在过去一年中，大模型能力不断跃升，AI 应用层一度呈现“百花齐放”的局面。但当热潮褪去，产业界出现了一个更值得关注的现象：越来越多企业，特别是技术中台能力较强的大厂，开始“偷偷地”将注意力转向了 AI Agent 平台的建设。这不是一场突然兴起的技术热潮，而是 AI 系统基础设施演进的底层趋势。本文将从三个核心问题出发，深入探讨为何企业正在从“造 AI 应用”走向“造 AI Agent 平台”，以及AI Agent平台将如何改变企业智能化体系的未来底座。

企业为什么开始“自己造 AI Agent 平台”？

AI Agent 平台的兴起，是企业在面对 AI 系统部署和落地过程中的共识性演化。袋鼠云在与大量国央企和大型集团客户合作过程中发现，企业对 AI 的需求已经从最初的“技术好奇”阶段，进入到“系统建设”阶段。客户不再满足于一个个孤立的问答应用、内容生成工具，而是希望能统一调度多个任务、多类数据、多种模型的能力体系，这种需求催生了对 AI Agent 平台的系统化构建意愿。

平台化的第一推动力，是客户预算结构与项目目标的变化。企业愿意投资源建设的 AI 能力，正在集中在三类场景明确、标准化程度高的 Agent：

*   知识库 Agent：企业私有语义搜索与内部知识提问，已成为客户的标配需求；

*   智能分析Agent：让业务用户用自然语言提问、洞察、归因，改变了传统 BI 的交互逻辑；

*   工作流 Agent：自动执行工单、数据处理、审批流，实现流程的智能化承接与触发。

这三类 Agent 正在成为 AI 落地的“主流刚需”，而非技术尝试。与此同时，AIWorks 平台作为袋鼠云的 AI Agent 平台，在建设过程中明确提出，未来企业的 AI 系统一定会以 “智能体平台” 为基础设施形态存在，而不是一堆零散工具的堆砌组合。Agent 的价值不仅仅在于能自动执行任务，而在于它背后具备 “理解目标 + 拆解任务 + 组织工具 + 知识联动” 的能力模型，而这些能力必须依托一个平台统一承载，才能稳定交付。

袋鼠云 AIWorks 平台架构

更进一步地看，袋鼠云并不满足于构建一个 "技术工具集"，而是定位为打造企业级的“智能执行中台”：一个能服务于多系统、多角色、跨业务域的 AI 能力统一承载体，它既能下接模型、数据、知识、工具，也能上承各类智能应用场景，如袋鼠云的 AIMetrics 智能指标平台就是在 AIWorks 平台之上实现 Agent 服务化调度与接入的典型用例：以 Headless BI 与 Chat BI 为核心理念，重构的新一代体系能力—— 将业务语义层、开放服务能力与智能问数深度融合，构建起面向组织协同与决策治理的新范式。

构建 AI Agent 平台的最大挑战，到底出在哪里？

当企业试图从“用AI”走向“构建AI系统”，第一道碰到的就是“定义混乱与系统不可控”的巨大鸿沟。袋鼠云将 AI Agent 系统建设中面临的挑战分为三个维度：战略维度、技术维度与场景维度。

首先是战略挑战。今天，大模型能力日新月异，各种 Agent 框架层出不穷，产品定义很容易变得摇摆甚至模糊。但企业不需要模糊的创新，他们需要的是确定性的系统——能解决实际问题、具备交付路径、能够演进迭代的系统。因此袋鼠云在 AIWorks 建设初期就坚持“定义靠实践抽象，平台围绕场景交付”的原则。每一个 Agent 场景都不是闭门造车出来的，而是从真实业务场景中反向抽象，比如知识库问答来自大量政企客户对“私有化类 DeepSeek”的诉求，报表归因分析来自业务方对“不能只报数据，还要说原因”的强烈需求。平台从来不靠炫技实验，而靠“能部署、能跑通、能复用”的交付力。

其次是技术挑战。AI 技术的本质矛盾在于：模型越来越智能，但企业需要的是可控性。 大模型有能力，但也有幻觉；RAG 是主流方案，但召回率波动大、上下文结构易失真；复杂文档解析，即使做到 GraphRAG，在结构推理和权限边界上依然离“企业信任”有距离。对企业来说，不确定性=无法交付，这就是 Agent 系统必须平台化的原因。在 AIWorks 平台中，我们把 Agent 技术拆解为一组组可控能力模块，这是能够放心地将 Agent 变为“业务助手”的前提条件，这些模块构成了“AI 系统级能力的管控平台”。企业使用 AI 的本质并不是要“更智能的工具”，而是要“可预测、可追责、可治理”的系统能力。

最后是场景挑战。我们看到许多 Agent 平台项目落地受阻，并不是技术实现不行，而是“没有场景真实动机”——业务部门不愿意接、不愿意用，不知道用完之后到底解决了什么问题、提升了什么指标、ROI 怎么算。袋鼠云的做法是场景前置，每一个 Agent 能力交付前都围绕业务角色进行设计，并与客户一起梳理从“触发 → 调用 → 反馈 →评价”的闭环流程，例如在 AIMetrics 中，我们定义了“从自然语言提问 → 查数 → 异常归因 → 结论生成”的完整 Agent 链路，确保系统落地能“真正承担任务”，而不是变成“语义翻译工具”。

袋鼠云选择 **“以平台承载技术，以场景锚定落地”** 的方式，构建企业可持续进化的 AI Agent 系统。

AI Agent 平台将成为产业数智化共建底座

AI Agent 平台不仅是一个能力框架，更是企业AI系统的主中枢。AI Agent平台将成为未来企业AI架构的“新操作系统”，其地位类似于 DevOps 之于研发，Kubernetes 之于云原生。过去 AI 系统的主角是“模型”，未来的主角则是“任务”。AI Agent 平台要解决的，不是“一个 Prompt 怎么写”，而是“一个目标怎么被稳定拆解、执行、验证、闭环”，它要统筹模型、工具、知识、权限等全部智能资产，并通过角色化、模块化、服务化的方式封装成“可部署的 AI 劳动力”。可以总结来说：

*   过去 AI 系统的角色是“辅助人决策”；

*   而未来 Agent 的角色是“直接代人执行”。

此外，Agent 平台或将成为企业 AI 能力的统一入口与权限边界。它不只是内部能力承载体，更是外部模型调用、数据打通、工具注册与协同的统一控制层。谁掌握 Agent 平台，谁就拥有了“AI 调度主权”，这将是企业智能化系统真正的核心竞争力。

更重要的是，我们判断 AI Agent 平台不应成为少数头部企业的专利。它未来一定会以“平台 + 框架 + 服务”的复合形态普惠化存在，成为企业智能化的共建平台。袋鼠云正是以 AIWorks 平台为基础，构建标准化 Agent 运行机制，同时将其能力嵌入到知识库问答、智能分析等多场景产品中，使更多企业能“用上 Agent 的价值”。这也是我们提出“AI Agent 平台将成为产业数智化共建底座”的核心逻辑。

AI Agent 平台建设的热潮背后，不是又一次新的应用风口，而是一场持续性地战略基础设施演进。我们正在从“能调模型”走向“能调系统”，从“语义调用”走向“目标调度”，而 AI Agent 平台将成为这一切的中枢底座。它将定义企业如何组织 AI、如何落地 AI、如何掌控 AI 的可控性、安全性和经济性。

我们相信，AI Agent 平台将很快成为 AI 系统走向企业级信任的第一张门票。

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