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调研显示，全球超八成企业高管正在加码智能体 AI 投资，预计到 2027 年相关支出将增长近两倍。智能体 AI 早已不是简单的技术工具，在 72% 的高管眼中，它是未来两年重塑商业模式与行业结构的核心引擎，其价值早已超越局部流程优化，成为企业全域转型的关键抓手。
架构是智能体 AI 落地的第一块基石，这是 76% 的高管达成的共识。他们都清楚，开放且安全设计的架构是多模态智能体 AI 生态的前提，能让不同模型和智能体实现协作与数据共享，69% 的受访者更是认可这类架构对提升透明度和创新效率的作用。
但现实却骨感，不足三分之一的组织真正具备智能体 AI 所需的互操作性与可扩展性，技术落地的差距清晰可见。在互操作性上，仅 37% 的组织能通过开放标准实现模型与外部数据源的交互，30% 可整合第三方 AI 模型，而 API 标准化实现数据互通的比例仅 23%。可扩展性方面，能高效处理海量模型训练数据的组织占 28%，布局量子计算等前沿硬件推进扩展的更是只有 12%。
高成熟度组织与落后者的差距在架构层面被无限放大。89% 的先进组织能实现多元 AI 模型无缝集成，这一比例在成熟度最低的组织中仅 58%；85% 的领先者拥有支撑复杂 AI 工作负载的可扩展基础设施，而落后者只有 52%。架构的打造需要多维度发力，62% 的高管意识到架构需要统筹层来协调数据与模型交互，但 61% 仍被模型间的通信难题困扰。
云平台成为架构升级的重要选择，47% 的高管选择向云转型，44% 通过基础设施评估弥补短板。安全更是重中之重，高管们都将数据隐私与安全列为首要挑战，但仅 38% 的组织在 AI 全流程嵌入了系统化的安全能力。同时 73% 的高管期待 2027 年 AI 代理能实现决策的可问责性和透明度，实时监审体系成为架构构建的核心要求，让自主决策的过程可见、权责清晰。
数据是智能体 AI 的能量之源，在智能体 AI 的语境里，数据早已不是简单的输入，而是持续流动的燃料，驱动着系统的自主化运行。当下 74% 的组织已经搭建起体系化的数据管理治理框架，79% 将数据隐私与安全列为核心优先事项，69% 实现了数据的跨部门访问与整合，68% 在数据集成工具上持续投入，这些数据根基成为智能体 AI 落地的基础。但只有 60% 的组织表示其数据管理实践能面向未来，智能体 AI 对数据的实时性、流动性和自适应性提出了更高要求，数据失准、滞后或是治理缺失，都可能让智能体 AI 的运行陷入失控。
想要激活数据的动能，三大重点缺一不可。灵活驱动型数据治理是基础，要让规则嵌入数据工作流，让智能体能无人工干预地获取数据。打破数据孤岛的整合是关键，自动化数据准备系统和统一访问层成为必备能力，能让智能体融合多类型数据形成完整决策视图。
支持持续学习的可访问性是核心，77% 的组织期待 AI 代理能通过持续学习实现性能提升，这需要实时的数据可用性、嵌入式的访问治理，以及能将智能体行动结果反馈至训练数据的闭环系统。高成熟度组织在数据层面的优势同样明显，73% 的先进组织能实现无缝数据集成，成熟度最低的组织仅 64%；84% 的领先者将有效 AI 治理视为智能体 AI 成功的必要条件，这一比例在落后者中为 65%。
人机协同是智能体 AI 的动能核心，64% 的受访者表示已实现人机协同驱动战略目标，70% 的高管认同人机双向学习的机制，人机协作成为行业共识，但落地的准备度仍有巨大缺口。仅 42% 的组织在规模化部署 AI 相关岗位的人才需求，37% 在绩效体系与影响评估层面同步推进，不足半数的组织能量化智能体 AI 对组织的实际影响。即便到 2027 年，也仅有 46% 的组织计划通过 KPI 追踪 AI 代理对业务目标的贡献，45% 计划为单个 AI 代理设立绩效标准，能监测 AI 对客户体验影响的仅 37%，为 AI 代理团队设定协同绩效体系的更是只有 36%。
高效的人机协同需要建立在多重要求之上。结果导向是核心，46% 的组织已建立 AI 代理业务影响的 KPI 体系，让人与智能体为共同成果负责，所有行动都聚焦价值交付。内嵌自主的绩效评估是关键，要建立双轨度量体系，同步追踪智能体与人力的价值，45% 的组织已实现对单个 AI 代理的精细化绩效度量。伦理对齐是基础，57% 的组织期望员工在 AI 治理体系内工作，但仅 30% 的组织在规模化建设伦理 AI 治理框架，清晰的角色分工成为信任建立的关键，人类设定伦理边界并监督，智能体在参数内运行并触发人工审核。
组织就绪是保障，71% 的高管在持续优化人机协作关系，70% 表示人类会参与高复杂、高影响的决策，组织需要建立迭代式变革管理体系，让角色、流程和治理框架与智能体能力同步进化。77% 的先进组织会系统化保障员工的批判性思维价值，这一比例在低成熟度组织中为 66%，对人的价值重视，成为人机协同落地的重要支撑。
智能体 AI 的落地不是一蹴而就的过程，而是需要架构、数据、人机协同三大维度的持续夯实。从评估架构差距到搭建数据生态，再到重塑人机协同的价值坐标，每一步都需要精准发力。这场智能体 AI 的变革中，先行者已经构筑起领先优势，80% 的高成熟度组织将 AI 列为战略核心，78% 实现了核心管理层对 AI 愿景的战略共塑，也拥有可衡量的 AI 成功路径。
