不管你愿不愿意，Agentic AI时代正以惊人的速度逼近每个行业。

数据显示：到2028年，33%的企业软件将集成AI Agent，而2024年这一比例还不到1%。与此同时，新增应用的智能化比例正在飙升。到2027年，人工智能将与金融、医疗、制造等6大重点领域深度融合，新一代智能终端、智能体应用普及率将超过70%。

还有一个数据显示，模型调用支出增长更为惊人——GenAI的支出预计将从2023年的160亿美元激增至2027年的1430亿美元，年均复合增长率高达73.3%。

这些数字背后，是一场静默的技术革命：智能体已不再仅仅是“应用功能”，而正在成为企业应用架构的核心组成部分。

01 算力觉醒

当Agentic AI时代来临，传统云计算的边界正在被AI彻底打破。

大模型和智能体引入了全新的负载形态：推理计算的实时性要求、长会话状态保持、多模态交互需求，以及对安全、稳定、成本的极致追求——这些需求远远超出了传统云计算的舒适区。

这不再是简单的资源池化，而是基础设施本身的智能化革命。对于各个行业的企业来说，如今的基础设施必须进化，比如：算力需要毫秒级弹性伸缩；应用运行时必须具备强大的安全隔离能力；通信层要同时支持异步与高吞吐。甚至消息队列、存储和网关都需要具备AI场景感知能力。

因为，当你的AI应用需要同时处理文本、图像、语音，并且要保持半小时的对话状态时，传统架构根本无法支撑。

当然，智能化变革并非一帆风顺，有越来越多的企业在追求极致性能的同时，突然发现：他们需要一个全新的模型管理平台，来系统性地规划和推进这场AI转型。

02 模型战局

以金融业，尤其是银行业，正在成为这场AI革命的前沿阵地。

在金融行业智能化转型过程中，邮储银行的探索颇具代表性。他们面临的第一个挑战来自模型本身——预训练大模型存在的幻觉问题、偏见歧视和可解释性差等技术缺陷，在金融这样高风险的领域格外敏感。

随着模型能力增强和成本降低，银行开始更加注重高价值数据的积累与模型管控体系。

首先，邮储银行通过建立完整的模型全生命周期管理机制，打造了层次式模型矩阵，并率先引入DeepSeek等先进开源模型，形成了“模型调优-应用反馈-能力增强”的价值闭环。

其次，邮储银行的另一个关键举措是，将数据资产盘活。于是，他们启动了大模型数据集工程，持续采集、加工高质量金融数据，将客户画像、风控因子、监管知识等异构知识转化为可编辑、可组合、可进化的战略资产。

然而，技术只是起点，真正的挑战在于业务融合。

03 业务重构

传统业务与AI技术的结合，最初往往只是表面功夫。

早期智能体与已有业务线集成时，自动化智能化程度并不高，业务价值难以衡量，企业智能化变革的真正的突破，是来自领域智能体的打造。

准确来说，新一代银行智能体依托领域知识与个性化适配，开始真正将代理业务专家行为渗透到金融服务的底层逻辑。更关键的一点是，邮储银行通过构建“AI原生”架构，让智能体逐步融入业务流程，实现了认知融合与业务重构。

在平台筑基层面，构建支持感知、认知、决策全链路的AI原生能力开发与操作系统，通过意图理解、知识检索、动作编排等模块化能力沉淀，实现领域智能体的敏捷交付。而在重要的场景深耕上，则面向具体业务培育具有金融DNA的特色业务智能体，将业务专家经验转化为可迭代、可组合的数字认知资产。

最终目标是，让智能体从标准化的流程执行者，进化为融合复杂业务经验的‘数字专家’，能够高效感知决策，实现跨机构、跨产品的业务价值闭环。

04 标准之争

AI原生架构与传统架构的集成，一直是个棘手问题。

接口标准化不足，用户习惯改变困难——从传统的界面交互转向对话式服务，需要精心设计的引导与过渡方案。

有挑战，但也存在新的机会。智能体协议标准化的演进，有望形成跨链条的智能协同网络。MCP、A2A、ANP、MOA等标准化工具被相继推出，有效支持多智能体协同，互联企业已有信息系统。

邮储银行紧跟这一趋势，积极落地MCP、A2A试点，加速构建兼容性平台以支撑智能体“即插即用”的敏捷部署，逐步形成AI原生基础设施。这样做的好处是，将开发者从重复适配中解放出来，使“AI原”的多智能体协同从实验室走向产业级应用。

如今，协议治理能力成为新的竞争焦点。在这个智能时代，谁掌握了协作规则，谁就掌握了生态的话语权。

05开发革命

当基础设施具备了Serverless GPU、AI网关、智能消息中间件、全栈可观测等能力后，一个微妙的变化发生了：智能体应用的开发和落地开始大幅提速。

开发者不再需要为推理延迟、算力调度、安全隔离等底层问题操心，而是可以专注于业务逻辑和场景创新。

目前来看，企业的AI应用架构落地仍面临三大核心难题：

1）全新Agent开发技能栈如何快速掌握？

2）如何与已有系统无缝打通？

3）如何保障AI应用稳定安全运行？

这些问题没有标准答案，每个企业都在摸索自己的路径。

然而，趋势已不可逆转。Agentic AI正在从“锦上添花”变为“不可或缺”，从“实验项目”转为“核心能力”。

那些早期布局的企业，已经在这场静默的技术革命中占据了先机。他们不仅升级了技术栈，更重构了业务逻辑和组织能力。