注，内容来自于Bain的公开文章《Building the Foundation for Agentic AI》；由于是一篇文章，所以没有PDF分享，但是Bain发了一篇有关于2025技术趋势的77页PDF，感兴趣的可以去读一下。
Agentic AI（智能体式 AI）不是简单的自动化升级，而是一场企业技术架构的结构性变革，公司要想真正释放其价值，必须系统性升级核心平台、数据、治理与工程体系，并在未来 3–5 年集中投入，围绕少数高价值业务域先跑通端到端场景。
什么是 Agentic AI
Agentic AI 指一组能够“理解目标、做出推理、协调多个步骤并执行复杂流程”的智能体，而不是只完成单点任务的工具。它可以处理多步骤、非确定性、跨系统的流程，这些过去通常需要人工干预。
相比传统自动化只覆盖流程局部，Agentic AI 有潜力重塑运营效率、客户体验和决策方式，因此问题不再是“要不要用”，而是“如何安全有效地部署到全企业”。
对企业技术架构的要求（后续展开）
Agentic AI 架构建立在微服务和云的基础上，但要求更强的实时性、可观察性和可控性：智能体要有实时上下文、可解释行为和成本/安全 guardrails，而现有架构在大规模部署成千上万智能体时往往不堪重负。
智能体适合处理跨多个业务域系统、依赖非结构化数据和实时输入、且目前高度依赖人工判断的复杂问题；部署时应与现有架构互补，而不是“推倒重来”。
架构演进的关键原则
现代化核心平台，把核心业务能力 API 化、事件化，从批处理老系统转向可被智能体实时发现和调用的模块化平台，同时短期内要接受“新旧并存”带来的复杂度。
确保智能体服务的互操作需要统一的互操作标准（如 MCP）和顺畅集成，以支持自研智能体、供应商平台内嵌智能体和数据平台动态生成的智能体共同工作，例如用一个 SDLC 智能体协调设计、开发、测试等多个专用智能体。
数据、治理与安全
扩大数据可及性：企业普遍缺乏对文档、邮件、语音、图片、视频、通话记录等非结构化数据的稳定摄取和使用能力，而这些恰恰是智能体在处理例外情况和手工流程时所需的关键知识。
升级治理与控制：随着智能体承担更多决策，必须具备实时可解释性、行为可观测性和自适应安全能力，同时通过动态资源调度、边缘部署和 AI 原生 FinOps 控制算力成本。
工程范式与体验重构
工程与 DevOps 需要覆盖“智能体全生命周期”：设计、训练/配置、测试、上线、监控到持续学习；智能体也会反过来大幅自动化开发、测试、部署和运维，让工程师更多聚焦架构与创新。
体验层面，智能体既是“新渠道”（面向客户/员工的主要接口，如对话界面），也是“组织公民”（能在流程中主动行动和协作），这要求重新设计身份、授权、同意与精细化访问控制。
关键的来了：实施路径与投资重点
未来 3–5 年，大约 5%–10% 的技术支出会投向基础能力（智能体平台、通信协议、实时数据访问、安全与可观测性框架），长期看多达一半技术支出可能用于运行在各业务域中的智能体，但效率提升会抵消成本。
成功变革通常包括四个动作：
第一、聚焦少数高价值业务域做端到端重构，快速产出价值并摊薄单个智能体成本。
第二、评估当前架构的“Agentic 准备度”（后续展开），补齐开发工具链、系统互操作、向量数据库、事件架构和基础设施现代化。
第三、从一开始就内嵌可观测性、安全、治理和成本控制，而不是事后“外挂”。
最后、在变革本身中使用 Agentic AI 降低实施成本、加快交付，用早期收益反哺后续投资。
智能体Agentic AI对企业技术架构的要求
智能体（Agentic AI）对企业技术架构的要求，可以概括为“实时、可组合、可观察、可治理”；要评估企业是否准备好落地智能体，需要从平台、数据、互操作、安全治理和工程体系几个维度做系统性体检。
核心平台API 化、事件化、实时可用。
核心业务能力要通过标准 API、事件流暴露给智能体，支持实时查询和调用，而不是埋在批处理、文件接口或人工操作里。
数据层要统一“企业记忆”，尤其是非结构化数据。
智能体要在统一权限体系下访问结构化数据（交易、客户、订单）+ 非结构化数据（文档、邮件、聊天记录、通话录音、知识库），并通过向量数据库、检索增强等方式形成“上下文即算力”。
数据目录、数据质量、权限继承要做到“可被智能体理解”，否则智能体要么看不到关键信息，要么踩合规雷。
互操作：从“点对点集成”到标准协议（如 MCP）
企业内外会同时存在多种模型、多种智能体（供应商自带、内部自研、SaaS 内嵌等），需要统一的互操作标准，避免每种模型和每个系统都做一次 M×N 集成。
新兴协议（如 MCP、A2A 等）为“模型 ↔ 工具/系统”提供统一适配层，使智能体像微服务一样可插拔、可编排。
安全、治理与可观察性：从“事后审计”到“实时护栏”
智能体会“自己做决定并行动”，因此需要：
细粒度身份与授权（智能体也是主体，有角色、权限和责任边界）。 实时审计和可观察性（日志、链路、提示/工具调用记录），支持追责和调优。 动态政策引擎（数据脱敏、越权拦截、合规规则），而不是靠人工复核兜底。
基础设施与成本：弹性算力 + AI 原生 FinOps
大规模并发智能体需要弹性算力、任务队列、优先级调度、冷/热路径等能力，并支持按业务价值而不是按模型调用次数来管理成本。
越来越多实践采用“AI FinOps”：针对模型选择、上下文长度、RAG 策略等做自动化优化，保证在可控成本下获得可接受质量。
工程体系：“Agent Development Lifecycle”
需要一套围绕智能体的开发与运维生命周期：设计、测试（包括对齐和越权测试）、灰度发布、监控、回滚、持续学习等，扩展传统 DevSecOps。
如何评估当前架构的“智能体准备度”
可以把“准备度评估”理解为一个多维度检查清单，大致分为：战略场景、平台与互操作、数据基础、安全与治理、工程与组织。
业务与场景维度
是否有 2–3 个高价值、跨系统、强人工依赖的优先场景（例如：客服闭环自动化、风控例外处理、营销编排、IT 运维自动化等），并为这些场景定义可度量的业务目标（效率、收入、体验）。
是否有业务 Owner 愿意为“端到端重构”买单，而不仅仅是试点一个聊天机器人或助手。
平台与互操作维度
核心系统是否已 API 化、事件化？
关键业务能力（开户、授信、下单、理赔、变更配置等）能否通过标准 API 或事件总线调用，而不依赖 UI 自动化或脚本？
是否存在统一的集成/编排层？
是否有 ESB/iPaaS/服务网格等作为统一接入点，可被智能体平台接入，而不用每接一个系统做一次特定集成？
是否规划或采用智能体互操作标准（如 MCP）？
模型供应商、内部工具、SaaS 是否能通过统一协议暴露能力，从而支持多代理编排？
如果这些问题多数答案是“否”，说明架构仍偏“烟囱式”，需要优先在 API 化和互操作上补课，再谈智能体规模化。
数据与“企业记忆”维度
评估重点是“智能体是否能在权限安全的前提下获得足够上下文”。
是否存在数据孤岛情况？客户、产品、交易等主数据是否统一建模？跨系统是否有一致的 ID 和主数据管理？
文档、邮件、聊天、知识库、录音等是否有集中存储与检索？是否已经落地向量检索或类似能力供 AI 使用？
数据权限是否在元数据层清晰建模，能被 AI/智能体平台自动继承，而不是依赖人工临时豁免？
若发现：主数据不统一、非结构化数据“散乱在各个系统”、权限模型不清晰，那么即便模型很强，智能体也只能“瞎猜”，难以在生产场景真正落地。
安全、治理与合规维度
这里建议用三大问题来诊断：
智能体是否有“身份”和“边界”？是否有机制给不同智能体分配身份、角色和访问权限，并可与零信任架构、现有 IAM 体系对接？
是否具备实时可观测性？能否看到每个智能体在做什么：调用了哪些工具、看了哪些数据、作出了哪些决策、触发哪些动作；出现错误时能否快速追溯并定位？
治理和策略：是否定义了“可以自动执行的范围”和“必须人审”的边界？是否有集中策略引擎来落地这些规则，而不是写死在代码或提示里？
如果目前的安全和合规体系完全围绕“人类用户”和“确定性系统”设计，而没有“智能体主体”概念，就需要在身份、策略、审计方面做前置设计。
工程、运维与组织维度
是否有 AI/智能体平台团队，负责模型选型、工具接入、SDK、监控、实验平台等公共能力，而不是每个 BU 自己“从零造轮子”？
组织与人才：是否有既懂业务又能用智能体工具的“中台型人才”（如 AI 产品经理、AI 架构师、数据产品负责人），能把业务流程翻译成智能体可执行的任务和策略？
如果这些都比较薄弱，短期策略通常是：在 1–2 个重点域里先搭建小型“智能体平台 + 业务共创团队”，用实践驱动平台能力迭代。
希望Bain的内容能给想要做智能体开发的企业有一些启发；很多时候，AI的确能带来（PPT上）效果；但是，和数字化转型一样，企业的方向和策略都是要调整的。我们很建议企业家在落地AI的时候，能先做一次评估和诊断、能从小而有抓手的业务流程开始；切莫好高骛远。
