利用 Agentic AI 重塑企业：智能成功

企业堆栈不仅仅是崩溃了——它已经过时了，而且会拖慢你的业务

在过去的二十年里，企业架构变得越来越复杂，却又异常停滞。底层是数据湖、仓库、电子表格。中层是应用程序、平台、仪表盘。顶层是流程和人员，他们将所有这些串联起来。这种层级结构是为了一个更慢、更确定的世界而构建的——在这个世界里，洞察力可以等待，决策在会议之后，每月的报告周期就足够了。

那个世界已经不存在了。

如今，企业深陷海量数据，却亟需智能化。他们期望实时响应不断变化的客户期望、市场动荡和运营中断。静态仪表板、脆弱的工作流程和手动触发的流程已无法满足需求。

取而代之的不仅仅是一套更智能的工具集，而是一个根本不同的层面：智能层。而这一层的核心就是Agentic AI 。

图 1：传统企业堆栈与新兴智能层。从仪表板到决策——这一全新层级推动实时行动与协调。

从自动化到代理：有何不同

需要明确的是，自动化并非新鲜事物。企业多年来一直使用宏、脚本、机器人和触发器。甚至 RPA 也承诺“实现一切自动化”。但这些方法依赖于僵化的、预编码的指令。

Agentic AI 则有所不同。

代理型人工智能是指自主的软件实体（“代理”），它们不仅遵循指令，还能理解目标、观察系统、推理数据、规划行动并根据结果进行调整。它们并非静态脚本，而是动态的问题解决者，能够主动思考下一步该做什么。

革命性的并不在于它们节省了时间，而在于它们彻底改变了工作的结构。

转变背后的紧迫性以及情报层的实际作用

但了解 Agentic AI 的独特之处只是故事的一部分。如今，一系列重塑企业需求的力量正在汇聚，这加剧了它的紧迫性。

传统企业系统并非为当今的速度、规模或复杂性而构建。曾经在速度较慢、孤立的环境中运行良好的工作流程，如今在现代需求下却举步维艰。与此同时，人工智能基础设施日趋成熟——法学硕士 (LLM) 和多模态模型如今支持实时推理、规划和决策执行。

Agentic AI 正是顺应了这一趋势——它并非通过增加自动化来实现，而是通过成为企业的连接智能。这些智能代理能够跨系统集成、解读目标并协调执行。它们能够保留共享上下文，持续调整，并在企业规模上运作。

其结果是：一个无处不在的智能层——分布式、集成式、不断学习——使企业能够采取行动，而不仅仅是分析。

这种全新水平的功能不仅需要更智能的工具，更需要更智能的设计。让我们探索如何构建它——从驱动智能代理核心的架构开始。

构建智能层：有意图的设计

Agentic AI 需要一种有意识的、系统级的方法。这不仅仅是添加一个工具，而是要将智能深度且紧密地嵌入到您的企业架构中。

首先要定义代理如何运作：他们如何感知数据、解释目标、执行计划并根据结果进行调整——同时遵守企业级安全、合规和治理标准。

但仅有架构是不够的。组织必须配置合适的支持基础设施——计算环境、编排框架、可观察性工具和治理机制。这些幕后组件对于可靠扩展和避免代价高昂的脆弱性至关重要。

为了有效发挥作用，该层必须：

• 与异构系统的接口

• 跨工作流程保留上下文

• 支持动态规划和执行

• 通过设计实现可观察、可治理和容错

为了实现这些功能，组织通常使用容器化微服务部署代理，并通过 AWS Step Functions 或 Temporal 等事件驱动平台进行协调。代理可以托管在无服务器环境（例如 AWS Fargate）或 Kubernetes 集群（例如 EKS）中，具体取决于工作负载的复杂性和可扩展性需求。

这些组件构成了模块化代理的基础，可以独立运行或与其他代理协作运行。

如果没有这个架构基础，Agentic AI 就有可能成为另一个脆弱的自动化层，而不是它应该成为的连接智能。

现在，让我们来探讨一下是什么使得这种程度的整合成为可能。

集成模式：让智能成为你的堆栈原生的一部分

代理系统需要作为架构中的“一等公民”进行集成，而不是简单地附加到架构中，才能蓬勃发展。关键模式包括：

• 事件驱动架构：使用 Amazon EventBridge 或 Kafka 等服务根据实时信号（数据变化、用户操作或系统事件）触发代理。

• 抽象层：引入 GraphQL API、Amazon API Gateway 或中间件，以保护代理免受遗留系统复杂性的影响。

• 上下文记忆：使用 Amazon Neptune（图形数据库）、DynamoDB 或向量存储来持久保存共享状态和长期记忆，以实现基于嵌入的调用

最佳实践：将代理部署为 AWS Fargate 或 EKS 上的容器化服务，并使用步骤函数或时间工作流进行编排，以实现弹性、规模和模块化。

管理现实：您不能忽视的集成挑战

构建智能层引入了新的设计考虑——但只要有正确的基础，这些都是完全可控的。

企业级 Agentic AI 需要对数据、系统和控制进行周密的集成。尽早预测这些维度，可确保座席的行为可靠、安全，并符合企业目标。

以下是预期内容以及如何保持领先：

当精心设计时，智能层不会带来脆弱性——它会为企业决策建立弹性、透明度和控制力。

基础架构和集成到位后，下一个前沿是规模化——即即用智能成为可能。下一节，我们将拭目以待。

代理市场：企业智能的新前沿

正如应用商店让软件访问变得大众化一样，代理市场正在崛起，成为下一个重要的解锁领域。这些市场提供了种类繁多的智能、特定任务的代理，每个代理都旨在以自主性、准确性和适应性来处理离散的工作流程。

企业无需从零开始构建 AI 功能，而是利用预构建的即插即用代理，这些代理可直接与现有系统和数据层集成。无论是自动扫描表单的文档处理器、验证交易明细的付款验证器，还是智能分配工作负载的案例路由器，这些专用代理都能显著减少开发工作量，同时加快价值实现速度。

该模型的核心是 Agentic AI 架构——一种分层设计，使智能成为企业的原生智能。它涵盖三个相互关联的层级：

• 企业生态系统：交付价值的运营界面——ERP 系统、遗留平台、IT 工具和支持系统。

• AI 代理市场：多个智能代理的模块化层，每个智能代理都是为解决特定任务而构建的，但旨在跨工作流程流畅协作。

• 数据基础层：架构的骨干，提供连接、联合访问、治理控制和可重复使用的数据产品——确保每个代理在上下文、合规性和信心下运行。

图 2：代理市场架构图

这些层级共同构成了统一的智能结构——智能体不仅能够接入系统，还能理解系统。当它们被设计成协同工作时，它们不仅能够行动，还能协作。

协同设计：协调转化为智慧

部署代理仅仅是个开始。当这些代理组成一个智能网络时，Agentic AI 的真正威力才会显现——它们共享上下文，基于彼此的输出进行构建，并推动协同成果，其成果远超单个自动化系统所能提供的范围。

考虑这个例子：

• 电子邮件代理从传入的信件中检测价格更新，并将相关数据传递给下游代理。

• 协调代理使用此输入来验证内部系统的信息，从而丰富上下文。

• 洞察代理由两个先前的代理告知，总结差异并通知正确的利益相关者——无需人工协调即可完成工作流程。

图 3：多个代理如何实时协作以推动行动

这种协同作用不仅仅是自动化——它是跨数字专家的活跃、不断发展的协作系统。

即使在监管严格的行业，这种模式也同样适用。一家财富100强金融服务公司通过在文档验证、付款核实、合规性监控和智能案件路由等环节部署人工智能代理，成功改造了17步的优质处理流程。这导致处理时间缩短了60%，人为错误减少了80%，运营成本降低了近40%，这证明了代理协调能够真正推动运营成果。

有了智能层，企业不仅可以转变运营方式，还可以为人机协作的新时代奠定基础。

为什么这不是炒作——而是一种战略转变

Agentic AI 代表着企业运营的根本性重塑——这不仅仅是技术上的革新，更是一种全新的工作方式。它并非一个附加组件，而是对决策方式和工作方式的重新思考。

据 IDC 预测，到 2026 年，超过 55% 的企业工作流程将涉及直接嵌入运营的自主代理。Gartner 补充道，采用自主代理架构的组织在第一年内就已将决策周期缩短了 35%，这不仅预示着未来的潜力，也预示着当前的影响。这种转变已在进行中。立即行动的企业将获得指数级的效率和决策优势。

转型企业数据：认识 Avrio，这个由 AI 驱动的平台彻底改变了数据到 AI 的旅程

虽然智能代理推动行动，但任何智能层的基础都是其所依赖的数据。这正是 Avrio 的用武之地——Trianz 的突破性解决方案，它正在改变企业与数据交互的方式。

Avrio 通过直观的对话或一系列提示，从您的所有数据中生成实时分析、洞察、机遇、风险和建议。您可以将其想象成拥有一位与您语言相通的数据科学家。这个由 AI 驱动的无代码数据平台统一了您的整个“数据到 AI”之旅，使复杂的数据分析变得像对话一样简单。

Avrio 的主要特点

• 通用数据连接：无缝连接到 50 多个数据源 - 本地、云和 SaaS，打破多年来困扰组织的令人沮丧的数据孤岛。

• 企业数据市场：在几分钟内构建数据产品并将其发布到用户可以使用的企业数据市场中。

• 零迁移 Gen BI/Analytics：无需昂贵的迁移或复杂的 ETL 流程，即可实现实时分析和洞察。您的数据将保持原样，但访问起来却更加便捷。Gen BI 原生于 Avrio，也可与 Quicksight、Tableau 或 Power BI 等工具连接。

• 来自结构化和非结构化数据的统一视图和分析： Avrio 的 AI 可以生成并组合来自结构化和非结构化数据（例如电子邮件、聊天、PDF 文件等）的分析，以生成整体洞察。

• 会话智能：用户可以通过会话人工智能用简单的英语与他们的数据进行交互，从而实现跨团队和技能水平的数据访问民主化。

• Agentic 市场：利用现成的 AI 代理市场（每个代理都旨在自主执行协调、充实和决策等任务），以满足用户行为和业务需求。

• 内置治理：内置治理、零移动数据联合和自助服务数据产品确保您的数据在可访问的同时保持安全和合规。

现实世界的影响

Avrio 的数据产品化方法彻底改变了数据访问和利用的方式，为企业数据打造了类似 Amazon Prime Video* 或 Netflix* 的体验。想象一下，在一个井然有序的市场中，您所有的企业和第三方数据都可以作为数据产品随时获取，授权用户可以通过简单直观的体验进行访问。

结果不言而喻：Avrio 的统一界面取代了分散的工具链，降低了成本，确保了合规性并保持了数据质量，同时使团队能够在数周而不是数月内将原始数据转化为可操作的见解。

但 Avrio 不仅仅是一个数据平台，它更是为 Agentic AI 提供动力的智能就绪基础。通过统一数据访问和上下文，它使智能代理不仅能够分析数据，还能实时规划、推理和采取行动。

对于准备超越传统数据分析并拥抱智能数据平台未来的组织来说，Avrio 标志着向真正民主化、人工智能驱动的数据体验的根本转变。

将智能带入企业中心

智能层不再是可有可无的，而是基础性的。Agentic AI 已在各行各业的企业中推动了切实的成果，从加快对账速度到减少人工工作。

想看看这在实践中是如何运作的吗？

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*Netflix 商标归 Netflix®, Inc. 和 Trianz 所有，其服务与 Netflix®, Inc. 没有任何关联，也未得到其认可。
*Prime 商标归 Prime video®, Inc. 和 Trianz 所有，其服务与 Prime video®, Inc. 没有任何关联，也未得到其认可。