首席信息官治理人工智能代理扩散指南

企业网络正迅速充斥着人工智能代理，为管理复杂多云基础设施的领导者创造了重大的治理盲区。

随着各业务部门争相采用生成式人工智能，首席信息官们发现其数字生态系统正充斥着日益碎片化且缺乏监管的资产。这一趋势与云计算早期"影子IT"的挑战如出一辙，但如今涉及的自主行为体能够执行业务逻辑并访问敏感企业数据。

IDC预测，到2029年活跃部署的人工智能代理数量将突破十亿大关——较当前数据激增四十倍。仅2025年上半年，代理创建量就飙升了119%。对企业领导者而言，当务之急已不再是构建这些代理，而是如何在异构平台间有效定位、审计并管控它们。

Salesforce正通过增强其MuleSoft Agent Fabric的自动化发现工具来应对这种碎片化问题，该工具旨在集中管理所有来源的人工智能代理。

自动化发现

对安全与运维团队而言，缺乏可视性仍是根本性挑战。当营销团队在某平台部署AI代理，而物流团队在另一平台构建时，中央IT部门便丧失了对企业数字化劳动力队伍的统一视图，使得有效治理几无可能。

新版MuleSoft架构通过"代理扫描器"解决此痛点。这些工具持续监控Salesforce Agentforce、Amazon Bedrock、Google Vertex AI等主流生态系统，自动识别活跃代理。此举彻底摆脱了对开发人员手动注册和报告的依赖。

发现代理只是第一步，合规官还需理解其用途和范围。扫描器提取代理的详细元数据，包括其能力、驱动的大型语言模型以及授权访问的特定数据端点。这些数据随后被标准化为统一的代理间（A2A）规范，为不同供应商平台上的资产创建一致的配置文件。

MuleSoft高级副总裁兼总经理安德鲁·康斯托克表示："未来十年最成功的组织，将是那些能充分利用多云AI生态多样性的企业。增强版MuleSoft代理架构既保障在任意平台自由创新，又确保了安全扩展所需的统一可视化与控制能力。"

AI代理的治理与成本管控

未受管制的代理将引发重大财务与安全风险。例如，银行首席信息安全官（CISO）需验证新贷款处理代理时，传统方式需手动追溯开发团队文档。自动化目录管理使安全团队能即时查看代理可访问的金融数据库及授权级别，确保基于实时数据而非过期报告开展工作。

从财务角度看，可视化能实现成本整合。大型企业常因冗余问题困扰——不同区域团队独立采购或构建相似工具。例如某跨国制造商可能存在三个独立团队，分别在三个不同平台为不同摘要代理支付费用。

通过MuleSoft代理可视化工具按功能筛选资产，运营负责人可快速识别此类重叠现象。将这些资产整合为单一高性能资产，既能削减冗余许可费用，又能为创新项目释放预算空间。

成功转型为"代理型企业"

创新往往发生在组织边缘——数据科学家常绕过正式采购渠道开发定制工具。

扩展的Agent Fabric通过简单URL支持注册"自研"代理和模型上下文协议(MCP)服务器，完美适配这种需求。在物流等领域尤为重要——团队常需构建内部工具优化专有数据库。这些资产不再处于无文档状态，可被注册并实现全公司范围的可发现性与复用性。

凯帕特公司人工智能运营主管乔纳森·哈维评论道："智能体扫描器让我们能专注创新而非库存管理。确保每个智能体自动被发现并归档的功能，使团队能够高效协作、复用现有成果，并构建更智能的多智能体解决方案。"

同样，AT&T正利用该框架协调支持、聊天和语音等多渠道客户交互中的代理程序。

AT&T企业与集成架构师Brad Ringer阐释道："面对人工智能的快速发展，MuleSoft Agent Fabric提供了我们所需的关键扩展框架。它统一管理并协调部署在客户支持、聊天及语音交互场景中的所有智能体和MCP服务器。这不仅是工具，更是支撑我们整体前瞻战略的核心使能器。"

向"智能代理企业"的转型要求对IT资产治理方式进行根本性变革。依赖过时的电子表格管理集成已无法适应AI代理部署的速度。

领导者必须首先认识到当前AI代理库存存在缺失。部署自动化扫描工具是建立准确基准的关键。奠定基础后，治理政策应要求所有代理（无论商业采购或内部开发）以A2A等标准化格式公开其功能与数据访问权限，实现统一监控。

高管可借助这些工具提供的可视化能力，审计支出、识别跨云环境的功能冗余，并通过整合优化总拥有成本（TCO）管控。

当企业从试点项目转向大规模部署时，核心竞争力将不再取决于单个智能体的智能水平，而是连接所有智能体的网络整体协同性与战略管理能力。

另请参阅：平衡AI成本效益与数据主权

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