2025年，AI智能體從一個概念熱詞，迅速成為企業智能化戰略中繞不開的主角。生成式AI的廣泛普及為Agent的發展提供了土壤，而企業對降本增效、業務自動化、決策智能化的現實需求，則推動AI Agent從理念走向落地。

“現在幾乎沒有一家客戶不談AI智能體。”Cloudera大中華區技術總監劉隸放坦言，自春節以來，AI Agent已成為他與客戶對話中最常被提及的詞匯。這種現象背后，不僅是技術的躍遷，更是企業對效率提升與流程重塑的強烈期待。

Cloudera大中華區技術總監 劉隸放

其實，Agent的概念并不新鮮。在大語言模型（LLM）尚未普及的早期階段，Cloudera已在部分客戶中探索過基于Agent的業務代理機制。那時的Agent更多依賴傳統IT手段，通過規則引擎和交互式邏輯提升流程效率，本質上是流程自動化工具。隨著技術演進，尤其是LLM的出現，Agent從“規則執行者”轉向“語義理解者”和“流程協同者”，AI Agent由此真正具備了智能化基礎。

“LLM的廣泛應用不僅推動了生成式AI的成熟，也讓AI Agent成為可能，甚至促成了Agentic AI方法論的進一步發展。”劉隸放認為，從本質上講，LLM提升了Agent對復雜業務的理解與處理能力，使得“代理式智能體”的效率和執行力顯著增強，成為企業提升生產效率與流程智能化的關鍵引擎。也正因此，AI Agent在企業中的熱度迅速上升，成為幾乎所有客戶都在嘗試的新方向。

Cloudera最近發布的《企業AI智能體的未來》報告顯示，96%的受訪企業正在加速部署AI Agent。尤其在中國，71%的企業表示過去在生成式AI上的投入已經為Agent部署打下基礎。更重要的是，部署AI Agent的目的已從“探索新技術”轉向“獲取業務價值”：提升流程效率、增強客戶響應、降低人力成本。

不過需要注意的是，關于AI Agent的落地有一個普遍誤區：很多企業仍將重心放在“模型大不大、卡夠不夠、Agent是不是熱的”這些表層指標上，而忽略了決定智能體是否可用的真正底層邏輯——數據。

“我們看過很多客戶，GPU買了、模型裝了，但真正落地時才發現‘巧婦難為無米之炊’。”劉隸放舉例說，前不久他拜訪了一家制造業客戶，對方領導層對AI部署寄予厚望，但由于生產系統（OT）和管理系統（IT）數據割裂，導致缺乏可用于訓練和推理的數據，“模型再強也沒法發揮作用”。

相反，那些已在數據體系上投入多年、具備成熟數據資產的企業，往往能較早實現Agent的落地應用。例如銀行、電商等擁有APP和用戶交互系統的企業，已經習慣使用機器人進行前端應答。這類系統背后正是大量數據驅動的流程引擎，如今借助LLM與AI Agent技術，不僅響應更精準，也顯著提升了運營效率。

也就是說，數據文化成為決定企業AI智能體成敗的關鍵因素——企業必須先具備數據治理與分析的能力，形成“結構化、可管控、可追溯”的數據體系，否則智能體只能淪為“空中樓閣”。

在Cloudera的實踐中，劉隸放的建議是“從簡單可控場景入手，逐步推進”： 一是Chatbot類知識問答系統；二是基于IT系統運維的Agent自動化。前者因其模型門檻低、部署快，適合作為企業內部知識圖譜的入口；而后者則因運維日志數據豐富、結構清晰，是訓練與驗證Agent行為的天然土壤。

在AI加速產業化的背景下，Cloudera正持續擴展其平臺能力，從傳統的數據分析廠商，演進為具備端到端AI能力的企業級平臺提供者。劉隸放透露，早在AI熱潮興起之前，Cloudera就推出了CDSW數據科學工作臺，為企業提供機器學習模型開發、測試和部署環境。

如今，Cloudera在此基礎上構建了更完整的AI平臺——Cloudera AI。這一平臺不僅整合了CDSW，還引入了LLM DevOps、AI推理服務、低代碼開發組件，以及面向AI Agent開發的專屬Studio工具。通過模塊化、拖拽式界面，企業開發者可以快速完成模型選擇、微調、提示詞工程、RAG增強、Agent流程編排等關鍵步驟，并將訓練過程全程留痕、可溯源，為持續優化與合規治理提供支持。

此外，Cloudera AI支持企業級部署需求，如模型資源配額分配、多角色協同開發、Kubernetes原生運行環境等，確保模型從訓練到生產部署過程中的統一調度與安全管理。平臺還與NVIDIA深度合作，集成NIM推理微服務，并與Crew AI協同打造Agent Studio，實現從開源生態到企業應用的閉環連接。

劉隸放強調，Cloudera的目標不是構建“單點AI工具”，而是打造一個聯通數據、模型與流程的完整AI平臺，將機器學習、LLM能力與企業級Agent部署能力全面貫通，為企業構建可控、可演進的智能化基礎設施。

與此同時，在AI Agent逐步走向生產化的進程中，企業對數據安全與治理的要求被推到了前所未有的高度。當前企業使用AI模型——無論是開源還是閉源——都繞不開一個核心問題：如何在可控、可信的環境中進行數據訓練與推理。

企業往往需要將通用模型進行微調，以適應自身業務語境，這就必須將企業內部的數據引入模型訓練流程中。然而，這一過程中存在諸多風險，包括敏感信息泄露、數據污染、語義偏見甚至政治不當內容的引入。尤其是在高合規行業，企業往往如履薄冰，“頭上懸著一把劍”，必須確保每一步訓練過程都是安全可追溯的。

為此，Cloudera提出了“全鏈路可溯源”的模型管理理念，不僅要求對訓練數據來源、模型變更過程進行登記記錄，還要支持多人協作環境下的角色權限控制和資源配額調度。在一些大型金融客戶中，甚至已形成上千人同時協作開發與訓練AI模型的作業規模，對平臺安全性與可治理性提出極高要求。

這一理念也延伸到了數據平臺的底層架構。劉隸放認為，AI智能體對數據調用的能力提出了新挑戰：傳統的數據倉庫架構存在嚴重的數據孤島問題，導致模型難以訪問全量數據。為解決這一難題，Cloudera依托Iceberg等現代數據湖技術，構建了“湖倉一體”的數據底座，實現了統一的數據接入、元數據管理與治理機制。

“相比把數據分散在多個系統中統一調度，我們更鼓勵客戶把數據匯聚到一個可以集中處理、可控可追蹤的統一平臺。”劉隸放表示，這種集中的數據架構不僅降低了AI模型訓練與推理的技術門檻，也為智能體在企業全流程應用中提供了堅實基礎。

從數據訓練到模型調度、從權限管理到資源分配，Cloudera希望通過湖倉一體架構+AI平臺化能力，為企業構建一個真正“安全、合規、可持續”的AI智能體運行環境。這不僅是對技術能力的重塑，更是對AI可信體系的一次系統性構建。

尤其是大語言模型在企業中的加速應用，企業對于AI系統的安全性、準確性和可控性也提出了更高的要求。AI落地所面臨的最大挑戰，就是客戶對數據隱私、模型偏差以及結果可信度的顧慮。

在許多企業場景中，95%的準確率聽上去已足夠優秀，但一旦涉及金融、醫療等高風險行業，這5%的誤差可能意味著不可接受的后果。更復雜的是，人們在心理上可以容忍人的錯誤，卻往往難以接受“機器犯錯”。這種對完美性的苛求，成為AI智能體部署過程中的文化阻力。

基于此，Cloudera從平臺設計上提供了一套完整的應對機制：首先鼓勵客戶采用可溯源的開源標準，以提升模型訓練過程的透明性與可控性；其次，通過低代碼工具降低人力與技術門檻，助力企業快速構建符合自身業務語義的模型；同時，Cloudera在平臺中構建了封閉可管控的訓練環境，配套完善的數據治理與溯源機制，確保訓練過程在安全合規范圍內可追蹤、可驗證。

劉隸放特別提醒，企業在部署AI智能體時切忌“頭重腳輕”——即聚焦模型功能，卻忽略數據底座。 “AI不是憑空產生洞察，它依賴于底層平臺長期的數據積累和治理能力。”Cloudera堅持推進湖倉一體架構的現代化演進，將數據的查詢效率、安全管控、數據質量提升與AI能力同步融合，為智能體的真實落地提供扎實的基礎。

Cloudera也看到，客戶的擔憂并非阻力，反而是推動AI平臺健康發展的動力。“當客戶有憂慮，就意味著我們有機會去解決問題。”Cloudera持續通過版本迭代，推出如低代碼RAG Studio、AI Studio等組件，降低客戶開發門檻，加快從概念驗證（POC）到生產部署的轉化速度。

一個健康的AI生態，不僅需要強大的技術支持，更離不開客戶開放、務實的心態與長期的系統建設。AI智能體的成功落地，不是某個模型的勝利，而是數據平臺、開發工具、安全治理與組織機制共同進化的結果。

據了解，在AI智能體的行業應用中，金融與制造無疑是當前進展最為積極的兩大領域。以銀行為例，AI Agent已在多個場景中實現高ROI，如風險評估、反欺詐檢測、保險承保輔助、投資建議生成等。這些任務原本高度依賴人力判斷，如今通過Agent輔助，既提高了效率，也降低了出錯率。

制造業則在產線優化、預測性維護、供應鏈管控等方向取得成效。一些頭部制造企業已實現IT-OT一體化，使設備數據、質量指標、環境參數實時上傳并觸發智能響應流程。“比如設備溫度異常，AI Agent可自動比對歷史異常模式，推送給維修人員。”

不過，即便是頭部行業，企業內部也仍面臨人才、成本、合規等挑戰。“我們這兩個月接觸了多家制造業客戶，幾乎每家都新成立了AI部門，負責人普遍很年輕、有工程背景，也具備一定的業務理解力。”劉隸放認為，這一代AI應用推動者，將成為企業智能化落地的核心驅動力。

值得注意的是，生成式AI與代理式AI并非割裂的技術路徑，而是一個自然銜接、逐步演進的過程。生成式AI往往聚焦于解決特定任務，例如文本生成、語言理解、代碼生成等，強調單點能力的表達；而代理式AI則在此基礎上進一步發展，將多個“能力節點”以流程化方式串聯起來，形成完整的業務執行鏈路。

劉隸放以Cloudera客戶的典型案例為例，描繪了這一演進路徑的實際落地過程。去年，許多客戶已開始嘗試使用生成式AI進行自然語言轉SQL的功能（Text to SQL），用戶只需輸入一句話，平臺便可自動生成標準SQL語句并完成查詢。而隨著智能體能力的增強，客戶希望將這一過程進一步簡化——不僅能生成查詢語句，還能自動執行、展示結果，實現“從語言輸入到結果輸出”的閉環交互。

當然，不同企業的推進節奏會有所差異，有的企業選擇先打磨前端應用場景，專注于優化與LLM的交互；有的則已開始嘗試將多個模型能力以Agent方式整合，并推動業務流程自動化。在他看來，這兩條路徑并不沖突，而是相輔相成。每一個被LLM解決的“任務節點”，都可以成為智能體中的一個組件，最終通過Agent架構形成更加復雜的業務流和自動化決策網絡。

寫在最后

面對市場對AI Agent的狂熱期待，劉隸放反復強調要保持謹慎樂觀。“熱情沒錯，但基礎要打牢。否則今天買了AI一體機，明天發現沒有數據，最后做不出東西，反而更挫敗。”

技術總是在不斷演進的，今天是大語言模型，明天可能是圖模型。企業應該將更多精力投入到數據治理、知識體系建設與平臺化能力培養中，構建一套能支持持續演進的底座。

總的來看，代理式AI所帶來的不是一次簡單的自動化升級，而是企業系統協同能力的一次重塑。它既考驗數據能力，也挑戰組織結構，更要求平臺化思維與生態整合能力。

只有當AI Agent被嵌入業務血脈，企業智能化的飛躍才會真正到來。