行業領袖聯手定義自主人工智慧的未來
為了穩定日益分裂的人工智慧領域，OpenAI 與 Cisco 採取了果斷行動，全力支持一項大規模的全行業倡議，旨在為「代理式」人工智慧建立治理標準。在 Linux 基金會下運作的**代理式 AI 基金會（Agentic AI Foundation，AAIF）**的成立，標誌著行業從對話式聊天機器人轉向執行複雜任務的自主代理（autonomous agents）的關鍵時刻。
該聯盟包括創始管理成員 OpenAI、Anthropic 與 Block，以及 Cisco、Microsoft 和 Google 等主要企業支持者，旨在解決威脅到企業採用的「互操作性危機」。此公告發布之際，Gartner 發布了一項令人震驚的預測：到 2026 年底，40% 的企業軟體將包含特定任務的 AI 代理——而 2025 年這一比例不到 5%。
從「對話」到「行動」的轉變
目前行業正處於一個轉折點。雖然生成式 AI（Generative AI）以其創建文本和圖像的能力驚艷了世界，但**代理式人工智慧（Agentic AI）**則代表了該技術的功能性演進。這些代理不僅僅是生成內容；它們還能與軟體互動、執行工作流，並在極少的人為監督下做出決策。
然而，這種能力也帶來了顯著風險。如果沒有共享標準，不同供應商的代理就無法溝通，企業將面臨「黑箱」安全疑慮。AAIF 的使命是創建一個中立、開放的生態系統，讓代理能夠跨越私有邊界安全地進行互動。
表 1：從生成式 AI 到代理式 AI 的演進
| 特性 | 生成式 AI（2023-2024） | 代理式 AI（2025-2026） |
|---|---|---|
| 核心功能 | 內容生成（文本、圖像） | 任務執行與決策 |
| 互動方式 | 人類提示，AI 回應 | AI 觀察、計劃並自主行動 |
| 主要用途 | 知識檢索、起草 | 工作流自動化、IT 運維、交易處理 |
| 關鍵風險 | 幻覺（錯誤資訊） | 非預期行動（資料損壞、未經授權的存取） |
| 互操作性 | 低（孤立的對話介面） | 高（需要 API/協定標準，如 MCP） |
| Gartner 預測 | 廣泛的試點項目 | 2026 年前有 40% 嵌入企業應用中 |
Cisco 的戰略佈局：AgenticOps
當 OpenAI 和 Anthropic 推動軟體協定時，Cisco 正將自己定位為這個新時代的基礎設施骨幹。在最近於阿姆斯特丹舉行的 Cisco Live EMEA 活動中，這家網路巨頭宣布擴展 AgenticOps，這是一種旨在支持自主代理巨大運算與網路需求的營運模型。
Cisco 總裁兼首席產品官 Jeetu Patel 將這一倡議視為國家和經濟競爭力的問題。「AgenticOps 代表了從複雜性中脫胎換骨的深刻且根本性的轉變，」Patel 表示。「我們正從僅僅觀察的 AI 轉向能夠推理、決策並採取行動的 AI。」
Cisco 確定了聯盟必須解決的三個關鍵障礙，以防止代理式 AI 僅僅停留在「科學項目」階段：
- 基礎設施： 多代理系統需要低延遲網路和強大的運算能力。Cisco 全新的 Silicon One G300 交換機專為處理這些 AI 集群而打造。
- 信任： 機構不能部署可能會對系統配置更改產生「幻覺」的代理。AgenticOps 引入了「受信驗證」，在執行前驗證代理的行為。
- 資料： 隨著公共資料來源枯竭，企業需要合成資料和安全管道來訓練這些代理，而不會洩露專有秘密。
AI 的「USB-C」：技術標準
該基金會不僅是一個討論場所；它啟動時帶領了三項具體的技術貢獻，旨在為 AI 代理創建通用語言。
- Model Context Protocol (MCP)： 由 Anthropic 捐贈，此標準就像 AI 應用程式的「USB-C 接口」。它允許 AI 模型以標準化方式連接到資料庫（如 Slack、Google Drive 或 GitHub），消除開發者為每個工具構建自定義整合的需求。
- AGENTS.md： 由 OpenAI 貢獻，這是一個基於 Markdown 的標準，充當代理的「README」。它允許開發者為編碼代理定義清晰、人類可讀的指令和上下文，確保它們在開始編寫代碼之前了解特定專案的規則。
- Goose： 由 Block（前身為 Square）捐贈，Goose 是一個在本地運行的開源代理框架。它為代理如何在用戶機器上安全運行提供了藍圖，彌補了雲端智慧與本地執行之間的鴻溝。
這些標準解決了行業分析師引用的「碎片化」擔憂。如果每個供應商都建立圍欄花園，代理對於複雜的跨平台企業工作流將變得毫無用處。
金融服務業的信任鴻溝
這些標準的緊迫性在金融等受監管行業尤為突出。F5 的 Chad Davis 指出，對於信用合作社和銀行來說，代理式 AI 的承諾——自動貸款決策、欺詐檢測和個性化財務建議——完全取決於帳戶持有人的信任。
「透明、可解釋且合規的代理式 AI 不僅是監管的必要條件，對於未來的永續發展也至關重要，」Davis 主張。金融機構目前將代理限制在低風險的內部功能中，因為它們尚不能保證自主代理不會根據錯誤的邏輯拒絕貸款。AAIF 擬議的治理框架旨在提供滿足審計師和監管機構所需的「可追溯性」與「可觀察性」。
未來展望：4,500 億美元的機遇
經濟利益巨大。Gartner 預測，到 2035 年，代理式 AI 可能會帶動 4,500 億美元的企業軟體收入。然而，通往這一數字的道路被「信任鴻溝」所阻礙。
一項針對 2,000 家企業的 McKinsey 調查顯示，雖然 62% 的企業正在實驗 AI 代理，但三分之二的企業由於治理疑慮而尚未進行實質性的推廣。同樣，Collibra 的一項調查發現，60% 的資料領袖優先考慮治理培訓，但缺乏正式流程。
藉由建立 代理式 AI 基金會，OpenAI 與 Cisco 等領袖正試圖建立「護欄」，讓企業能夠放心放手。如果成功，2026 年將不僅是 AI 代理之年，也是企業最終信任其執行工作的一年。
