《AI時代Agent原生企業崛起——現狀、趨勢與風險控制》報告發布（附下載二維碼）

AI及AI Agent技術爆發不僅實現了“工具賦能”到“智能決策”范式的轉變，還驅動生產范式、商業模式、跨界競合層面的深度變革，重塑了傳統產業格局。向AI Agent原生企業轉型已經深刻影響到千行百業，無論是根基深厚的傳統企業，還是充滿活力的初創創新企業，都在積極探索中。對企業決策者而言，了解AI Agent原生企業的技術現狀、未來趨勢，并能戰略性地應對這一趨勢至關重要。

在此背景下，安全牛啟動了《AI時代Agent原生企業崛起——現狀、趨勢與風險控制》報告研究工作，聚焦于AI Agent原生技術、國內外企業實踐，從技術、產業、企業三個維度，系統性地剖析了AI Agent原生企業崛起的底層技術邏輯。同時，也透視了AI Agent原生應用系統面臨的潛在風險，探討了其對企業戰略、業務、合規方面的影響，并就如何構建長效的風險控制機制、打造具備韌性的AI原生組織體系的方法論提出了參考方法。希望為AI原生時代的企業安全建設提供創新性思路與可行性參考。

目前，報告研究工作已經結束，報告《AI時代Agent原生企業崛起——現狀、趨勢與風險控制》于7月31日正式發布。

報告核心發現速覽

1、技術趨勢

• AI人工智能領域，新技術在不斷出現，但也有個別技術，由于受到某些因素影響出現倒退趨勢。

• GenAI領域，新技術正呈指數級涌現，技術密集度較2023年顯著增加，當前還沒有技術越過“幻滅低谷期”。但研究認為，其中70%的技術都將會在2~5年內成為主流應用。

2、產業現狀

• 美國廠商憑借算法積累、算力儲備和數據壁壘占據全球基礎模型技術制高點。國內，通用大模型和專用大模型整體呈現著通用基座與專用深耕的二元發展格局。

• “百模大戰”后，模型性能差距開始收斂，初步形成了頭部格局。

• 多模型大模型、垂類大模型和分布式訓練，在未來3～5年，會成為生成式人工智能領域非常重要的三個發展趨勢。

• 通過Agent工具鏈實現垂向布局，正成為企業搶占AI Agent原生市場制高點的關鍵戰略路徑。

• Web Agent、數據Agent、用戶助手型Agent落地應用會相對較快，行業落地呈現明顯的梯隊化特征。

3、組織風險及挑戰

• 組織風險：AI Agent原生企業的系統架構相對傳統架構發生很大的變化，也同步衍生出了新的安全隱患，使AI Agent原生企業面臨了系統、業務、合規和法律方面的多重風險挑戰。

• 系統風險：在垂直分層的Agent系統中，模型層、數據層、應用層與交互層的運行機制高度聯動，風險并非孤立存在，而是有強耦合性和高度關聯性。

報告價值錨點

趨勢與機遇

• Agent-first設計：業務流程原生嵌入Agent基因，組織向“人機混編”轉型。

• 虛擬勞動力平臺：中小企借標準化Agent租賃切入智能化，B2B服務藍海開啟。

• 生態級互聯互通：Agent App Store雛形浮現，協議標準化（如A2A/MCP）打通跨平臺協作。

技術路徑

• 四階段演進：企業邁向AI Agent原生形態是一個循序漸進的過程，通常經歷工具化→任務驅動→人機協作→原生企業四個階段。

• 構建和運營：實際構建和運營中，要從業務戰略出發，避免出現“技術孤島”或“短期上線、長期失效”的風險。

• 部署策略：業務數據敏感性、合規性高的企業建議采用私有化，對部署成本和彈性擴展要求較高的建議選用云托管，跨境業務及混合架構。

風險應對

• 戰略視角：從合規引領到技術落地，再到運行保障的完整閉環邏輯。

• 系統視角：構建了“生命周期×系統安全”的二維分析框架。

• 安全三道防線：模型上線前合規與能力基線校準，運行中實施網關攔截+圍欄控制雙軌機制，事后全鏈路行為追溯，責任歸屬可驗證

AIGC三大安全能力及代表性廠商

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