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Agentic AI正深刻重塑技术格局，在多个关键领域引发变革。在基础设施层面，它促使数据中心、边缘和公有云之间的连接性更强、安全性更高，优化了整体架构生态。软件开发领域也受其影响，开发者得以从底层技术细节中解放出来，专注于业务核心的构建，提升开发效率和业务价值。在业务自动化方面，Agentic AI 为现有技术带来新价值，创造了转型机遇。从技术架构来看，AI Agent对事件驱动型数据架构存在较强依赖。若企业期望实现Agentic AI的规模化应用，借助自主Agent实现数据管理自动化是关键一环，这有助于提升数据处理效率和质量，为AI Agent的稳定运行提供有力支撑。在应用层，智能体应用分为跨行业通用产品和垂类专业产品，前者发展相对成熟，部分产品已开始规模化应用，后者商业化起步略晚，但有望成为B端数智化转型的重要抓手。目前，智能体作为交互式AI产品开始快速落地，初代产品Cursor、Glean等已实现上亿美金年经常性收入（ARR），展现出较高成的长潜力，并出现基于实际交付成果、任务完成率等指标的新收费模式。整体来看，AI智能体产品正形成“底层模型能力升级+中间工具繁荣+商业场景落地”的基础设施与应用协同的演进路径，未来AI智能体应用还需进一步提升规划能力、具备更好的记忆、拥有更强的多模态理解能力，释放变现潜力。Gartner 预测，到2028年，至少15%的日常工作决策将由代理型AI自主做出，而2024年这一比例为0%。这项技术的目标导向型功能将实现适应性更强、能够完成各种任务的软件系统。代理型AI有望实现企业首席信息官（CIO）提高生产力的愿望。这一动机促使企业与厂商探索、开创和建立能够提供稳健、安全和可信的代理型AI所需的技术和实践。 |
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