Live-Fallinstanzen: Anhalten, migrieren und wiederholen
- Maestro-Komponentenwörterbuch für die Fallverwaltung
- Prozessmodellierung mit Flow
- Prozessimplementierung
- Debugging
- Simulieren
- Veröffentlichen und Aktualisieren von agentischen Prozessen
- Häufige Implementierungsszenarien
- Extraktieren und Validieren von Dokumenten
- Prozessabläufe
- Prozessüberwachung
- Prozessoptimierung
- Referenzinformationen
Die Orchestrierungsfunktionen von Maestro zur Koordinierung von KI-Agents, Robotern und Personen mit integrierter Governance, Human-in-the-Loop und kontinuierlicher Optimierung.
Mithilfe von UiPath Maestro™ können KI-Agenten, Roboter und Menschen, durch intelligente Orchestrierung und Steuerelemente zusammenarbeiten.
Durch die Koordinierung von Multi-Agents, Robotern und Menschen – mit integrierter Governance, Human-in-the-Loop und kontinuierlicher Optimierung – stellt Maestro sicher, dass jeder Prozess sicher, transparent und skaliert ausgeführt wird.
| Agents denken | Roboter führen aus | Der Mensch bestimmt |
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Was Maestro bietet
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End-to-End-Ergebnisse: Orchestrierung vollständiger Prozesse über Apps und Daten hinweg – keine isolierten Aufgaben.
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Sicherheit und Vertrauen: Leitplanken, Richtlinien, Tests und Human-in-the-Loop, wo es darauf ankommt.
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Schnelle Wertschöpfung: Wiederverwendbare Fähigkeiten und Workflows, Low-Code/Pro-Code-Optionen und umfassende API-/Datenintegrationen.
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Skalierung und Zuverlässigkeit: Elastische Ausführung, belastbare Übergaben/Wiederholungen und SLA-gesteuerte Kontrolle.
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Transparenz und Verbesserungen: Telemetrie in Echtzeit und Prozessintelligenz zur Optimierung des ROI.
Warum Maestro wichtig ist
Klassische Automatisierungsplattformen konzentrieren sich auf die Ausführung auf Aufgabenebene. Maestro führt ein prozesszentriertes Modell ein, mit dem Unternehmen intelligente Workflows für das gesamte Spektrum digitaler Arbeitskräfte erstellen, ausführen und steuern können.
Mit Unterstützung von BPMN 2.0, DMN und Case Management vereint Maestro verschiedene Agents unter einem orchestrierten Ablauf und kombiniert Modellierung, Entscheidungslogik und Steuerung in Echtzeit.Es bietet eine Live-Instanzverwaltung, intelligentes Routing, Ausnahmebehandlung und SLA-Nachverfolgung – alles in einem gesteuerten, skalierbaren Framework.
Maestro zeichnet sich durch die einzigartige Fähigkeit zur Operationalisierung der Zusammenarbeit zwischen KI und Automatisierung in einer menschenbewussten Umgebung aus. KI-Agents können RPA-Bots triggern, bei Bedarf den Menschen zur Entscheidung hinzuziehen und sich mithilfe von Prozessintelligenz dynamisch an Änderungen anpassen – ohne dass der Fluss oder die Steuerung unterbrochen wird. Für Szenarien mit langen Laufzeiten und vielen Ausnahmen bietet das Case-Management eine strukturierte Orchestrierung, bei der der Pfad weiterentwickelt wird, sobald neue Informationen verfügbar werden. Siehe „Wann BPMN-Prozess im Vergleich zu Case Management verwendet werden soll“, um den richtigen Ansatz auszuwählen.
Strategische Auswirkungen
Mit Maestro wird die Automatisierung von statischen Workflows zu einem adaptiven System, das denken, handeln und lernen kann. Dadurch können Unternehmen:
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Über die Aufgabenautomatisierung hinausgehen und zielgesteuerte, datenreaktive Prozesse entwickeln.
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Dank integrierter Governance und Compliance die Einführung von KI verantwortungsvoll skalieren.
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Durch Vereinheitlichung von Agenten, Robotern und Menschen in einer einzigen orchestrierten Umgebung die digitale Transformation beschleunigen.