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Michele Cimmino
2 月 27, 2026 - 9 分钟阅读
2026年2月24日，, Anthropic 发布了十款面向 Claude 的新企业级代理插件, ，涵盖金融、工程和设计工作流程。普华永道随即宣布将开展合作，在其咨询业务中部署这些智能代理。两天后，金融分析师证实， Gartner的预测——到年底，将有40%款企业应用程序嵌入AI代理 ——进展顺利。一个月前，Meta斥资$2十亿收购了总部位于新加坡的Manus公司，该公司致力于开发通用人工智能代理。此外，2月初，Snowflake与OpenAI达成了一项价值$200百万的合作协议，旨在将人工智能代理功能引入企业数据平台。.
这些并非孤立事件。它们预示着企业运营方式正在发生根本性转变。人工智能代理市场，该市场 麦肯锡的估值范围为每年$2.6万亿至$4.4万亿, ……已从研究论文和试点项目阶段，发展到成为全球企业的核心业务。CrewAI 于 2026 年 2 月进行的一项调查发现， 在接受调查的500名高管中，100%的人计划在今年扩大其代理式人工智能的部署规模. 不是大多数。不是多数。而是全部。.
每位企业领导者面临的问题已不再是人工智能代理是否会重塑其所在行业。这一争论早已尘埃落定。问题在于：是开发针对自身具体运营量身定制的人工智能代理，还是依赖他人的平台并寄希望于一切顺利。.
"AI代理"这一术语常被随意使用，由此引发的混淆给企业造成了经济损失。AI代理并非聊天机器人，也不是更智能的搜索引擎，更不是一个用于回答客户问题的GPT封装程序。在做出任何投资决策之前，理解这一区别至关重要。.
聊天机器人是根据提示进行响应的。你向它提问，它会给出答案，对话就此结束，或者以线性方式继续进行。 相比之下，人工智能代理能够感知环境，推断需要采取的行动，制定计划，利用工具执行该计划，观察结果，并调整其方法。它具备一定程度的自主性，这使其与以往任何一代企业软件都截然不同。.
举一个实际例子。在供应链场景中，一个聊天机器人可以回答"订单47291的状态如何？" 在同一场景下，一个人工智能代理会实时监控所有活跃订单，发现来自鹿特丹某供应商的一批货物因港口拥堵而延误了48小时，计算出这对三条生产线的下游影响，评估哪些替代供应商能在要求的时限内交付，为成本效益最高的两个替代方案起草采购订单， 并将摘要发送给采购经理审批——这一切都在任何人察觉到问题之前就已完成。.
这并非科幻小说。这正是Anthropic、OpenAI以及数十家企业级AI初创公司目前正在打造的。 由Agent Conference编制的《2026年代理型AI企业榜单》（The Agentic List 2026）遴选出了120家最具发展潜力的私营代理型AI公司，这些公司累计获得的融资总额超过$31亿。. 据TechCrunch报道，仅2026年，就有17家总部位于美国的人工智能公司融资额达到$100百万或以上。.
现代人工智能代理背后的技术栈通常包括：用于推理的大型语言模型、用于访问专有数据的检索增强生成技术、用于与外部系统交互的工具使用能力、用于在不同会话间保持上下文的记忆模块，以及用于协调多步骤工作流的编排框架。 LangChain、CrewAI 和 AutoGen 等框架已迅速成熟，使得构建复杂的智能代理只需数周而非数月。.
Gartner预测，到2026年底，将有40%的企业应用程序嵌入AI代理——这一数字较2025年的不到5%有所增长 ——这意味着一年内增长了八倍。这种加速增长的原因在于，人工智能代理在具体且影响重大的应用场景中创造了可量化的价值。.
第一个也是最成熟的用例是客户运营。如今，AI客服机器人能够处理端到端的客户互动，而这些互动过去需要多个人工介入。它们能够验证来电者身份、调取账户信息、诊断问题、启动解决方案、处理退款、在提供完整背景信息的情况下将复杂案例上报，并进行后续跟进以确保客户满意。 部署了基于智能代理的客户运营的企业报告称，平均处理时间缩短了40-60%，客户满意度评分显著提升，因为智能代理“永远不会状态不佳”、“永远不会遗漏任何步骤”，也“永远不会让客户处于等待状态”。.
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第二个主要应用场景是金融运营。AI代理负责监控交易、核对账目、标记异常、编制报告以及处理常规合规检查。 2026年2月，Anthropic在其新推出的企业级智能代理产品中特别突出了金融插件，因为该公司认识到，金融工作流恰恰涉及那种结构化、基于规则的流程——这正是智能代理所擅长的领域，但同时也需要具备推理能力，以处理那些会让传统自动化系统陷入困境的例外情况。.
第三个应用场景是供应链管理。全球供应链从各种不同的系统中产生海量数据——包括ERP、WMS、TMS、物联网传感器、天气数据、港口追踪系统以及海关数据库。 AI代理会整合这些数据流，识别人类可能忽略的规律，并主动做出决策。它们会在库存告罄前重新下单补货，在运输受阻时调整路线，并持续优化物流成本，而非仅在季度审查时进行调整。.
第四个应用场景是人力资源和人才运营。AI代理负责筛选候选人、安排面试、解答员工政策相关问题、处理休假申请、管理入职工作流程，并通过分析员工参与度数据中的规律来识别员工流失风险。 《欧盟人工智能法案》将部分人力资源应用归类为高风险，这意味着在欧洲企业中部署的智能代理必须满足特定的透明度和公平性要求——而这一点却被许多非欧洲供应商完全忽视了。.
第五个应用场景——也是发展最为迅速的一个——是软件工程和IT运维。AI代理能够编写代码、审查拉取请求、管理部署、监控生产系统、诊断故障并实施修复。GitHub Copilot就是这一趋势的开端。 到 2026 年，完整的智能代理工作流将处理从工单创建到代码部署的全部流程，对于常规变更，仅需极少的人工干预。.
Meta于2026年1月以$2十亿收购Manus一事，既体现了企业级AI代理市场的潜力，也揭示了其中的风险。 CNBC报道称，部分Manus客户对此次收购感到"遗憾"——并非因为技术本身有问题，而是担心陷入供应商锁定。当你所依赖的初创公司被科技巨头收购后，你的战略技术决策将受制于他人的企业优先事项。.
Snowflake 与 OpenAI 达成的 $200 million 合作协议，从另一个角度讲述了类似的故事。通过数据平台获取强大的 AI 模型固然有价值，但这仅仅是第一步。 这些模型是通用型的。它们并不了解您的业务、数据架构、合规要求或运营工作流。要构建能够真正实现特定流程自动化的智能代理，需要进行定制化开发——这种开发需要将模型与您的专有数据连接起来，与现有系统集成，并实现使智能代理真正有用而非仅仅令人印象深刻的业务逻辑。.
“自建还是采购”的决策取决于三个因素。首先，您的工作流程具有多大程度的独特性？如果您的流程是标准且适用于整个行业的，那么现成的智能代理平台可能非常适合您。如果您的竞争优势取决于与竞争对手不同的运营方式，您就需要能够编码这些专有逻辑的定制化智能代理。 其次，您的数据敏感程度如何？访问客户数据、财务记录或专有商业智能的AI代理，必须部署在数据治理绝对严格的环境中。对于许多欧洲企业而言，这意味着代理必须在其自有基础设施内运行，符合《通用数据保护条例》（GDPR）的要求，并在构建时充分考虑即将出台的《欧盟人工智能法案》的相关规定。 第三，长期控制权有多重要？依赖大型科技平台意味着必须接受其定价变动、API 调整、战略转型以及并购决策。而定制代理则能让您掌握自主权。.
其经济逻辑很简单。仅企业在人工智能数据治理能力方面的支出，到2026年就将接近$500百万，并在未来几年内可能突破$1十亿。 企业投入这笔资金并非因为数据治理本身令人兴奋，而是因为它们已经意识到——往往是通过痛苦的教训——在缺乏治理的情况下部署人工智能会带来无法通过人工智能自身来管控的风险。.
构建企业级AI代理并非周末就能完成的项目，但也并非需要耗时数年的研究计划。只要采用正确的方法并携手经验丰富的开发合作伙伴，一款功能专注的AI代理可在8至12周内从概念阶段进入生产阶段。.
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该过程始于工作流分析。在编写任何代码之前，您需要以极高的精准度绘制出希望实现自动化的工作流。 什么会触发该工作流？涉及哪些人员？会访问哪些数据？需要做出哪些决策？有哪些例外情况？合规要求是什么？这一分析阶段通常需要两到三周时间，并最终产出作为后续所有开发工作的基础的规格说明书。.
接下来是架构阶段。现代人工智能代理架构遵循一种模式，该模式包括推理引擎（通常是大型语言模型）、知识库（通过检索增强生成技术访问您的专有数据）、 工具层（API 和集成，使智能代理能够在外部系统中采取行动）、记忆系统（用于在交互过程中保持上下文）以及编排层（用于管理多步骤工作流和多智能代理协作）。 架构的选择在很大程度上取决于您的具体需求。需要处理敏感数据的人工智能代理可能需要部署在本地或私有云中；需要实时响应的人工智能代理可能需要边缘计算能力；必须遵守《欧盟人工智能法案》的人工智能代理则需要内置日志记录、透明度机制以及人工监督控制措施。.
开发采用迭代方法。首先为单一工作流构建智能代理，使用真实数据进行测试，将其性能与人类基准进行对比评估，优化其推理能力，扩展其功能，然后针对边界情况对其进行训练。 这种“先推出最小可行产品（MVP）”的方法至关重要，因为人工智能智能体开发中最大的风险并非技术故障——而是开发出一种在演示中运行完美，但在实际生产环境中却因无法应对真实业务运营中错综复杂的现实而失败的产品。.
集成正是大多数商用AI代理平台存在短板的地方。 您的智能代理需要与您的客户关系管理（CRM）系统、企业资源规划（ERP）系统、数据仓库、通信工具、行业专用应用程序以及遗留系统实现对接。这些集成往往是项目中最复杂、也最具价值的部分，因为它们决定了智能代理究竟能否真正融入您的业务运营，还是仅仅作为无人问津的孤立概念验证而存在。.
Gartner还预测，到2028年，90%的B2B采购将由AI代理进行中介。这意味着AI代理不仅将实现内部运营的自动化，还将从根本上改变企业之间的互动方式。 B2B销售流程、采购工作流、合作伙伴谈判以及供应链协调，将越来越多地由代表各自组织行事的智能代理来协调。现在就开始构建智能代理基础设施的企业，将在这一转变加速时获得显著优势。.
2026年8月2日，是每一家在欧洲部署人工智能代理的公司都必须在日历上标注出来的重要日期。届时，《欧盟人工智能法案》将全面生效，凡是做出影响个人决策的人工智能代理——包括招聘、信用评分、客户服务结果以及运营资源分配等——都将面临具体的监管要求。.
该法案将人工智能系统划分为四个风险类别，许多企业级人工智能代理将被归入"高风险"类别，尤其是那些涉及雇佣决策、金融服务和关键基础设施管理的人工智能系统。 高风险系统必须保留详细的技术文档，实施健全的数据治理，确保具备人工监督能力，满足准确性和稳健性标准，并向受影响的个人提供透明度。.
对于欧洲企业而言，这并非负担——而是一大优势。那些从一开始就将合规性融入人工智能代理开发的企业，在截止日期到来时将做好充分准备。 这些企业的智能代理将具备法规要求的日志记录、透明度及监督机制。而那些试图在未考虑合规性的智能代理上事后补救的竞争对手，则将面临耗资巨大的重构项目，或面临最高3500万欧元或全球年收入7%的罚款风险。.
这正是为何拥有一家总部位于欧洲的开发合作伙伴至关重要。一家欧洲人工智能开发公司既了解《通用数据保护条例》（GDPR），也了解《人工智能法案》的要求，还了解数据主权方面的关切，并会从一开始就将这些考量融入架构之中——而不是在审计前才作为事后补救措施仓促添加进去。.
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人工智能代理开发市场竞争激烈，众多供应商都做出大胆承诺。要选择合适的合作伙伴，必须超越营销宣传的表象，提出切中要害的问题。.
该公司是否有构建生产级人工智能系统的经验，而不仅仅是原型系统？他们能否向您展示已在企业环境中运行数月、处理真实交易并随着时间推移不断优化的智能代理？他们是否了解您所在行业的特定数据环境和合规要求？ 他们能否与您的现有系统集成，包括那些新晋供应商可能缺乏经验的旧有基础设施？他们是否能透明地展示智能代理的决策过程，还是其推理机制如同“黑箱”一般？
对于欧洲企业而言，还有其他一些问题值得关注。开发合作伙伴是否位于欧盟境内，是否受相同的监管框架约束？其开发工作是否以符合《通用数据保护条例》（GDPR）为基础？他们是否正在调整开发实践以满足《欧盟人工智能法案》的要求？他们能否在您的基础设施内部署代理程序，还是需要将数据转移出您的环境？
Lasting Dynamics 致力于人工智能代理的开发，并坚信：最强大的代理就是专为您的业务量身定制的代理。作为一家欧洲软件开发公司，我们在系统架构阶段就将符合《欧盟人工智能法案》的要求融入到人工智能代理系统的开发中。 我们将智能代理与您的专有数据相连接，将其与现有系统（包括传统基础设施）进行集成，并部署在您能够对数据和技术保持完全控制的环境中。没有供应商锁定，没有千篇一律的解决方案，只有真正适用于您具体运营环境的智能代理。.
人工智能代理的革命并非即将到来。根据Gartner、麦肯锡、德勤、普华永道和CrewAI提供的所有可靠数据，这场革命早已到来。在本十年剩余时间里引领各行业发展的，正是那些正在构建人工智能代理基础设施的企业。问题在于，你是否会成为其中之一。.
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Michele Cimmino
我相信努力工作和每日承诺是取得成果的唯一途径。我对质量有一种莫名其妙的吸引力，当涉及到软件时，这就是让我和我的团队对敏捷实践和持续的过程评估有强烈把握的动力。我对任何事情都有强烈的竞争态度--我不会停止工作，直到我达到顶峰，一旦我达到顶峰，我就开始工作以保持这个位置。
