这份由凯捷与 Snowflake 联合发布的报告聚焦代理式 AI（智能体 AI）的商业价值解锁，指出其正成为企业 AI 发展的核心方向，远超当下受热议的生成式 AI，同时剖析了落地关键、行业价值、实施障碍及解决方案，为企业规模化部署提供了实操指引。

报告明确，自主 AI（代理式 AI 核心）是能自主设定目标、决策并行动的系统，由 RPA、机器学习模型、生成式 AI 代理等协同构成，可通过学习持续优化，2028 年其全球经济价值预计达 4500 亿美元，93% 的企业领导者认为短期内规模化部署能带来竞争优势，目前 37% 的组织已开展试点或实施。成功的代理式 AI 需具备六大关键特性：统一的 AI 适用数据、自优化的 AI 管道、实时数据处理、自动化数据治理、可组合 AI 工作流及优化的计算能力，这是其落地的技术前提。

电信、制造与供应链、零售电商是代理式 AI 价值落地的三大热点行业。电信领域可实现网络故障自愈、客户生命周期个性化管理及监管合规监控；制造与供应链能优化生产线、追踪环境绩效、开展设备预测性维护；零售电商可增强个性化购物体验、智能管理营销活动、优化退货退款流程，各领域均依托其特性实现业务流程的高效升级。

企业部署代理式 AI 还面临五大核心障碍：扩展低效且复杂、缺乏可组合性与有效治理、运营与集成存在挑战、成本不可预测且性能不稳定、数据隐私与安全难以平衡，这些问题轻则减缓价值实现，重则导致项目失败，同时还催生了独特的人力资源挑战，即需要为 AI 代理建立明确的治理控制结构，规避安全、合规与伦理风险。

针对上述问题，报告提出理想的代理式 AI 解决方案需具备易用性、信任、可重用性等六大品质，凯捷与 Snowflake 联合打造的 AI 可扩展平台便是典型范例，该平台能使应用开发成本降低 70%、部署速度提升 60%、问题发现效率提高 40%，在金融、医药行业落地效果显著：金融领域解决了数据碎片化与成本不可控问题，最高削减 80% 的 AI 模型开发成本；医药领域打通数据孤岛，加速药物发现与精准医疗的实时洞察。

报告最后给出了代理式 AI 解决方案的实操清单，强调端到端集成、数据访问管理、可定制代理、可组合工作流等核心要求，指出集成化、优化且可扩展的代理式 AI 方案，能推动企业 AI 价值实现阶跃式变化，助力企业突破实验阶段，实现规模化、低成本、低风险的商业落地。

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