随着人工智能技术的不断发展，AI的应用形态也在发生着根本性的变化。当前企业在面对AI技术的引入和应用时，特别关注的是如何让AI更好地融入其已有的业务流程，实现智能化升级，而非单纯求助于具有高度自主性的“agentic AI”。企业对AI代理（AI agents）和自主型AI（agentic AI）之间的理解和需求，揭示了现代企业在数字化转型过程中追求稳定性、安全性与可控性的内在诉求。本文将深入剖析两者的区别，企业真正所需的AI形态，以及这种差异背后的深层原因和未来趋势。企业为何更愿意选择AI代理而非自主型AI？在众多关注点中，企业期望AI能够作为现有业务应用的一部分，而不是颠覆业务流程。这一点在领导层和IT部门的反馈中表现尤为明显。
大多数企业将AI代理视为一种软件组件，可以被部署在云端或本地，嵌入到业务流程中以协助自动化特定任务。与此不同的是，推广较多的agentic AI往往带有高度自主决策能力，似乎在独立承担更多业务推动责任，这种模式带来的不确定性和风险是企业承受不起的。企业的业务流程通常由一系列清晰的任务组成，这些任务可以分配给员工、合作伙伴或者软件工具。AI代理正好填补了软件工具中的一环，成为业务流程中的任务执行者，既支持数据交换，也推动工作流顺畅执行。由于AI代理不需要对整体流程进行改造，企业可在不打破原有生态的基础上，逐步实现智能化改进。这种渐进式的技术引入方式减少了成本和流程受扰动的风险，更符合多数企业保守而现实的数字化转型策略。
调研数据显示，多达七成的企业偏好AI代理在业务中的角色是“建议”或者“分析”，而非未经审批的自动执行。也就是说，企业希望AI能辅助决策和提供数据分析优势，但关键动作必须由人类确认或者审批。这种态度体现了企业对AI透明性和控制权的高度敏感，防止技术带来不可控操作风险。相比之下，少数希望AI完全自动操作、实现自主决策的企业比例远低。这不仅源于技术实现的难度，也反映出企业对数据安全、合规性以及业务连续性的深切担忧。另一个不容忽视的因素是数据主权问题。
若将AI完全托管在公共云端，由第三方大规模人工智能平台进行集中运算和决策，会使企业面临核心数据隐私泄露的风险。许多企业更倾向于在本地或私有云部署AI代理，确保关键数据的安全和合规。甚至在企业架构内部，不同AI代理根据任务需求以分布式方式运行，既能充分利用云服务的弹性，也不会因为单一故障点影响整体业务运转。这其中蕴含的正是企业对技术的可控性和灵活性的追求。技术提供者与企业客户之间也存在认知差异。云服务商和AI厂商往往更倾向推广大规模agentic AI，强调自动化和全面智能的愿景，希望用户能够接受完全自主操作的AI系统。
而企业客户则以实际业务需求为导向，强调技术必须与现有系统无缝集成，且风险可控。因此双方关于AI的期望值存在分歧，导致在推广和采用过程中出现种种挑战。展望未来，AI作为应用组件的角色将持续增长。企业将推动构建具备接口（API）能力的AI代理，这些代理能够轻松嵌入到不同的应用系统和工作流程，实现多任务的协同处理。此类AI代理不仅能够提供可信赖的分析和推荐，还能在业务规则框架内执行特定动作，保障流程连续性和业务合规。与此同时，对agentic AI的需求也不会完全消失。
某些特定场景，如自动化决策支持、高度复杂的流程管理、或者跨业务部门的协同智能，仍然需要部分具备一定自治能力的AI系统。然而，这种agentic AI更可能作为企业整体AI生态的补充，而非主流。此外，在引入AI技术时，企业也会更加关注AI系统的可解释性。AI代理以其嵌入式的特点，可以向用户提供清晰的输出解释和任务状态反馈，有助于管理层理解AI在业务中的作用，进而建立信任。而agentic AI因其复杂性和自主性，往往难以清晰展示决策逻辑，增加了风险评估和监管的难度。AI技术的真正突破将不仅是单纯的智能化，还在于如何实现与企业实际业务的深度融合。
企业需要的是能够灵活、可控、安全地辅助业务发展的AI解决方案，而非割裂于现实业务之外的高调概念。那些能够提供适应企业业务流程，具备可管理接口并符合企业安全框架的AI代理，才是市场真正的刚需。总结来看，企业对AI的态度反映出其对稳定性、效率和风险管理的高度重视。AI代理作为嵌入式业务工具，更贴合企业实际需求；而agentic AI的自主操作理念，则更多停留于理念和部分前沿应用试验中。未来AI发展必将走向两者的平衡，企业会在确保可控性的前提下，逐步探索更广泛的AI自治能力。对企业高管和技术决策者而言，理解这一趋势、准确定位企业所需的AI形态，将是推动数字化转型成功的关键。
随着技术成熟和应用场景的不断丰富，AI将在企业运营中发挥更加重要和多样化的作用。
