独家 | 国内网络安全行业Agentic AI应用调研结果揭晓

• 81.5%受访者重点关注Agentic AI自身的风险分析及安全管控建议；77.8%重点关注Agentic AI在网络安全领域的典型应用及价值；

• 51.9 %受访者对Agentic AI在网络安全行业的应用表示“基本了解”或“非常了解”，完全不了解的比例为3.7%；

• 63.0%受访者认为Agentic AI可以作为传统网络安全体系的补充和增强；

• 目前大模型和Agent在企业中的实际应用比例仅7.4%；44.4%受访者表示企业有计划引用Agentic AI方案；

• 40.7%受访者对Agentic AI在流程化和数据处理效率方面表示满意以及非常满意；51.5%受访者对风险分析和告警研判表示满意以及非常满意；

• 在使用方面，63.0%的受访者认为缺少政策要求和实施指南、59.3%认为缺少市场规范和安全保障，59.3%认为缺少相关的安全意识和应用知识；

• 在实施方面，44.4%的受访者认为有集成与互操作性问题，40.7%认为投入成本高，33.3%认为产品/方案/应用实践较少。

本次调研收到用户侧有效调研问卷共44份，覆盖了金融、能源、制造、交通物流、电信运营商、消费服务业、医疗制药、教育培训、计算机或互联网、政府与公共事业共十大行业，其中，金融行业用户占到40%。参与调研用户的企业规模涉及大型企业（5000人以上）、中型企业（1000-5000人）及千人以下的中小规模企业，60%以上是中大规模企业。受访者的岗位职责主要是安全规划/管理、信息系统保障/管理、运营/运维、开发岗位。其中，安全规划/管理岗位受访者占比为70.4%。

调研样本显示，金融领域、计算机和互联网行业、能源、政府和公共事业行业对Agentic AI技术应用相对积极，特别是在数字化转型过程中的大中型企业（>1000人），他们对AI安全技术的需求更为迫切，且有能力进行相关技术的应用和部署。

受访者在当前阶段对Agentic AI安全的关注点，主要集中在以下三个方面：

• Agentic AI自身的风险分析及安全管控建议（81.5%）；

• Agentic AI在网络安全领域的典型应用及价值（77.8%）；

• 大模型及AI Agent的基础知识（48.2%）。

此外，网络安全智能化升级的建议和应用实践的关注占25.9%，国内外代表性厂商及产品特点的关注度占22.2%。相比而言，用户对Agentic AI产业发展现状的关注度较低，占比仅14.8%。

图1 调研样本分析

调研数据显示：

• 63.0%的受访者对Agentic AI技术表示“非常了解”或“基本了解”，并且没有人表示“完全不了解”；

• 51.9 %的受访者对Agentic AI在网络安全行业的应用表示“基本了解”或“非常了解”，完全不了解的比例为3.7%；

• 48.2%的受访者对Agentic AI的产品和方案表示“基本了解”，并且没有受访者表示“非常了解”。

这一数据说明，大多数企业对Agentic AI技术有了一定程度的了解，同时也在逐渐接受在网络安全领域的应用，但随着应用场景的细化认知程度在逐渐下降。这也进一步反映出 Agentic AI技术在行业推广应用的广泛性和普及度还较低，方案应用尚处于早期探索阶段。

图2 用户对Agentic AI的了解程度

关于Agentic AI与传统网络安全体系的关系，调研显示：63.0%的受访者认为Agentic AI可以作为传统网络安全体系的补充和增强；11.1%的受访者认为Agentic AI可以替代传统网络建设；18.5%的受访者认为两者是相互独立、并行存在的关系。

在支持企业应用Agentic AI实施网络安全建设方面，调研显示：74.1%的受访者对企业采用Agentic AI进行网络安全建设表示支持，其中22.2%的受访者表示非常支持；11.1%的受访者态度相对中立，没有明确支持或反对；另外，14.8%的受访者在应用Agentic AI方案方面表达了不同程度的担忧。

如雷达图的特征差异所示，大多数人认可Agentic AI技术在网络安全方面的潜力，对应用Agentic AI方案持积极态度。然而，在实际应用过程中仍存在一定的担忧和不确定性，这可能与技术的复杂性、潜在风险以及对现有安全体系的影响有关。

图3 企业采用Agentic AI的态度

调研显示，目前大模型和Agent在企业中的实际应用比例较低，仅7.4%；但有44.4%的受访者表示企业有计划引用Agentic AI方案；然而，仍有48.2%的受访者表示企业暂无引用计划，这可能与技术复杂性、成本或对现有安全体系的冲击有关。

预算方面，在有计划实施Agentic AI建设的企业中，18.5%的企业表示有明确预算。其中，预算<100万元的占14.8%，预算在100万元以上的企业仅3.7%。

这组数据也反映了企业在引用Agentic AI时仍面临成本和资源分配的不确定性。尽管市场对这些技术的潜力持积极态度，但实际应用仍需克服技术成熟度、成本和企业内部决策等挑战。

图4 采用及计划

调研显示，半数左右的受访者对Agentic AI不同维度的使用感受表达了观点。其中，在流程化和数据处理效率方面的满意度，40.7%的受访者表示满意以及非常满意；风险分析和告警研判方面，51.5%的受访者表示满意以及非常满意；易用性和友好性方面，51.8%的受访者表示满意以及非常满意；维护方面，44.4%的受访者表示相对容易，但也有18.5%的受访者表示维护难度较大。

不同维度的体验感受说明，尽管Agentic AI在多个方面的表现都取得了用户认可，但仍有较大的改进空间，特别是在维护方面。

图5 使用满意度

调研显示，81.5%的受访者表示对国内主流的安全大模型和AI Agent安全厂商有过了解。其中，33.3%的受访者认为产品有一定成熟度，48.2%的受访者认为产品不成熟或对产品了解较少不确定其成熟度，认为产品成熟度水平为高的为0。

在推荐企业采用Agentic AI方案的调研中，77.8%的受访者表示不推荐采用或无法给出建议，主要原因是由于技术成熟度不高；20.8%的受访者推荐企业采用，这部分观点的主要原因是：Agentic AI在提升事务处理效率、降低运营成本和风险监测有效性等方面的助力非常明显，智能化是必然发展趋势。

这一组调研也反映出，Agentic AI技术成熟度较低，应用尚处于探索阶段，用户对采用相关方案的态度较为谨慎。

图6  Agentic AI产品成熟度

为详细了解Agentic AI在安全行业的应用挑战，安全牛从宏观和实施两个层面分别进行了调研。

宏观挑战，85.2%的受访者对该调研表达了相应的观点。其中，认为缺少政策要求和实施指南（63.0%）、缺少市场规范和安全保障（59.3%）和缺少相关的安全意识和应用知识（59.3%）的比例最高，而认为人才储备不足的占比（14.8%）相对较小。

实施层面，81.5%的受访者对该调研表达了自己的观点。其中，占比最高的3项挑战分别是：集成与互操作性问题（44.4%）、投入成本（40.7%）、产品/方案/应用实践较少（33.3%）；其次，依次是使用复杂度高和人才短缺问题（25.9%），模型内容的准确性和可靠性问题（25.9%），模型可信性（14.8%），缺少AI建设的政策和方针（18.5%）。

综合以上两组数据，我们认为：当前Agentic AI在企业网络安全建设中面临了多方面的挑战，推动Agentic AI的广泛应用，需要从技术、人才、政策、市场和教育等多个方面入手，共同解决当前面临的问题。

图7 应用挑战

调研显示，采购Agentic AI方案时，企业最关注产品的兼容和可持续运营性，占比达到66.7%；其次是模型的安全性（占比59.3%）、技术先进性（占比51.9%）、技术支持（占比48.2%）。相比之下，性价比的关注度最小，占比仅11.1%。

这一调研表明，目前阶段性价比还不是用户方案选择时最关心的问题。相应地，技术的创新性、实际应用效果和长期稳定性的关注度更高。同时，用户也希望在采购后能够获得可靠的保障和服务。

图8 企业选择方案的关注点