利用 Agentic AI 重塑企业：缺失的智能层

企业堆栈并非崩溃，而是过时了

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。而智能层的核心正是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。

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，代理市场正在成为下一个重要的解锁领域。虽然应用尚处于早期阶段，但方向已然明确：企业逐渐意识到，从零开始构建 AI 功能已不再具有战略意义或经济意义。

相反，他们正在寻求部署可配置、可开箱即用的智能、专用代理，从而节省数月的开发时间并降低风险。

协同设计：协调转化为智慧

在互联企业中，当代理以网络形式运行时，Agentic AI 的真正力量就会显现出来——共享上下文、在彼此的输出基础上构建并共同放大价值。

考虑这个例子：

• 电子邮件代理从收到的信件中检测价格更新

• 协调代理根据内部系统验证数据

• 报告代理总结差异并通知相关利益相关者

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。

图 2：多个代理如何实时协作以推动行动

智能层赋能实时行动，提升团队从执行到战略的执行力，并通过学习持续改进流程。这不仅仅关乎速度，更在于以更具适应性、互联互通的方式在整个企业范围内扩展智能。

重新思考角色和对代理未来的准备

随着代理系统日益普及，组织需要的不仅仅是技术上的准备，更需要文化上的准备。这意味着，不应将代理视为替代人类的工具，而应将其视为与人类并肩作战的战略贡献者。团队必须就代理的行为方式达成一致，通过治理建立信任，并以决策影响力而非仅仅节省时间来定义成功。

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到运营中的自主代理。

这一转变已在进行中。立即行动的企业将获得指数级的效率和决策优势。

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。

像 AVRIO 这样的平台正在实现这种转变——通过统一的市场提供企业级代理，并提供工具在现有系统中无缝协调它们。

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