AI Agent原生企業落地的技術路徑之二

一、AI Agent應用系統的構建和運營

AI Agent系統框架是一種指導Agent業務或應用落地的系統性、工程化方法，但其實際執行效果受限于技術成熟度、業務邏輯復雜性及運行環境等多重因素。在啟動Agent系統建設之前，企業應系統梳理業務訴求，全面評估系統建設及長期運營對戰略目標、資源投入及組織能力的影響，確保建設路徑與企業發展方向相契合。

與企業戰略目標對齊

厘清系統建設與運營如何對齊企業的戰略目標，是推動AI Agent系統成功落地的前提。安全牛建議：企業在AI Agent系統建設中從業務需求、系統建設和長期運營三個方面進行統籌規劃。

與企業戰略對齊的三個方面

（1）業務需求：非標準化流程催生定制化需求

當前，大多數企業在組織管理、業務流程及數據規范方面尚未實現標準化、模塊化的能力沉淀。由于各企業的運營邏輯和業務模型存在顯著差異，通用型Agent很難“即插即用”。以知識管理、客服助理、財務審計等場景為例，不同企業對任務邊界、響應邏輯、合規標準的定義往往各異，難以用一個統一的Agent模板進行封裝與復用。因此，企業在Agent應用推進過程中，不可避免地需要進行場景定制、模型微調與上下游系統適配。

（2）系統建設：AI原生架構帶來系統建設的變化

不同于傳統的信息系統，AI Agent應用系統具備較高AI原生特性，包括：對大模型與大數據訓練的高度依賴、對彈性計算資源的強依賴、對可解釋性與行為約束機制的要求，以及人機協同式交互方式等方面。這些特點決定了AI Agent系統在開發、部署與運維過程中，與傳統 Web 或業務服務系統存在本質差異。企業在系統開發與應用構建階段，必須引入與AI Agent架構相適配的技術棧、資源配置和運維策略，以確保系統的可持續性與業務適配性。

（3）長期運營：權衡平衡成本投入與運行風險

從生態環境看，AI Agent原生企業還處于AI原生與云原生基礎設施融合發展的進程中。由于云計算服務的逐漸成熟，業務云原生化、企業向云原生轉型已是一個非常重要的發展趨勢。而云原生技術棧中的容器化、微服務架構、彈性資源調度、高運維保障機制也天然契合Agent應用對彈性、高動態負載、高運維保障的需求。隨著AI原生與云原生的進一步融合，云原生DevOps工具鏈也能夠有效支撐AI Agent應用的持續集成、敏捷迭代與多環境部署需求，顯著提升企業對AI Agent系統的交付效率與運維可控性。

因此，在企業推動新系統（如 AI Agent系統、AI平臺或云原生架構）落地的過程中，技術建設往往只是問題的一部分。更關鍵的是，企業還必須從業務戰略的角度出發，統籌考慮系統在長期運營中的可持續性、業務協同機制的適配性，以及對組織能力、人員結構、治理流程的影響。特別是在快速迭代和復雜聯動的業務環境下，企業不僅要關注系統本身的性能與穩定性，還需確保其與企業長期發展目標相匹配，避免出現“技術孤島”或“短期上線、長期失效”的風險。

開發和運行解耦

基于云原生和AI原生的理解，安全牛認為：未來，AI Agent應用系統仍會遵循DevOps敏捷開發的原則。但在向AI Agent原生轉型過程中，應優先從開發工具鏈、運行環境上向Agent原生對齊；技術架構上，開發和運行解耦仍然會是一個最佳的實現方式。

開發和運營解耦是實現AI Agent應用系統高效、靈活運行的關鍵。這種架構借鑒了數通領域數據面與控制面的分離設計的成熟模型，兩者既獨立運行又緊密協同，共同支撐AI Agent原生系統的智能化運作。優勢包括：

(1) 有利于業務安全、可靠運行；

(2) 可以實現高效地開發迭代和系統運維；

(3) 無論是私有化部署企業，還是云原生部署或混合部署都可以適用。

開發和運行邏輯分離示意圖，如圖所示。

構建和運營邏輯分離

（一） 開發管理：AI Agent開發和運維管理

開發管理在數據領域稱為控制面，負責Agent應用開發和運維管理，包括開發、構建、部署、監控、管理、優化全生命周期管理。由于業務模式的非標準化，Agent的開發和運維管理通常會由企業自己負責。

大模型技術架構和數據驅動是Agent應用與傳統業務軟件的兩個核心區別，這也決定其開發和運維環境與傳統業務軟件有很大區別：

• Agent應用開發環境需集成模型調用接口、模型微調框架等組件；

• Agent應用的性能提升依賴海量數據的持續輸入與優化，開發過程中需頻繁進行數據標注、清洗和訓練，運行時則要實時處理用戶交互數據，用于模型的在線學習或反饋優化；

• 由于大模型技術架構的復雜性，低代碼開發已經成為AI原生、云原生的主流開發模式，這也決定Agent應用從開發到運行整個生命周期的管理過程，都可能要被綁定到同一個開發平臺上。

可見，在AI Agent原生應用系統中，開發平臺不僅是工具集合，更是連接技術架構、業務邏輯與運行生態的核心樞紐。其重要性體現在對Agent全生命周期的支撐、技術棧的整合能力，以及對業務落地效率的提升。Agent原生環境下，開發平臺不再是傳統IDE的簡單升級，而是融合模型工程、數據科學、云原生架構的復合型開發平臺。

同時，Agent開發環境的技術鎖定效應與生態協同價值，也正成為企業構建市場護城河的關鍵支點。行業布道者為在AI原生市場中占據優勢競爭地位，開始加速推出自己的Agent開發與運維管理平臺產品，以搶占行業市場制高點。

（二） 業務管理：AI Agent應用運行

業務管理 在數通領域也稱為數據面，負責AI Agent應用運行、業務運行環境的建設和管理，為企業提供面向用戶、面向服務的Agent業務運行環境。業務面包括：基礎大模型及基礎設施、Agent應用運行環境，及業務運營環境三大基本模塊。其中，基礎大模型及基礎設施為提供算法和算力支撐，應用運行環境提供Agent部署和協同管理，業務運行環境為Agent提供業務請求、交互流量的分發和管理。

隨著系統運營和安全運營服務的標準化，業務面的管理通常會托管到第三方，或由企業專業的運維團隊負責。

由于AI Agent應用運行對大模型、彈性資源、算力、海量數據及知識庫的依賴，多數企業在大模型或AI原生的基礎設施建設時，會選擇向云原生靠攏。可以預測未來，云原生將成為企業特別是大、中型企業Agent原生平臺的重要載體。對于依賴公有云的租戶而言，Agent原生應用開發和運維則可能分別由企業和運營商承擔。

二、AI Agent原生系統的部署方式

隨著國產大模型DeepSeek的推出，國內主流服務器廠商、云服務商都開始積極推出大模型落地方案和基礎設施。整體來看，目前，企業擁有大模型能力的方式可以分為：本地私有化部署、公有云部署、MaaS（模型即服務）三種。對Agent應用而言，由于開發與運行之間的解耦，AI Agent運行環境與企業基礎模型的建設并沒有強綁定關系。企業開發好的Agent應用，可以根據業務需求選擇部署到本地數據中心、生產環境或第三方托管平臺。

根據企業對Agent應用基礎設施管理權限的差異，安全牛將Agent應用部署方式分為：私有化部署、公有云托管、混合部署三種。企業在推動Agent原生應用落地時，需要結合自身Agent業務規模、預算、安全需求和運營能力，制定更適合的部署策略。

私有化、托管、混合部署方式對比

私有化部署

私有化部署指將AI Agent所依賴的大模型、中間件、數據處理和存儲系統完全部署在企業自己的本地數據中心、終端設備（如 服務器、PC、IoT設備等）或私有云環境中。

核心特征包括：系統本地運行、數據本地存儲、權限本地管控，從而實現對終端行為監控、安全防護、系統管理等功能的全面自主掌控。

適用場景：適用于自有數據中心資源，對數據安全要求極高，需深度定制型業務，強合規性行業或有足夠的預算且已具備成熟IT團隊的大型企業。如，金融、政府、軍工、能源、大型制造、醫療衛生。而中小微企業、業務快速變化需頻繁擴容、對技術迭代敏感度高的場景，可優先評估公有云或混合云的部署方案。

這種方式在數據控制、安全、合規方面有天然優勢，但也帶來部署、運維與成本方面的挑戰。

AI Agent私有化部署的優勢與不足

（一）私有化部署優勢：

• 數據安全性高：平臺部署在本地服務器或私有云，數據本地存儲，不會送到外部云端服務；

• 滿足合規與審計要求：支持本地審計、日志長期保留、定制化合規報表輸出；

• 實時性保障高：Agent與服務端通信通過內網完成，延遲低、穩定性高；

• 系統自主可控，避免云平臺綁定：無需擔心云廠商服務變更或中斷；

（二）私有化部署不足：

• 投入成本高：要具備自己的大模型運行環境，企業初期會面臨投入成本高昂、技術門檻與運維復雜度；

• 部署周期長：涉及跨部門協調、安全審批等，安裝配置流程復雜；

• 持續運維壓力大：系統維護、安全加固、故障處理、Agent版本管理等均需企業自行承擔，須具備專門的IT運維與安全技術人員；

• 擴展性與彈性受限：一旦業務量劇增，擴展周期較長，響應不如云平臺靈活；

• 跨地域/異地終端接入困難：遠程辦公、海外終端接入需額外配置VPN、專線或NAT 穿透機制。

公有云托管

公有云托管指將Agent部署在由第三方云服務提供商（如 OpenAI、AWS、Azure、阿里云等）提供的公有云平臺上，由云廠商負責底層算力、模型服務、系統運維和安全管理，用戶專注于構建和調用Agent邏輯與應用。

適用場景：適用于快速驗證Agent MVP或原型，中小企業輕量AI應用，教育、客服、內容生成等通用場景，以及擁有大量Agent需要運行時，對算力和流量資源的消耗都較高，面向C端用戶訪問的業務。

代表性方案：華為云推出的AI原生應用平臺CAE、螞蟻集團的SOFAStack、九章云極推出全新AI智算云平臺，以及創新企業星漢未來的InfraPilot等。

公有云托管的優勢很多，也有一些天然的弱點。

公有云托管的優勢和不足

（一）公有云部署的優勢：

• 成本優勢：初始投入較低，接續付費，運維成本也較少；

• 快速部署上線：支持自動化部署、CI/CD集成、鏡像化部署，幾分鐘到幾小時即可部署完整環境；

• 彈性伸縮能力：業務高峰時可快速擴容，閑時可縮減資源；

• 安全能力共享：云廠商通常具備行業領先的安全防護能力，企業可以快速使用這些服務，而無需自行構建安全體系，并且還具備高可用與容災能力 。

（二）公有云部署的不足之處：

• 數據安全隱患：數據存儲在第三方平臺，存在數據泄露或被訪問的風險；數據跨境存儲可能觸發法律問題；

• 實時性不能保障：雖然資源彈性，但網絡延遲、共享資源等問題不如本地部署穩定可控；

• 依賴云廠商生態：應用可能被深度綁定到特定云平臺，遷移成本高、存在平臺鎖定風險；

• 定制化受限：受限于云平臺提供的API、權限模型、安全策略等，一些深度定制、安全隔離級別無法靈活實現。

混合部署

混合部署指企業在部署Agent應用時，同時使用私有化平臺與云端平臺，通過網絡策略、類型或功能劃分，將部分應用托管在云端，部分應用部署在本地平臺，以實現數據安全與業務彈性之間的平衡。如 敏感業務留在本地，其他通用業務放云，生產環境私有化部署，測試環境使用云服務等。

核心特征：結合了私有化部署與云化部署的優點，具備靈活劃分、統一管理及高可用性等特點，兼顧安全性與靈活性，是近年來在復雜業務場景中越來越常見的一種部署策略。

適用場景：適用于業務需要分級管理、跨域組織及總部－多分支的大型企業。如，大型集團企業、金融/政務系統、海外業務等。

• 大型集團企業：總部部署私有平臺，異地/外包團隊接入云平臺，統一管理。

• 金融/政務系統：核心業務接入本地系統，互聯網接入云端，確保合規的同時保證靈活性。

• 海外業務拓展：國內數據本地化存儲，海外終端通過云端統一接入平臺。

Agent混合部署的優勢與不足

（一）混合部署的優勢：

• 兼顧數據安全與業務靈活性：如核心終端/數據走本地私有平臺，敏感數據留在本地；低風險終端/外部終端走云端平臺，實現快速上線、低成本接入；

• 彈性擴展能力強：云端平臺可應對業務高峰、臨時項目、遠程辦公等場景，避免本地資源擴容周期長的問題；

• 適配多種終端網絡環境：不再受限于統一網絡架構，提升覆蓋范圍和系統適用性；

• 災備與業務連續性能力增強：本地平臺故障時，可臨時切換至云端支撐核心功能；

（二）混合部署的不足之處：

• 部署架構復雜：涉及雙平臺、雙網絡、雙通信鏈路，策略統一、版本管理、Agent切換等都更為復雜；

• 運維成本與協調成本高：運維人員需同時維護云端與本地平臺；

• 數據一致性與同步難度大：終端行為數據分散在云端與本地，統計、分析、追溯較困難；

• 安全策略精細化要求高：需明確哪些終端走私有化、哪些走云端，防止“越界上報”或敏感數據意外出網。

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