掌握人工智能代理管理：CIO有效治理综合指南

📊 关键统计数据： IDC预测，活跃部署的AI代理数量将超过 到2029年达到10亿——比目前水平增长四十倍。仅在2025年上半年，代理人创建数量就激增了…… 119%。

⚙️ 代理扫描器的工作原理

MuleSoft 更新后的架构通过以下方式解决了可见性挑战： “特工扫描器”这些工具持续巡逻主要生态系统，包括：

• Salesforce Agentforce
• 亚马逊基岩
• Google Vertex AI

该系统无需依赖开发人员手动注册部署，而是采用其他方式。 自动检测。

💰 曝光带来的财务收益

从财务角度来看，透明度推动了整合。大型企业经常面临冗余问题，各个区域团队各自独立采购或构建类似的工具。一家跨国制造商可能…… 三个独立的团队 为不同平台上的不同摘要代理付费。

通过使用 MuleSoft Agent Visualizer 为了按工作类型筛选资产，运营负责人可以识别这些重叠部分，将它们合并成一个高效的资产，减少冗余的许可成本，并将预算重新分配给创新开发。

💡 行业洞察： 这些资产与其继续隐藏，不如…… 已登记并可被发现 可在公司内部重复使用，最大限度地提高投资回报率，防止重复劳动。

🎯 领导者的关键行动步骤

1. 假设您的 AI 代理清单不完整 并部署自动化扫描工具以建立真实性基线。
2. 授权治理政策 要求所有代理（无论是购买的还是自建的）以标准化的格式（例如 A2A）公开其功能和数据访问权限。
3. 定期审计支出 使用可视化工具识别云环境中的重复功能
4. 合并冗余代理 控制总拥有成本（TCO）

1. 什么是人工智能代理扫描器，它们是如何工作的？

AI代理扫描器是一种自动化发现工具，它持续巡检Salesforce Agentforce、Amazon Bedrock和Google Vertex AI等主流云生态系统，以识别正在运行的代理。它们提取代理功能、LLM（生命周期管理）和数据访问权限等元数据，然后将这些信息规范化为标准的代理间（A2A）规范，以实现统一的可见性。

2. 为什么人工智能代理治理对企业至关重要？

缺乏有效管理的AI代理会造成治理盲点，导致安全漏洞、合规风险和财务效率低下。如果没有集中化的可见性，组织就无法有效地审计数据访问、防止重复支出或确保代理符合监管要求。完善的治理能够帮助组织在扩展AI应用的同时保持控制。

3. 组织如何利用 AI 代理的可见性来降低成本？

MuleSoft Agent Visualizer 等可视化工具可以帮助识别不同平台和业务部门中冗余的代理。通过将重复的功能整合到单个高性能资产中，企业可以消除冗余的许可成本，优化资源分配，降低总体拥有成本 (TCO)，同时提高运营效率。

4. 什么是“代理企业”，企业如何过渡到这种模式？

“智能体企业”是指能够在其运营范围内大规模成功部署和管理人工智能智能体的组织。转型需要自动化发现工具、标准化治理策略、集中式智能体目录以及允许在整个组织内注册和重用商业智能体和自研智能体的框架。

5. MuleSoft Agent Fabric 如何应对多云 AI 挑战？

MuleSoft Agent Fabric 提供了一个统一的框架，用于跨多个云平台发现、编目和协调 AI 代理。它能够自动检测代理、将元数据规范化为标准格式、支持注册自定义代理，并提供集中式可视性——使组织能够在保持治理和控制的同时自由创新。