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报告概述

报告由Kearney发布，研究新兴的代理式AI软件基础设施市场，重点分析从SaaS到代理即服务（AaaS）的转变。报告覆盖代理式AI基础设施的各个分层，包括代理平台、MCP运行时和服务器、上下文存储、市场、运营治理、财务商业管理以及开发测试工具。报告采用分层架构框架，评估各层的当前状态、代表厂商和未来演进，旨在帮助投资者、厂商和企业理解基础设施投资方向。对于读者，报告提供了系统性的市场认知和投资假设，指导资本配置。

报告的核心结论

编排层将成为代理式AI基础设施的战略控制点

报告指出，代理运行时和基础模型将趋于商品化，而编排层作为控制平面，将整合安全、治理、成本控制、多代理协调和可观测性，成为最持久的战略要地。独立于云的编排平台、工作流与编排混合平台以及开发者导向向上扩展的厂商值得关注。

财务与商业管理是最大的绿地机会

传统的CPQ、计费和FinOps系统无法处理自主代理的按结果定价和动态成本结构（如GPU价格波动），AI原生的财务基础设施（如AI原生CPQ、使用/结果计费引擎、针对推理成本的FinOps平台）提供了巨大的新市场机会，适合通过平台构建策略进行整合。

运营、治理与风险管理将融合为统一平台

随着代理进入生产环境，企业需要集成语义可观测性、持续策略执行、非人类身份治理和实时事件响应的平台。当前市场处于抢地阶段，买家倾向于集成平台而非碎片化解决方案，通过并购整合形成统一的代理控制平面是可行战略。

代理市场与注册中心将成为强制性基础设施

当管理成百上千个代理时，没有集中式目录和注册中心将无法运营。代理目录和注册中心类似于API网关和数据目录，一旦嵌入将具有高粘性。先建立治理优先的注册中心，再扩展至评估、认证和市场交易，将增加战略价值。

MCP与集成层成为新的API经济

模型上下文协议（MCP）正成为代理与系统交互的关键抽象层，但不会完全替代现有集成机制。企业需要具备治理、安全、可观测性和规模化发现的MCP平台。价值创造在于将MCP定位为企业集成控制平面，围绕其构建生态系统并货币化治理能力。

报告回答的关键问题

什么是代理式AI软件基础设施？

代理式AI软件基础设施是为支持自主代理运行所需的基础服务层，包括代理运行时、编排、MCP集成、上下文存储、市场、运营治理、财务管理和开发测试工具。该基础设施支撑从应用为中心的SaaS向代理即服务（AaaS）的转变。

代理式AI基础设施市场有哪些投资机会？

报告提出了八项投资主题，核心包括：编排层作为控制点、财务与商业管理的绿地机会、运营治理风险的融合、代理市场的强制性、MCP集成层的API经济、代理基础设施即服务（如Together.ai）、代理劳动力管理平台，以及跨投资组合公司的代理工厂。

代理式AI与传统SaaS在基础设施上有何不同？

传统SaaS依赖云基础设施、平台服务和运营管理；而代理式AI需要新的基础设施层，包括代理运行时与编排、MCP协议、记忆与上下文存储、代理注册与目录、以及针对自主行为的运营、治理和风险管理工具。代理式定价也从席位制转向使用/结果导向。

企业如何安全部署代理式AI？

报告强调运营、治理与风险管理层的关键作用，包括语义可观测性、生命周期管理、策略执行、审计溯源以及针对代理特有的威胁（如身份窃取、目标操纵、级联故障）的实时检测与响应。统一平台而非点方案是趋势。

哪些厂商在代理式AI编排领域领先？

当前编排市场以LangChain为早期领导者，其他包括开发者工具AutoGen、超大规模云厂商的编排层（Azure AI Foundry、AWS AgentCore、Google Vertex AI）、以及面向企业工作流的ServiceNow。报告预计编排层将独立于运行时成为战略焦点。

报告中的代表性数据

从目前数十亿美元增长到2030年代初的数百亿美元

全球代理式AI市场规模

当前至2030年代初，根据报告引用多个行业预测，复合年增长率常超过40%，具体取决于所包含的能力范围。

约300亿美元

AI软件基础设施市场规模

当前，报告引用Gartner等来源，预计未来几年CAGR超过40%。不包括基础模型市场。

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

  • 完整的技术分层架构图，展示代理运行时、MCP运行时与服务器、代理上下文存储（向量数据库、图数据库、文档存储、事件存储）、代理市场（注册中心、目录）、运营治理安全、财务商业管理、开发测试工具等各层的关系。
  • 对每层基础设施的详细分析：当前市场状态、代表性厂商（如Pinecone、LangChain、Credo AI、Together.ai等）和开源项目，以及未来12-24个月的演进预测。
  • 代理式AI运营、治理与风险管理的深入探讨，包括代理特有威胁框架（身份、自主性、访问三类威胁）及其应对策略。
  • 投资主题详细阐述：八项投资假设，包括编排层控制点、财务商业管理绿地机会、运营治理风险融合、代理市场强制性、MCP集成层、代理基础设施即服务、代理劳动力管理平台、跨组合代理工厂。
  • 开发与测试工具的分类与评估，涵盖SDK、仿真平台、测试分层（业务、应用、代理、模型、后端集成），以及物理AI（机器人）带来的扩展挑战。
  • 对投资者风险提示：纯开发者工具点方案难以规模化、模型依赖型投资存在平台风险、单一云锁定解决方案可能受限，以及长期战略建议（逐步构建集成代理栈）。

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