CIO 治理人工智慧代理擴散指南

企業網路正迅速充斥著人工智慧代理程式，為管理複雜多雲基礎架構的領導者創造了重大的治理盲點。

隨著各業務單位爭相採用生成式人工智慧，資訊長們發現其數位生態系統正被日益分散且缺乏監控的資產所佔據。此趨勢與雲端早期陰影資訊技術的挑戰如出一轍，但如今更涉及能執行商業邏輯並存取敏感企業資料的自主行為體。

IDC預測，至2029年活躍部署的人工智慧代理數量將突破十億大關——較當前規模暴增四十倍。僅2025年上半年，代理創建量便飆升119%。對企業領導者而言，當務之急已不僅是開發代理，更在於跨異構平台精準定位、稽核與有效治理這些代理。

Salesforce正透過強化其MuleSoft Agent Fabric解決此碎片化問題，新增自動化偵測工具旨在集中管理所有來源的AI代理程式。

自動化偵測

對安全與運維團隊而言，缺乏可視性仍是根本挑戰。當行銷團隊在某平台部署AI代理程式，物流團隊卻在另一平台建構時，中央IT部門便無法掌握企業數位勞動力全貌，使有效治理幾無可能。

新版MuleSoft架構透過「代理程式掃描器」解決此問題。這些工具持續監控Salesforce Agentforce、Amazon Bedrock及Google Vertex AI等主要生態系統，自動識別活躍代理程式，免除依賴開發人員手動註冊與回報的環節。

發現代理程式僅是起點；合規人員需釐清其用途與作用範圍。掃描器會提取代理程式的詳細元數據，包含其功能特性、驅動的大型語言模型，以及獲授權存取的特定數據端點。這些數據經標準化轉化為統一的代理程式間（A2A）規範，為跨供應商平台的資產建立一致性檔案。

MuleSoft資深副總裁暨總經理Andrew Comstock表示：「未來十年最成功的企業，將是那些能充分運用多雲端AI環境多元優勢的組織。升級版MuleSoft Agent Fabric不僅提供跨平台創新自由，更確保安全擴展所需的統一可視性與管控能力。」

AI 代理的治理與成本管控

未受管制的代理程式將引發重大財務與安全風險。以銀行資訊安全長需驗證新貸款處理代理程式為例，傳統方式必須手動向開發團隊追查文件。自動化目錄管理使安全團隊能即時掌握代理程式可存取的金融資料庫，並驗證其授權層級，確保作業基於即時數據而非過時報告。

從財務角度而言，可視性有助於成本整合。大型企業常因各區域團隊獨立採購或建置相似工具而產生冗餘。例如某跨國製造商可能存在三個獨立團隊，分別在三種不同平台上支付不同摘要代理的費用。

運用 MuleSoft 代理程式視覺化工具依功能篩選資產，營運主管便能迅速發現此類重複配置。將資源整合為單一高效能資產，既能削減冗餘授權費用，亦可釋出預算投入創新專案。

成功轉型為「代理型企業」

創新往往發生在組織邊緣——數據科學家常在正式採購管道外自行開發工具。

擴展後的代理架構透過簡易網址註冊機制，支援「自建」代理程式與模型上下文協議（MCP）伺服器。此特性在物流等領域尤為關鍵——團隊常需開發內部工具優化專屬資料庫。這些資產不再處於未記錄狀態，經註冊後可供全公司搜尋與重複使用。

Capita人工智慧營運主管Jonathan Harvey表示：「代理掃描器讓我們能專注於創新而非庫存管理。每項代理皆能自動被發現並歸檔的特性，使團隊得以高效協作、重複使用既有成果，並打造更智慧的多代理解決方案。」

同樣地，AT&T正運用此框架協調支援、聊天及語音等多種客戶互動管道的代理程式。

AT&T企業與整合架構師Brad Ringer闡述：「面對AI發展速度，MuleSoft Agent Fabric提供了我們擴展所需的關鍵框架。它整合並協助我們協調部署於客戶支援、即時通訊及語音互動的所有代理程式與MCP伺服器。這不僅是工具，更是推動整體前瞻策略的關鍵推手。」

邁向「代理型企業」的轉型，要求IT資產治理模式進行根本性變革。依賴過時的試算表管理整合作業，已無法配合AI代理部署的速度。

領導者必須從「現有AI代理清單不完整」的假設出發。部署自動化掃描工具是建立精準基準線的關鍵。奠定基礎後，治理政策應要求所有代理——無論商業採購或內部開發——以A2A等標準化格式公開其功能與數據存取權限，實現一致性監控。

最後，高階主管可運用這些工具提供的可視性來審計支出、識別跨雲環境的功能重複項目，並進行整合以更有效控制總擁有成本（TCO）。

當組織從試點計畫邁向大規模部署時，關鍵差異化因素將不再是單一代理程式智慧程度，而是串聯所有代理程式的網路整體一致性與策略性管理。

另請參閱：在人工智慧成本效益與資料主權間取得平衡

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