报告概述
本报告聚焦代理式AI（智能体AI）在企业中的部署与价值释放。研究覆盖电信、制造、零售、金融和医药等行业，分析了实现代理式AI的关键特性（如统一数据、可组合工作流、实时处理等），识别了数据碎片化、治理缺失、成本不可预测等五大障碍，并提出理想的集成解决方案——由Snowflake支持的Capgemini AI可扩展性平台。报告通过案例和清单，为企业从实验走向规模化生产提供实用指南。
报告的核心结论
代理式AI的规模化部署将带来显著的竞争优势
报告引用研究指出，93%的领导者认为在未来12个月内成功大规模部署代理式AI将带来竞争优势。预计到2028年，自主智能的经济价值将达到4500亿美元，企业应尽快行动以抢占先机。
数据碎片化是代理式AI落地的主要障碍
企业数据常分散在多个孤立的系统中，导致AI代理无法获取完整、一致的信息。报告强调，统一且AI就绪的数据是代理智能决策的基础，缺乏它会显著拖慢部署速度并增加成本。
可组合AI工作流是实现扩展性和成本效益的关键
代理式AI系统需要多个智能体协同工作。可组合工作流允许企业混合、匹配和重用AI组件，避免重复开发，降低资源浪费，从而实现真正可扩展且成本可控的AI部署。
集成式解决方案能大幅缩短部署时间并降低成本
报告展示，使用如Capgemini AI可扩展性平台等集成方案，可比孤立构建快60%-70%部署，每应用开发成本更低，且通过统一治理和监控提升AI可靠性。
报告回答的关键问题
什么是代理式AI？
代理式AI是一种能够自行设定目标、做出决策并采取行动以实现目标的系统，无需人类逐条指令。它由多种智能体（如RPA、机器学习模型、生成式AI代理）协同工作，并能通过自身行动学习改进，无需人工干预。
企业部署代理式AI面临哪些主要挑战？
报告指出五大常见障碍：复杂低效的扩展（缺乏可重用组件）、缺乏可组合性和治理（代理可能失控）、运营壁垒与集成挑战、不可预测的成本与不一致性能，以及数据隐私与安全问题（尤其在高监管行业）。
如何确保代理式AI的安全和合规？
需要建立自动化的数据治理框架，确保代理遵守道德与法律规则。报告建议集成解决方案提供统一的治理、可观测性与安全功能，管理数据访问，并通过持续监控和人工监督来防止风险。
报告中的代表性数据
领导者认为代理式AI将带来竞争优势的比例
2025年，根据嘉信近期研究，93%的领导者认为在未来12个月内成功大规模部署代理式AI将带来竞争优势。
代理式AI到2028年的经济价值预测
2028年，报告预测到2028年，自主智能（代理式AI）在14个国家产生的经济价值将达到4500亿美元。
集成解决方案相比孤立构建的部署速度提升
资料未明确，报告指出，使用Capgemini AI可扩展性平台等集成方案，与断开连接、各自为政的构建相比，能够快60%-70%部署。
以上数据根据报告摘要整理，具体统计口径和数值请以完整报告原文为准。
完整报告包含什么
- 代理式AI成功的关键特性详解，包括统一数据、可组合工作流、自优化管道、实时处理、优化计算和自动化治理。
- 三大高价值行业案例：电信（网络故障自愈）、制造与供应链（预测性维护、优化生产线）、零售与电子商务（个性化购物、退货优化）。
- 五大常见障碍的深度分析：低效扩展、缺乏治理、运营壁垒、成本不可预测、数据隐私与安全，每个障碍附有警示信号。
- 理想解决方案的实用清单：涵盖用户友好界面、可定制代理、跨资产一体化治理、可预测成本、本地LLM访问等12项具体能力。
- 金融服务与医药行业的详细实施案例，展示集成平台如何降低开发成本、加速药物发现、实现持续洞察。
- 关于数据平台（Snowflake）和AI可扩展性平台（Capgemini）技术架构的说明，包括实时数据摄入、模型评估及版本控制。
- 对商业用户的行动建议：如何从实验转向规模化部署，并通过人机协作交付可衡量的成果。
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