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。

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。

在袋鼠云看来，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。袋鼠云愿意做推动者，也欢迎更多生态伙伴持续加入这场共建。