通过人工智能代理获胜的企业限制了代理单独可以做的事情

在过去两年的大部分时间里，企业人工智能的普遍信念是，更多的自主性等于更好的性能。构建能够跨多步工作流程进行规划、决定和行动的代理，并为它们提供尽可能大的运行空间。这一假设现在正在实际生产环境中进行大规模测试，但在许多部署中，它都失败了。最终受益于代理人工智能的公司不一定是为其代理提供最大灵活性的公司。他们创建了具有特定职责的人工智能代理，并确保它们在明确的规则内运作。 两个数字几乎告诉了您2026年中期代理人工智能的一切情况。根据Gartner自己的预测，超过 当今运行的人工智能代理项目中有40%无法生存到2028年 .不是因为模型不合格，而是因为成本不断上升，商业价值不明确，风险控制不足。 麦肯锡2026年AI信任成熟度调查 这与预测相符：每个行业的人工智能部署都在加速，但平均责任人工智能成熟度仅为2.3/4。只有大约30%的组织在治理和代理人工智能控制方面达到了3级或更高的成熟度。 将这两个数字并排放在一起，故事就不言自明了。能力超出了控制范围。 这种转变也正在改变竞争框架。2024年至2025年的竞赛是关于谁能最快地部署最具自主性的代理。2026年至2027年的竞赛是一场信任竞赛。 这不是谁能建造 最有能力的代理人 .这是关于谁可以让一个代理批准的生产风险，法律和合规性团队，并保持批准一旦它的生活。这是一种与大多数企业准备应对的不同的工程挑战。 Gartner将故障模式描述为具体且可重复的。项目启动时采用雄心勃勃的、广泛自主的工作流程。他们在几周内就达到了集成的复杂性。不

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