智能体AI与集成：智领未来新前沿智能体AI需深度集成企业系统以实现规模化。文章探讨不同集成方式，强调集成是智能体AI成功

智能体AI需深度集成企业系统以实现规模化。文章探讨不同集成方式，强调集成是智能体AI成功的关键，将驱动自主业务新时代。

译自：Agentic AI meets integration: The next frontier

作者：Michael Ameling

人工智能已经改变了组织分析数据、预测结果和生成内容的方式。下一个飞跃正迅速到来。引入智能体AI：能够推理、决策、行动并以最少人为干预持续改进的自主系统。

与预测性或生成式AI不同，智能体AI系统不仅仅支持决策；它们执行决策。它们可以启动工作流程，跨系统协调，适应不断变化的条件，并实时优化流程。但尽管这一转变前景光明，一个基本问题却常常被忽视：

自主智能体如何安全可靠地与业务发生的企业系统进行交互？

答案是集成，组织选择如何处理它将决定智能体AI计划的成败。

为什么集成是智能体AI的真正推动者

一个有用的类比是指南针和GPS之间的区别。指南针提供方向，就像传统AI提供洞察力一样。然而，GPS结合了地图、交通数据和实时信号来指导行动。智能体AI的工作方式也一样：只有当智能与企业内部深入、可信的连接相结合时，自主性才会出现。

为了自主运行，AI智能体必须能够：

这些要求将集成从技术问题提升为战略性业务能力。

探索智能体AI的组织很快发现，将智能体连接到企业系统没有单一的方法。相反，存在一系列的集成方法，每种方法都有其权衡。

一端是直接API连接和直通集成，智能体直接调用服务或数据库。这种方法适用于狭窄用例或绿地环境，但随着复杂性增加，它常常在可扩展性、错误处理和治理方面遇到困难。

其他人转向开源集成框架或事件流平台，它们提供灵活性和强大的开发人员控制。这些选项可能很强大，特别是对于数字化原生团队，但它们通常需要大量的工程投入来管理安全、生命周期管理、监控和企业级操作。

许多组织采用集成平台或集成平台即服务（iPaaS）解决方案，这些解决方案将连接性、编排和转换逻辑抽象为可重用服务。这些平台正越来越多地添加AI辅助功能——例如自动化映射、测试和监控——以减少手动工作。

最后，大型企业通常寻求与其核心业务应用程序、数据模型和流程框架紧密结合的深度嵌入式集成平台。这些解决方案强调治理、可扩展性和业务上下文，这在智能体可能自主行动时至关重要。

选择正确的方法取决于组织成熟度、监管要求、环境复杂性以及所需的自主程度等因素。

大多数企业在云服务、本地系统、合作伙伴网络和行业特定应用程序的混合环境中运行。数据碎片化，流程跨越多个系统，变化是持续的。

没有强大的集成基础，智能体AI计划面临真正的风险：

将集成视为战略能力而非逐个项目必要性的组织，能够更好地安全地扩展智能体AI。它们获得自动化端到端流程、快速适应变化并持续优化运营的能力，将自主性转化为竞争优势而非负担。

随着智能体AI的发展，集成本身也变得更加自主。

在整个市场中，我们看到了智能体式集成模式的早期例子，其中AI辅助或日益自动化集成生命周期的各个部分：

在这种模式下，集成专家从动手构建者转变为战略协调者，定义策略、结果和护栏，而智能体负责执行。这反映了其他领域的趋势，从基础设施即代码到自主操作。

企业级集成平台正在通过结合以下方面来适应这一转变：

这些平台，例如SAP Integration Suite，位于这一端，专注于可扩展性、信任和业务上下文。通过将AI能力直接嵌入集成工作流并与企业业务流程紧密结合，这些平台旨在使智能体AI在大规模运行时具有操作可行性，而不仅仅是技术上可能。

对于已经运行复杂、受监管或任务关键型环境的组织，这种方法可以降低风险，加快实现价值的时间，并在自主智能体开始代表企业行动时提供所需的治理。

智能体AI代表了企业设计和运营方式的根本性转变。但自主性并非二元对立；它是一个连续体。

正如自动驾驶系统从驾驶辅助到完全自动驾驶，集成平台也将沿着自主性的光谱发展。企业面临的关键问题不是集成是否应该变得更自主，而是他们准备信任多少自主性，以及在何处信任。

现在就开始构建这一基础的组织——通过现代化集成、明确治理和试验智能体模式——将最有能力塑造自主业务的下一个时代。

智能体AI的未来不仅将由更智能的模型定义，还将由更智能的连接定义。