你可能已經擁有一個用于開發和管理智能體的平臺，甚至可能有兩個或更多，這種智能體的泛濫使得智能體能夠在企業的更多領域中運作，但也帶來了更高的復雜性、增加了安全顧慮，并可能損害投資回報率。

在過去的一年里，供應商們一直在急于將智能體產品添加到他們的產品組合中。微軟、AWS、谷歌、IBM、Salesforce、ServiceNow、Workday和SAP都已經涉足這一領域，而數據管理軟件提供商Informatica本周也承諾將在其智能數據管理云中添加智能體，以自動化數據處理流程。

對供應商鎖定的擔憂

分析師表示，供應商之間的激烈競爭以及對供應商鎖定的擔憂正在推動智能體的泛濫。

“企業感到困惑，正在討論應該投資哪種智能體解決方案，因為幾乎所有的云服務提供商和SaaS玩家都提供某種形式的智能體產品。”咨詢公司West Monroe的合伙人Cam Cross說。

West Monroe的客戶正在采用多個智能體，因為智能體領域沒有明確的贏家，而且目前投資于單一平臺存在供應商鎖定的風險，Cross說。

此外，沒有什么能阻止企業再添加“一個”智能體平臺到他們的組合中，因為供應商們正以免費或低價的工具及其他優惠來吸引他們，Cross補充道。

一個熟悉的故事

智能體的泛濫，無論是智能體還是其他類型的智能體，都是企業技術領域新產品類別的一個熟悉特征。我們已經見證了數據庫、云計算、GenAI和大型語言模型(LLM)的興起過程中的這種泛濫——還有上一代自動化工具。

The Futurum Group的CIO實踐負責人Dion Hinchcliffe將智能體的泛濫比作RPA在其鼎盛時期不受控制的擴散。他說，RPA最初也是從小處著手，比如自動化發票處理、客戶入職等，但很快就演變成了一堆脆弱、重疊的機器人，且治理不善。

“同樣的風險也適用于這里：自主式智能體大腦的RPA，它們更聰明，適應性更強，但如果沒有協調，它們就會相互碰撞、重復工作，并讓用戶和系統都感到困惑。”Hinchcliffe說。

West Monroe的Cross看到了智能體泛濫與企業服務總線(ESB)架構增長的相似之處，后者用于在應用程序之間交換數據。

“許多技術供應商都有自己偏好的ESB集成工具，這使得企業內擁有了太多類似的工具。隨著時間的推移，許多企業不得不整合這些工具以降低成本。”Cross說。

無論是RPA、ESB還是智能體，為同一任務擁有多個技術平臺都可能導致更高的運營和支持成本、許可挑戰，以及需要維護多種技能集。

AgentOps能否阻止智能體的泛濫?

為了防止智能體的泛濫，IT領導者必須在它深入企業之前果斷采取行動。

數字工作者平臺DoozerAI的聯合創始人Paul Chada表示，他們可以從之前的泛濫事件中吸取教訓。

“數據庫的泛濫表明，數據治理必須在廣泛采用之前進行，而云計算的泛濫則表明，沒有監督的分散采購必然導致低效。”Chada說。

Hinchcliffe建議企業現在應采用AgentOps思維。“CIO們應該專注于在智能體泛濫之前創建一個企業范圍的生命周期管理、可觀測性、安全性和投資回報率測量流程，”他說。“領導者應該從DevOps和MLOps中汲取靈感：工具、護欄、測量和中央政策層是關鍵，他們應該指定一個跨職能團隊來管理智能體的采用，以免每個部門都推出自己的智能體解決方案。”

應對智能體泛濫的協議

另一種控制智能體泛濫的方法是企業專注于智能體之間的互操作性，他們可以通過尋找支持模型上下文協議(Model Context Protocol，MCP)的系統來實現這一點，MCP是一種連接AI系統與數據源的通用、開放標準，另一種可能性是采用谷歌的A2A協議，該協議用于跨多個系統的自動化工作流程。

然而，MCP和A2A都還處于開發和采用的初期階段，而且這樣的協議和接口標準肯定會激增。事實上，IT領導者接下來可能不得不應對的威脅是智能體協議的泛濫。