AI智能体应用现状与挑战 - 超过80%的IT领导者认为，AI智能体的快速扩张将因集成挑战和数据孤岛问题带来比价值更多的复杂性[2] - 企业当前平均使用12个AI智能体，预计到2027年将增加至20个[2] - 平均每个组织管理着957个应用程序，但只有27%的应用程序实现了连接，导致智能体无法获得所需数据[2] - 几乎所有企业在AI应用案例中都遇到数据壁垒，64%的IT领导者对实现AI部署目标的能力表示担忧[2] - 孤立工作的智能体可能导致工作流程脱节、自动化冗余以及未经授权使用AI工具的风险增加[2] 数据集成与API解决方案 - 96%的IT领导者认为，智能体AI的长期有效性取决于数据集成[2] - 整合孤立的应用程序和数据是35%受访者的主要障碍[2] - IT领导者正在评估API作为连接AI智能体的方法，三分之一的IT团队已在用API加速跨系统集成[2] - 解决方案是构建API驱动的架构，并将API层作为企业的连接组织，使智能体能在所需背景下安全访问数据[3] - 行业正在寻找协调不同供应商智能体交互的通用语言[3] 行业实践与生态构建 - 企业正在创造“多智能体企业”，来自不同供应商（如Agentforce、Amazon Bedrock、Google Vertex AI）的智能体需要共存协作[4] - AI供应商致力于构建智能体AI的开放标准，以使工具能在不同供应商平台间相互通信[4] - 智能体AI基金会于2023年12月成立，由Anthropic、Block和OpenAI共同创立，并得到谷歌、AWS、微软等公司的支持，旨在为AI智能体标准开发提供中立基础[4][5] - 眼科公司Alcon正在使用Salesforce旗下的MuleSoft Agent Fabric管理其AI智能体，以改善产品并加速进入市场[3]