什么是 AI 智能体管理？

随着人工智能系统变得更加自主并融入企业运营，AI 智能体管理的概念引起了广泛关注。早期的 AI 系统通常只能在人工直接监督下执行一些狭窄的任务。现代 AI 智能体可以完成多步骤工作流，与外部系统交互，并在有限的干预下做出决策。

随着组织跨部门和平台部署大量智能体，他们越来越需要集中式方法来管理智能体安全和运营控制。Gartner 预测，到 2028 年，33% 的企业软件应用程序将包含智能体式 AI 功能，而在 2024 年这一比例还不到 1%。¹

AI 智能体管理通常结合使用技术控制措施和运营策略。技术控制措施可能包括监控工具、权限系统和活动日志。运营策略通常定义谁可以部署智能体、智能体可以执行哪些任务以及如何进行人工审查。这些控制措施共同帮助组织管理风险，同时仍支持智能体高效运行。

组织通常将 AI 智能体管理视为 AI 模型与业务运营之间的一个管理层。该管理层可以协调多个智能体、路由任务并持续跟踪表现。它还可以帮助组织将智能体如何访问内部系统或外部应用程序标准化。

现在，许多组织将这一层与更广泛的智能体控制平面概念联系起来，后者为智能体编排、权限、身份管理和生命周期运营提供集中监督。该结构支持以更高的可见性和运营一致性扩展智能体部署。

该领域也反映出企业对 AI 采用的看法发生了更大的转变。传统软件通常遵循开发人员预先定义的固定规则。AI 智能体的行为可能更不可预测，因为它们会根据提示、数据和变化的上下文做出动态响应。其中许多系统都基于大语言模型 (LLM) 和生成式 AI 技术构建，这些技术可以在运行时调整响应。这种灵活性创造了新的机遇，但也带来了许多现有 IT 管理实践无法解决的 AI 智能体治理挑战。

AI 智能体管理对于扩展智能体式 AI 部署至关重要。如果没有协调监督，部署会变得支离破碎，与治理策略不一致，且对系统活动的可见性有限。这个问题有时被称为 AI 智能体蔓延，即大量相互孤立的智能体变得难以有效监控、维护或治理。为此，供应商正在推出专用平台，将编排、治理和可观测性整合到一个统一管理层。

AI 智能体正在改变组织的运营方式。Salesforce 客户表示，AI 智能体和助手在 IT、销售和客户服务领域的投资回报率非常可观。²随着智能体承担更广泛的责任，组织需要更清晰的架构来协调智能体活动，并管理他们与员工和系统的交互方式。

向智能体式 AI 的转变也改变了企业对运营监督的看法。传统软件系统的行可预测，且有严格的范围限制。AI 智能体的操作更具灵活性，因为它们能够实时解读目标、提出建议并与多个工具交互。这种灵活性提高了效率，但也带来了复杂性。组织需要集中式的方式来监控行为、管理权限并保持对大型智能体网络的可见性。

越来越多的企业正在转向多智能体系统。不同部门可能会部署专门的智能体来负责财务、客户支持、安全或数据分析。如果每个团队独立管理各自的智能体，随着时间的推移，这些系统可能会变得支离破碎。管理层可帮助组织创建一致的治理模型、共同的运营标准以及跨部门、跨平台集中监督。

多智能体环境正为 IT、安全、合规和平台团队带来新的责任。在一些组织中，AI 治理小组的职责范围正在扩大，以涵盖智能体编排、身份管理和生命周期运营。随着采用规模扩大，AI 智能体管理正成为支持企业运营和长期 AI 计划的整体基础设施的一部分。

随着组织将 AI 智能体更深度集成到核心业务中，AI 智能体管理将变得更加重要。AI 智能体管理将帮助组织保持对日益复杂的智能体生态系统的控制，同时支持整体业务转型工作。

有几个因素正在推动 AI 智能体管理的采用：

对碎片化部署的担忧：如果没有集中监督，组织可能会难以解决智能体相互孤立、治理不一致和团队间问责机制有限等问题。

对更高可见性的需求：企业越来越需要洞察分析智能体的行为方式、访问的系统以及它们在运行时如何做出决策。

多智能体环境的扩张：许多企业正在为不同的职能或部门部署专门的智能体。管理平台有助于在同一运营框架内协调这些智能体。

运营复杂性日益增加：AI 智能体可以同时与各种系统、工具和工作流进行交互。随着这些环境的互联程度日益加深，组织需要进行集中协调。

与企业系统集成：AI 智能体与云平台、应用程序编程接口 (API) 和内部业务应用程序的连接越来越紧密。这种集成进一步提高了对运营管理层的需求。

需要集中治理：随着智能体部署不断扩展，组织希望在权限、批准和运营监督方面采取更加一致的策略。

从试验向规模化运营转变：许多企业正在从孤立的 AI 试点，转向制定管理智能体生态系统的长期战略。AI 工具、零代码平台和可复用模板的日益普及，也让整个业务团队部署 AI 智能体变得更容易。

AI 管理用例因行业和企业规模而异。当智能体开始与多个系统、工作流或团队交互时，大多数组织都会采用 AI 智能体管理。现实世界中的 AI 智能体用例包括：

AI 智能体正越来越多地用于 BPA 中，以协调财务、采购和运营团队的工作流。一些组织还将这些工作流扩展到供应链环境中，使用 AI 智能体帮助跟踪库存活动并标记中断。例如，AI 智能体可以处理费用提交、检测异常活动，并将高价值的费用请求转至人工进一步审核。

许多企业使用 AI 智能体处理支持请求、路由工单以及从内部系统检索信息。AI 智能体管理可帮助组织监控智能体与客户的交互过程，并应用审批或升级规则。这些系统越来越多地用于改善数字客户体验，同时仍对敏感的交互活动保留人工监督。例如，客服智能体可能会自行处理常规账单问题，但会将更敏感的问题转给人类代表。

组织通常会部署智能体来搜索内部文件、汇总信息并支持员工研究工作流。AI 智能体管理有助于控制对敏感信息的访问，并跟踪智能体如何检索或共享数据。例如，法律研究智能体可以访问经过批准的文件库，但在访问机密的人力资源记录时仍会受到限制。

AI 智能体可以自动执行基础设施监控、事件响应和系统维护任务。在这些环境中，管理层可帮助组织跟踪智能体操作，并跨云平台或内部系统保持运营可见性。例如，AI 智能体可能会识别异常服务器活动，并自动创建事件工单，同时提醒安全团队。

有些组织部署多个专门的智能体在大型工作流中进行协作。AI 智能体管理有助于协调这些智能体之间的职责，同时保持对整体流程的可见性。例如，一个智能体可以收集客户数据，另一个智能体可以分析账户历史，第三个智能体则可以为销售团队生成建议。

医疗保健、金融服务和保险等行业通常要求 AI 系统具有更强大的治理和可审计性。AI 智能体管理可帮助组织记录智能体活动，并应用支持合规要求的运营控制。例如，医疗保健组织可以使用管理工具来跟踪临床支持智能体在处理患者工作流期间访问了哪些系统。

安全团队可以使用 AI 智能体分析警报、调查异常或协助威胁检测。由于这些智能体经常与敏感系统交互，组织通常会实施更严格的监控和治理控制。例如，安全智能体可能会从多个监控工具收集信息，然后提出响应建议供人工审批。

开发团队正越来越多地使用 AI 智能体来协助完成编码、测试和文档任务。管理平台可帮助协调这些智能体如何访问存储库、与开发工具交互并遵循组织政策。例如，组织可能允许编码智能体提出变更建议，但会限制未经人工审查直接进行生产部署。

AI 智能体管理比传统 AI 运营更加复杂，因为 AI 智能体比早期 AI 系统更具动态性。传统的 AI 系统是为分类、预测或内容生成等狭窄任务而设计。使用这些系统的工作流通常基本保持固定。

AI 智能体的运行方式则截然不同，因为它们会解读目标、生成决策并在执行过程中与外部工具交互。这种转变产生了新的运营要求，而标准的 AI 管理实践并非为应对这类要求而设计。

其中一些最重要的区别包括：

• 部署结构：传统的 AI 部署通常孤立存在于单个应用程序或部门。AI 智能体则越来越多地部署在互连的多智能体环境中。
  
  
• 治理范围：传统 AI 治理主要解决模型风险和数据处理。智能体管理则在自主性和策略执行方面存在更多担忧。
  
  
• 管理重点：传统 AI 运营通常侧重于模型和数据管道。AI 智能体管理侧重于跨工作流和互联系统协调智能体行为。
  
  
• 监控要求：传统监控通常评估模型准确性或正常运行时间。AI 智能体管理还需要了解操作、权限和决策路径。
  
  
• 运营灵活性：早期的 AI 系统通常在预定义的边界内运行。AI 智能体可以根据上下文或不断变化的输入调整其操作。在许多环境中，智能体旨在增强上下文感知能力，让智能体能够在执行过程中动态响应工作流和数据流模式的变化。

AI 智能体管理包括运营和治理能力，这对于组织大规模部署、协调和监督 AI 智能体必不可少。虽然各平台的方法可能有所不同，但大多数企业战略都侧重于一组相似的核心组件。具体包括：

治理能力定义了指导智能体行为的规则和边界。这些控制措施包括审批工作流、使用策略、运营限制以及适用于整个组织的合规要求。

许多组织会在智能体工作流中加入人工审查机制，尤其是在高风险或业务关键型任务中。当智能体遇到不确定或意外结果时，人工监督可能涉及审批、升级流程或手动干预。

AI 智能体经常与企业系统、API 和敏感数据源交互。身份和访问管理可帮助组织长期控制智能体的访问、操作和权限管理。

AI 智能体通常依赖外部工具、企业软件和云服务来完成任务。集成管理有助于协调这些连接，同时跨平台和环境保持运营一致性。许多组织还依赖 AI 网关、API 管理工具和标准化连接器框架来管理 AI 智能体与外部提供商之间的交互。

AI 智能体管理还包括智能体的部署、更新、测试和退役流程。生命周期管理可帮助组织跨环境保持一致性，同时支持版本控制和运营稳定性。有些组织将这些活动与整个智能体开发生命周期 (ADLC) 实践保持一致，以在整个运营生命周期全程管理 AI 系统。

可观测性让组织能够了解智能体在运行时的行为方式。组织使用监控系统来跟踪操作、审查决策路径、识别故障并分析智能体如何与用户或互联系统交互。运营仪表板和性能指标可帮助团队长期监控智能体活动。

编排层负责协调智能体如何执行任务、与系统交互以及与其他智能体协作。在多智能体环境中，编排层可以跨不同工具或应用程序路由请求、分配职责并管理工作流。

随着组织部署的 AI 智能体数量日益增多，许多组织开始采用智能体控制平面来提供集中协调和运营监督。智能体控制平面充当管理层，跨不同智能体生态系统连通编排、治理和监控。组织不再单独管理各个智能体，而是使用控制平面来监督智能体在不同工作流和系统中的运行情况。

智能体控制平面通常支持以下关键功能：

• 集中编排：控制平面协调智能体如何执行任务、共享信息以及与其他系统或智能体交互。
  
  
• 治理与策略执行：组织可以通过集中管理层，为多个智能体统一应用运营策略、访问限制和审批要求。
  
  
• 可观测性和监控：控制平面提供对运行时行为、系统交互和跨环境智能体活动的可见性。
  
  
• 身份与权限管理：许多控制平面帮助组织管理智能体的身份验证、系统访问和基于角色的权限。
  
  
• 生命周期协调：有些平台还支持跨智能体生态系统的部署管理、版本跟踪和运维维护。

对智能体控制平面的日益关注反映出企业 AI 环境日趋复杂。随着组织向互联多智能体系统转型，集中管理层对于维护可见性、协调和运营一致性越来越重要。

AI 智能体管理可帮助组织更有效地跨企业环境协调、治理和扩展 AI 智能体。具体优势包括：

• 优化跨工作流协调：编排能力支持智能体、企业系统和业务流程之间的协作。这种协调有助于简化运营，优化资源使用，并从 AI 部署中创造更大的商业价值。
  
  
• 更完善的问责制：审计日志、审批系统和运行时监控更清晰地记录了智能体如何做出决策和执行操作。
  
  
• 提高运营可见性：监控和可观测性工具可帮助组织跨环境跟踪智能体行为、系统交互和工作流活动。
  
  
• 部署更具可扩展性：标准化管理框架使组织更容易在不同部门之间推广智能体的使用，而不会造成环境碎片化。这些框架还可以帮助组织管理不断增长的智能体工作负载，同时为整个企业运营的长期可扩展性提供支持。
  
  
• 减少运营碎片化：统一的管理层可以帮助组织避免孤立部署和治理实践不一致的问题。
  
  
• 简化生命周期管理：集中的部署和维护流程可帮助组织更有效地管理更新、测试和版本控制。
  
  
• 加强治理：集中的策略和监督结构可帮助组织在多个智能体和团队中应用一致的运营标准。

尽管 AI 智能体管理带来了许多重要的运营优势，但组织在大规模部署智能体时也面临重大挑战。许多风险源于智能体式 AI 系统动态、自主的特性。

• 智能体蔓延：随着越来越多的团队开始独立部署智能体，组织可能很快就难以清楚了解业务中运行的智能体数量、智能体可以访问哪些系统。许多组织通过引入集中编排层和共同治理标准来应对这一挑战，以创建更加统一的运营视图。
  
  
• 对合规和问责制的担忧：组织可能会在记录智能体如何做出决策或执行操作方面面临困难，尤其是在受监管行业中。文档记录有限、可审计性不足，会给合规团队和内部监督工作带来挑战。审计跟踪、报告系统和集中治理策略有助于加强智能体运营的问责能力。
  
  
• 治理不一致：不同业务部门引入 AI 智能体的速度往往不同。如果没有集中监督，各个团队可能会遵循不同的审批流程、安全实践或运营策略。这些不一致会造成混乱和合规问题。标准化的治理框架可以帮助组织在各部署中应用更一致的控制措施。
  
  
• 可观测性有限：许多组织仍然无法清晰了解智能体在运行时的行为状态。当智能体与多个系统交互或自主做出决策时，要跟踪操作或理解特定结果发生的原因会很困难。运行时监控工具、活动记录和审计能力对于提高运营透明度越来越重要。
  
  
• 运营不可预测：与传统软件系统不同，AI 智能体会根据不断变化的输入、提示和运行时条件做出动态响应。这种灵活性可以提高适应性，但在某些情况下也会降低行为的可预测性。许多组织将测试流程、人工审核机制和运营防护措施纳入智能体工作流，以降低此类风险。
  
  
• 安全和访问风险：AI 智能体经常与敏感系统和数据源交互，这可能会在权限和身份管理方面带来新的挑战。组织正越来越多地使用身份管理框架、基于角色的访问控制和审批工作流来降低这些风险。
  
  
• 工作流复杂性：智能体跨平台、应用程序和外部服务进行交互时，多智能体环境的协调工作会变得十分困难。一个简单的部署可以演变成高度互连的复杂环境。随着复杂性增加，编排平台和标准化集成实践可以帮助组织提高协调工作的一致性。随着部署的扩展，组织还可能需要加强监督基础设施使用情况和模型定价。