世界經濟論壇最新發布的調研數據顯示，82%的企業高管計劃在未來1-3年內采用AI代理。與此同時，Asana工作創新實驗室的《2025年AI工作現狀》報告揭示，員工普遍預期將43%的工作量委托給AI完成。這兩組數據共同勾勒出一個清晰的趨勢：Agentic AI（代理式人工智能）正從原型階段走向規模化應用。

然而，從試點到規模化部署的過程中，企業面臨著諸多挑戰。多數組織仍不確定如何負責任地評估、管理和治理Agentic AI。這種”戰略共識”與”落地困惑”之間的張力，恰恰反映了當前企業在Agentic AI應用上面臨的深層次挑戰。

回顧企業信息化的演進歷程，不難發現，每一次重大技術變革都遵循著相似的規律。從ERP的普及，到云計算的全面滲透，除卻技術本身，真正的挑戰在于企業如何調整自身的組織架構、業務流程和管理理念來適配新技術。如今的Agentic AI正處在這樣一個關鍵的轉折點。它不僅要求企業重新審視工作流程的設計邏輯，更需要從根本上重構治理體系和決策機制。

認知偏差：規模化落地的隱形壁壘

大量企業在部署Agentic AI時，采取的是一種“增量式”思維，試圖將AI能力簡單疊加到現有的工作流程中。這種做法的本質是用傳統的線性流程思維去理解和應用本質上具有自主性和協同性的Agentic AI，結果往往是只能用AI處理一些標準化的簡單任務，一旦遇到復雜場景就需要頻繁的人工介入，不僅沒有提升效率，反而增加了復雜度。

在傳統的商業數據分析流程中，當企業需要評估某個營銷活動的效果時，數據分析師需要從多個業務系統中導出數據，手動進行數據清洗和整合，然后使用Excel或BI工具制作各類報表，最后基于這些報表撰寫分析報告并提出建議。這一過程可能需要數天時間，且高度依賴分析師的個人經驗和技能。

Agentic AI要實現的不是簡單地替代其中某個環節，而是要建立一個全新的分析范式：自動從多個數據源采集相關信息，智能識別數據質量問題并進行清洗，運用先進的統計模型和機器學習算法分析活動效果，自動發現數據中的異常模式和潛在機會，最終生成包含深度洞察和可執行建議的完整報告。這已經不是對原有流程的優化，而是一種全新的數據分析工作模式。這就引出了Agentic AI規模化落地的第一個關鍵認知：建立”AI Native思維”。

AI Native思維：從工具應用到能力重構

AI Native思維方式的核心是將AI能力作為業務設計的起點，而不是終點。它要求企業從業務目標出發，重新思考工作流程應該如何組織、人與AI之間應該如何分工、數據和系統應該如何聯動。

在這一過程中，員工的工作重心將從”如何執行具體任務”轉向”如何設定目標和邊界”，企業的流程設計也將從”線性”轉向”協同”。

當Agentic AI能夠承接大量重復性、規則性的執行任務時，管理者便可以將更多精力投入到戰略規劃、趨勢預判和創新探索上；業務人員可以跳過繁瑣的數據整理和基礎分析環節，直接聚焦于需要人類判斷力和創造力的核心決策。AI在這個過程中完成了從”輔助工具”到”協作伙伴”的角色轉變，真正成為組織效能的倍增器。

然而，當企業真正開始基于AI Native思維重構業務流程時，很快會遇到第二個挑戰：單一的Agentic模型難以支撐復雜業務場景的全流程閉環。

這是因為企業的實際業務往往涉及多個維度的能力需求，既需要深度的數據分析和決策推理、精準的系統操作和工具調用，還需要跨部門、跨環節的信息協同。單一的Agentic模型能力邊界決定了它只能覆蓋某一個特定環節，無法實現端到端的自主執行。

多智能體協同：復雜場景的系統方案

多智能體協同架構的核心理念是將復雜的業務流程拆解為模塊化的任務單元，由具備不同專業能力的智能體分工協作完成。這種架構設計借鑒了人類組織中高效團隊的運作模式：明確每個成員的專業分工，建立清晰的協作規則，通過統一的協調機制確保信息流轉和任務執行。

以商業數據分析場景為例：當業務人員提出”分析過去三個月的用戶增長趨勢，識別關鍵驅動因素和潛在風險”的分析需求時，系統可以自動啟動多智能體協同流程，不僅提升單個分析任務的執行效率，更為企業建立了一種可擴展、可復制的AI應用范式。當新的分析需求出現時，企業不需要從零開始設計AI解決方案，而是可以基于成熟的多智能體架構，根據不同業務場景的需求，靈活組合新工具與智能體，形成動態協作的智能體集群。這種靈活性和可擴展性，正是Agentic AI從試點走向規模化的關鍵支撐。

明略科技（2718.HK）推出的DeepMiner大模型產品線代表了多智能體協同架構在企業級AI應用中的一次系統性實踐，將企業在Agentic AI應用中面臨的復雜挑戰轉化為可工程化實現的技術方案。

Foundation Agent作為整個系統的智能中樞，承擔著任務分配、資源調度和結果整合的職責，確保多個智能體之間的協作不會陷入混亂，每個任務都能被合理分解和有序執行。Mano模型專注于虛擬世界的操作能力，像人類一樣理解和操作各類企業軟件系統，打通從AI決策到實際執行之間的”最后一公里”。Cito模型則聚焦于行業知識的深度應用和專業推理能力，能夠動態構建符合特定業務場景的推理鏈路，實現復雜商業問題的精準拆解和優化決策。

通過Foundation Agent的統一調度，各個模型構建了一個”思考-決策-執行”的完整閉環。同時，Human-in-the-Loop的人機交互模式則意味著企業可以隨時介入任務執行過程，調整工作方向、細化任務要求，確保AI準確理解復雜需求。