2025年，AI智能体从一个概念热词，迅速成为企业智能化战略中绕不开的主角。生成式AI的广泛普及为Agent的发展提供了土壤，而企业对降本增效、业务自动化、决策智能化的现实需求，则推动AI Agent从理念走向落地。
“现在几乎没有一家客户不谈AI智能体。”Cloudera大中华区技术总监刘隶放坦言，自春节以来，AI Agent已成为他与客户对话中最常被提及的词汇。这种现象背后，不仅是技术的跃迁，更是企业对效率提升与流程重塑的强烈期待。
Cloudera大中华区技术总监 刘隶放
其实，Agent的概念并不新鲜。在大语言模型（LLM）尚未普及的早期阶段，Cloudera已在部分客户中探索过基于Agent的业务代理机制。那时的Agent更多依赖传统IT手段，通过规则引擎和交互式逻辑提升流程效率，本质上是流程自动化工具。随着技术演进，尤其是LLM的出现，Agent从“规则执行者”转向“语义理解者”和“流程协同者”，AI Agent由此真正具备了智能化基础。
“LLM的广泛应用不仅推动了生成式AI的成熟，也让AI Agent成为可能，甚至促成了Agentic AI方法论的进一步发展。”刘隶放认为，从本质上讲，LLM提升了Agent对复杂业务的理解与处理能力，使得“代理式智能体”的效率和执行力显著增强，成为企业提升生产效率与流程智能化的关键引擎。也正因此，AI Agent在企业中的热度迅速上升，成为几乎所有客户都在尝试的新方向。
Cloudera最近发布的《企业AI智能体的未来》报告显示，96%的受访企业正在加速部署AI Agent。尤其在中国，71%的企业表示过去在生成式AI上的投入已经为Agent部署打下基础。更重要的是，部署AI Agent的目的已从“探索新技术”转向“获取业务价值”：提升流程效率、增强客户响应、降低人力成本。
不过需要注意的是，关于AI Agent的落地有一个普遍误区：很多企业仍将重心放在“模型大不大、卡够不够、Agent是不是热的”这些表层指标上，而忽略了决定智能体是否可用的真正底层逻辑——数据。
“我们看过很多客户，GPU买了、模型装了，但真正落地时才发现‘巧妇难为无米之炊’。”刘隶放举例说，前不久他拜访了一家制造业客户，对方领导层对AI部署寄予厚望，但由于生产系统（OT）和管理系统（IT）数据割裂，导致缺乏可用于训练和推理的数据，“模型再强也没法发挥作用”。
相反，那些已在数据体系上投入多年、具备成熟数据资产的企业，往往能较早实现Agent的落地应用。例如银行、电商等拥有APP和用户交互系统的企业，已经习惯使用机器人进行前端应答。这类系统背后正是大量数据驱动的流程引擎，如今借助LLM与AI Agent技术，不仅响应更精准，也显著提升了运营效率。
也就是说，数据文化成为决定企业AI智能体成败的关键因素——企业必须先具备数据治理与分析的能力，形成“结构化、可管控、可追溯”的数据体系，否则智能体只能沦为“空中楼阁”。
在Cloudera的实践中，刘隶放的建议是“从简单可控场景入手，逐步推进”： 一是Chatbot类知识问答系统；二是基于IT系统运维的Agent自动化。前者因其模型门槛低、部署快，适合作为企业内部知识图谱的入口；而后者则因运维日志数据丰富、结构清晰，是训练与验证Agent行为的天然土壤。
在AI加速产业化的背景下，Cloudera正持续扩展其平台能力，从传统的数据分析厂商，演进为具备端到端AI能力的企业级平台提供者。刘隶放透露，早在AI热潮兴起之前，Cloudera就推出了CDSW数据科学工作台，为企业提供机器学习模型开发、测试和部署环境。
如今，Cloudera在此基础上构建了更完整的AI平台——Cloudera AI。这一平台不仅整合了CDSW，还引入了LLM DevOps、AI推理服务、低代码开发组件，以及面向AI Agent开发的专属Studio工具。通过模块化、拖拽式界面，企业开发者可以快速完成模型选择、微调、提示词工程、RAG增强、Agent流程编排等关键步骤，并将训练过程全程留痕、可溯源，为持续优化与合规治理提供支持。
此外，Cloudera AI支持企业级部署需求，如模型资源配额分配、多角色协同开发、Kubernetes原生运行环境等，确保模型从训练到生产部署过程中的统一调度与安全管理。平台还与NVIDIA深度合作，集成NIM推理微服务，并与Crew AI协同打造Agent Studio，实现从开源生态到企业应用的闭环连接。
刘隶放强调，Cloudera的目标不是构建“单点AI工具”，而是打造一个联通数据、模型与流程的完整AI平台，将机器学习、LLM能力与企业级Agent部署能力全面贯通，为企业构建可控、可演进的智能化基础设施。
与此同时，在AI Agent逐步走向生产化的进程中，企业对数据安全与治理的要求被推到了前所未有的高度。当前企业使用AI模型——无论是开源还是闭源——都绕不开一个核心问题：如何在可控、可信的环境中进行数据训练与推理。
企业往往需要将通用模型进行微调，以适应自身业务语境，这就必须将企业内部的数据引入模型训练流程中。然而，这一过程中存在诸多风险，包括敏感信息泄露、数据污染、语义偏见甚至政治不当内容的引入。尤其是在高合规行业，企业往往如履薄冰，“头上悬着一把剑”，必须确保每一步训练过程都是安全可追溯的。
为此，Cloudera提出了“全链路可溯源”的模型管理理念，不仅要求对训练数据来源、模型变更过程进行登记记录，还要支持多人协作环境下的角色权限控制和资源配额调度。在一些大型金融客户中，甚至已形成上千人同时协作开发与训练AI模型的作业规模，对平台安全性与可治理性提出极高要求。
这一理念也延伸到了数据平台的底层架构。刘隶放认为，AI智能体对数据调用的能力提出了新挑战：传统的数据仓库架构存在严重的数据孤岛问题，导致模型难以访问全量数据。为解决这一难题，Cloudera依托Iceberg等现代数据湖技术，构建了“湖仓一体”的数据底座，实现了统一的数据接入、元数据管理与治理机制。
“相比把数据分散在多个系统中统一调度，我们更鼓励客户把数据汇聚到一个可以集中处理、可控可追踪的统一平台。”刘隶放表示，这种集中的数据架构不仅降低了AI模型训练与推理的技术门槛，也为智能体在企业全流程应用中提供了坚实基础。
从数据训练到模型调度、从权限管理到资源分配，Cloudera希望通过湖仓一体架构+AI平台化能力，为企业构建一个真正“安全、合规、可持续”的AI智能体运行环境。这不仅是对技术能力的重塑，更是对AI可信体系的一次系统性构建。
尤其是大语言模型在企业中的加速应用，企业对于AI系统的安全性、准确性和可控性也提出了更高的要求。AI落地所面临的最大挑战，就是客户对数据隐私、模型偏差以及结果可信度的顾虑。
在许多企业场景中，95%的准确率听上去已足够优秀，但一旦涉及金融、医疗等高风险行业，这5%的误差可能意味着不可接受的后果。更复杂的是，人们在心理上可以容忍人的错误，却往往难以接受“机器犯错”。这种对完美性的苛求，成为AI智能体部署过程中的文化阻力。
基于此，Cloudera从平台设计上提供了一套完整的应对机制：首先鼓励客户采用可溯源的开源标准，以提升模型训练过程的透明性与可控性；其次，通过低代码工具降低人力与技术门槛，助力企业快速构建符合自身业务语义的模型；同时，Cloudera在平台中构建了封闭可管控的训练环境，配套完善的数据治理与溯源机制，确保训练过程在安全合规范围内可追踪、可验证。
刘隶放特别提醒，企业在部署AI智能体时切忌“头重脚轻”——即聚焦模型功能，却忽略数据底座。 “AI不是凭空产生洞察，它依赖于底层平台长期的数据积累和治理能力。”Cloudera坚持推进湖仓一体架构的现代化演进，将数据的查询效率、安全管控、数据质量提升与AI能力同步融合，为智能体的真实落地提供扎实的基础。
Cloudera也看到，客户的担忧并非阻力，反而是推动AI平台健康发展的动力。“当客户有忧虑，就意味着我们有机会去解决问题。”Cloudera持续通过版本迭代，推出如低代码RAG Studio、AI Studio等组件，降低客户开发门槛，加快从概念验证（POC）到生产部署的转化速度。
一个健康的AI生态，不仅需要强大的技术支持，更离不开客户开放、务实的心态与长期的系统建设。AI智能体的成功落地，不是某个模型的胜利，而是数据平台、开发工具、安全治理与组织机制共同进化的结果。
据了解，在AI智能体的行业应用中，金融与制造无疑是当前进展最为积极的两大领域。以银行为例，AI Agent已在多个场景中实现高ROI，如风险评估、反欺诈检测、保险承保辅助、投资建议生成等。这些任务原本高度依赖人力判断，如今通过Agent辅助，既提高了效率，也降低了出错率。
制造业则在产线优化、预测性维护、供应链管控等方向取得成效。一些头部制造企业已实现IT-OT一体化，使设备数据、质量指标、环境参数实时上传并触发智能响应流程。“比如设备温度异常，AI Agent可自动比对历史异常模式，推送给维修人员。”
不过，即便是头部行业，企业内部也仍面临人才、成本、合规等挑战。“我们这两个月接触了多家制造业客户，几乎每家都新成立了AI部门，负责人普遍很年轻、有工程背景，也具备一定的业务理解力。”刘隶放认为，这一代AI应用推动者，将成为企业智能化落地的核心驱动力。
值得注意的是，生成式AI与代理式AI并非割裂的技术路径，而是一个自然衔接、逐步演进的过程。生成式AI往往聚焦于解决特定任务，例如文本生成、语言理解、代码生成等，强调单点能力的表达；而代理式AI则在此基础上进一步发展，将多个“能力节点”以流程化方式串联起来，形成完整的业务执行链路。
刘隶放以Cloudera客户的典型案例为例，描绘了这一演进路径的实际落地过程。去年，许多客户已开始尝试使用生成式AI进行自然语言转SQL的功能（Text to SQL），用户只需输入一句话，平台便可自动生成标准SQL语句并完成查询。而随着智能体能力的增强，客户希望将这一过程进一步简化——不仅能生成查询语句，还能自动执行、展示结果，实现“从语言输入到结果输出”的闭环交互。
当然，不同企业的推进节奏会有所差异，有的企业选择先打磨前端应用场景，专注于优化与LLM的交互；有的则已开始尝试将多个模型能力以Agent方式整合，并推动业务流程自动化。在他看来，这两条路径并不冲突，而是相辅相成。每一个被LLM解决的“任务节点”，都可以成为智能体中的一个组件，最终通过Agent架构形成更加复杂的业务流和自动化决策网络。
写在最后
面对市场对AI Agent的狂热期待，刘隶放反复强调要保持谨慎乐观。“热情没错，但基础要打牢。否则今天买了AI一体机，明天发现没有数据，最后做不出东西，反而更挫败。”
技术总是在不断演进的，今天是大语言模型，明天可能是图模型。企业应该将更多精力投入到数据治理、知识体系建设与平台化能力培养中，构建一套能支持持续演进的底座。
总的来看，代理式AI所带来的不是一次简单的自动化升级，而是企业系统协同能力的一次重塑。它既考验数据能力，也挑战组织结构，更要求平台化思维与生态整合能力。
只有当AI Agent被嵌入业务血脉，企业智能化的飞跃才会真正到来。
京公网安备 11010202008829号