本文關(guān)注：企業(yè)架構(gòu)師（Enterprise Architect, EA）在Agentic AI（AI自主智能體）時(shí)代角色重塑

一個(gè)被許多企業(yè)忽視的盲點(diǎn)：在大家都在瘋狂部署AI智能體（AI Agents）時(shí)，誰(shuí)來(lái)為這些“數(shù)字員工”制定規(guī)則、規(guī)劃路徑并防止混亂？答案是：升級(jí)后的企業(yè)架構(gòu)師。

從“畫(huà)圖紙”到“指揮官”：CIO關(guān)鍵副手的角色重塑

在生成式AI（GenAI）的第一波浪潮中，我們關(guān)注的是“內(nèi)容生成”。而現(xiàn)在，隨著Agentic AI（AI自主智能體）的興起，我們正進(jìn)入“自主行動(dòng)”的第二波浪潮。

Forrester和Gartner的分析師們正在發(fā)出預(yù)警：SaaS軟件中將充斥著大量的AI智能體，它們不僅能寫(xiě)代碼，還能做決策。

這給CIO們帶來(lái)了一個(gè)巨大的挑戰(zhàn)：當(dāng)成百上千個(gè)“數(shù)字員工”（Agents）進(jìn)入你的系統(tǒng)，誰(shuí)來(lái)確保它們不打架、不燒錢(qián)、不泄密？

答案不是開(kāi)發(fā)人員，而是那個(gè)常被視為畫(huà)圖紙的幕后角色——企業(yè)架構(gòu)師（EA）。

???讀完本文，你將獲得關(guān)于AI時(shí)代組織架構(gòu)治理的3大核心洞察。

??? 洞察一：從“技術(shù)藍(lán)圖”轉(zhuǎn)向“業(yè)務(wù)編排”

報(bào)告指出，Gartner預(yù)測(cè)未來(lái)五年內(nèi)，75%的IT工作將由人類(lèi)利用AI完成。

在這個(gè)背景下，企業(yè)架構(gòu)師（EA）的職責(zé)發(fā)生了根本性轉(zhuǎn)移：

• 過(guò)去：關(guān)注技術(shù)堆棧、服務(wù)器、API接口（畫(huà)靜態(tài)藍(lán)圖）。

• 現(xiàn)在：關(guān)注業(yè)務(wù)流程的重構(gòu)（動(dòng)態(tài)編排）。

睿信咨詢(xún)顧問(wèn)解讀：

如果AI智能體承擔(dān)了原本由員工手動(dòng)完成的任務(wù)，那么現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程圖就成了廢紙。

新一代EA必須是“業(yè)務(wù)流程的編排者”。他們需要回答：當(dāng)AI能瞬間完成任務(wù)A時(shí)，任務(wù)B和C還需不需要存在？如何重新設(shè)計(jì)流程，讓AI智能體與人類(lèi)員工無(wú)縫協(xié)作（Human-Agent Teaming）？

?? 洞察二：管理“非確定性”的復(fù)雜性

OutSystems的CIO Tiago Azevedo提出了一個(gè)尖銳的問(wèn)題：“構(gòu)建一個(gè)智能體很容易，但控制它們很難?！?/span>

這里存在兩個(gè)巨大的風(fēng)險(xiǎn)：

1. 非確定性（Non-deterministic）：傳統(tǒng)軟件輸入A必然輸出B。但AI智能體的輸出是概率性的，具有隨機(jī)性。

2. 成本失控：每一個(gè)智能體的調(diào)用都是真金白銀（Token成本）。如果不加管控，云成本將通過(guò)無(wú)數(shù)個(gè)“不知疲倦”的智能體指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。

睿信咨詢(xún)顧問(wèn)解讀：

這就是EA存在的意義。他們需要為企業(yè)建立“AI護(hù)欄”。

EA的新職責(zé)是定義“確定性”與“非確定性”的邊界——哪些核心財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)必須用傳統(tǒng)代碼（100%準(zhǔn)確），哪些創(chuàng)意營(yíng)銷(xiāo)任務(wù)可以交給AI（允許幻覺(jué)）。這是架構(gòu)設(shè)計(jì)的底線(xiàn)思維。

??? 洞察三：從“影子IT”到“影子AI”的防御戰(zhàn)

報(bào)告中提到一個(gè)概念：Shadow AI（影子AI）。

這比當(dāng)年的“影子IT”更難對(duì)付。員工可能在任何業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)私自部署AI智能體來(lái)“幫忙”，這導(dǎo)致數(shù)據(jù)隱患和合規(guī)風(fēng)險(xiǎn)。

未來(lái)的EA不僅僅是設(shè)計(jì)者，更是監(jiān)控者。

• 他們不再是畫(huà)完圖紙就離場(chǎng)的建筑師，而是拿著地圖實(shí)時(shí)導(dǎo)航的領(lǐng)航員。

• 他們需要像管理員工名錄一樣，建立企業(yè)的“AI智能體目錄”，知道每一個(gè)智能體是誰(shuí)、在做什么、權(quán)限是什么。

?? 戰(zhàn)略啟示：中國(guó)企業(yè)的行動(dòng)指南

面對(duì)Agentic AI的浪潮，建議中國(guó)企業(yè)的CIO采取以下行動(dòng)：

1. 不要裁掉架構(gòu)師，而是讓他們“T型化”發(fā)展：

   不要讓EA只懂技術(shù)框架。鼓勵(lì)他們深入業(yè)務(wù)一線(xiàn)，去理解銷(xiāo)售、供應(yīng)鏈、財(cái)務(wù)的具體痛點(diǎn)。未來(lái)的EA必須是懂業(yè)務(wù)的技術(shù)專(zhuān)家。

2. 建立“智能體治理委員會(huì)”：

   由EA牽頭，制定AI智能體的接入標(biāo)準(zhǔn)。不是為了阻礙創(chuàng)新，而是為了防止“垃圾智能體”泛濫導(dǎo)致的數(shù)據(jù)孤島和算力浪費(fèi)。

3. 擁抱AI輔助架構(gòu)工具：

   利用Celonis、ServiceNow等工具中的AI功能，自動(dòng)化完成數(shù)據(jù)驗(yàn)證和文檔編寫(xiě)，把EA從繁瑣的文檔工作中解放出來(lái)，讓他們專(zhuān)注于戰(zhàn)略思考。

總結(jié)

AI不會(huì)取代企業(yè)架構(gòu)師，但會(huì)使用AI的企業(yè)架構(gòu)師將取代那些只會(huì)畫(huà)靜態(tài)圖紙的人。

在智能體時(shí)代，代碼將由AI編寫(xiě)，但“代碼的安全性”、“流程的邏輯性”和“業(yè)務(wù)的有效性”，依然需要人類(lèi)架構(gòu)師來(lái)通過(guò)頂層設(shè)計(jì)去保障。

CIO們，請(qǐng)握緊你們的副手（EA）的手，他們將是你駕馭AI洪流的舵手。

原文：Agentic AI（AI自主智能體）的興起使企業(yè)架構(gòu)師的角色更加靈活

首席信息官的關(guān)鍵副手（企業(yè)架構(gòu)師）必須更加關(guān)注業(yè)務(wù)，以便更好地規(guī)劃業(yè)務(wù)流程。這是成功采用 Agentic AI（AI自主智能體）的關(guān)鍵先決條件，而后者反過(guò)來(lái)又將推動(dòng)更高的敏捷性。

圖源：Rob Schultz / Shutterstock

在之前關(guān)于企業(yè)架構(gòu)師的專(zhuān)題報(bào)道中，生成式 AI（GenAI）雖然已經(jīng)出現(xiàn)，但其對(duì)企業(yè)技術(shù)的深層影響尚未完全顯現(xiàn)。如今，生成式 AI 已催生了各大 SaaS（軟件即服務(wù)）提供商推出海量的?AI 智能體（AI Agents）解決方案，企業(yè)架構(gòu)以及企業(yè)架構(gòu)師（EA）的角色正在被重新定義。那么，首席信息官（CIO）及其架構(gòu)師需要知道些什么呢？

企業(yè)，尤其是首席執(zhí)行官們，一直強(qiáng)調(diào)需要利用人工智能來(lái)提高生產(chǎn)力并恢復(fù)增長(zhǎng)，分析師們也支持這一趨勢(shì)。例如，Gartner 預(yù)測(cè)，在未來(lái)五年內(nèi)，75% 的 IT 工作將由人類(lèi)員工利用 AI 輔助完成。該機(jī)構(gòu)表示，這將需要一種積極主動(dòng)的方法來(lái)識(shí)別新的、能創(chuàng)造價(jià)值的 IT 工作，比如拓展新市場(chǎng)、創(chuàng)造更多產(chǎn)品和服務(wù)，或者增加能提高利潤(rùn)率的功能。

如果這種生產(chǎn)力的根本性變化發(fā)生，企業(yè)將需要一份關(guān)于業(yè)務(wù)流程以及運(yùn)行這些流程的技術(shù)的新計(jì)劃。近期的歷史表明，如果企業(yè)不采用新的運(yùn)營(yíng)模式，就無(wú)法實(shí)現(xiàn)技術(shù)投資的收益。

由于 AI 自主智能體的出現(xiàn)，流程將發(fā)生變化，企業(yè)使用的軟件以及技術(shù)的開(kāi)發(fā)和實(shí)施方式也將隨之改變。因此，企業(yè)架構(gòu)師正處于規(guī)劃和變革軟件開(kāi)發(fā)、定制及實(shí)施方式的最前沿。

在科技行業(yè)的某些領(lǐng)域，生成式 AI 被視為企業(yè)軟件及其大型知名供應(yīng)商的根本性轉(zhuǎn)型。Forrester 首席分析師 Diego Lo Giudice 表示：“說(shuō) AI 的釋放將摧毀軟件行業(yè)是荒謬的，因?yàn)檫@需要 AI 達(dá)到完美，而即使是最樂(lè)觀的人也不會(huì)認(rèn)同這一點(diǎn)?！痹谇锛镜?One Conference（OutSystems 公司的年度技術(shù)大會(huì)）上，Lo Giudice 提醒 4000 名商業(yè)技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者，轉(zhuǎn)型正在發(fā)生，但它是建立在近期成功的基礎(chǔ)之上的。

“敏捷開(kāi)發(fā)（Agile）實(shí)現(xiàn)了更好的協(xié)調(diào)，而 DevOps 打破了開(kāi)發(fā)人員和運(yùn)維人員之間的壁壘，”他說(shuō)，“他們都在努力做同樣的事情，即縮小想法與實(shí)施之間的差距?！彼⒉环裾J(rèn) AI 將改變企業(yè)軟件的開(kāi)發(fā)，但與敏捷開(kāi)發(fā)和 DevOps 一樣，AI 將改善軟件開(kāi)發(fā)生命周期，進(jìn)而改善企業(yè)架構(gòu)。不同之處在于變化的速度。內(nèi)容管理軟件提供商 Umbraco 的人工智能工程師 Phil Whittaker 補(bǔ)充道：“在開(kāi)發(fā)歷史上，從未有過(guò)這樣的事情。”

一、復(fù)雜性和流程轉(zhuǎn)型

隨著軟件開(kāi)發(fā)和定制周期的變化以及 AI 自主智能體應(yīng)用的普及，企業(yè)架構(gòu)師將需要為日益增加的復(fù)雜性和新的業(yè)務(wù)流程進(jìn)行規(guī)劃。如果 AI 智能體正在承擔(dān)目前由員工手動(dòng)完成的任務(wù)，現(xiàn)有的業(yè)務(wù)流程就無(wú)法照舊進(jìn)行。

同樣，Lo Giudice 為一場(chǎng)往往激烈的辯論增添了一些冷靜的視角，尤其是在諸如 AWS 等 AI 領(lǐng)域領(lǐng)導(dǎo)者進(jìn)行大規(guī)模裁員之后?！罢J(rèn)為每個(gè)人都會(huì)得到一個(gè)幫助他們完成工作的機(jī)器人的觀點(diǎn)是天真的，”他在 One Conference 上說(shuō)，“**企業(yè)需要對(duì)角色和業(yè)務(wù)流程進(jìn)行全面分析，以確保他們將資金和資源花在為正確的任務(wù)部署正確的智能體上。**如果不這樣做，就會(huì)導(dǎo)致部署不需要的智能體技術(shù)，這些技術(shù)無(wú)法應(yīng)對(duì)復(fù)雜任務(wù)，并會(huì)增加企業(yè)的云成本?！?/span>

人工智能驅(qū)動(dòng)的低代碼平臺(tái)提供商 OutSystems 的 CIO Tiago Azevedo 表示：“構(gòu)建一個(gè)能夠訪(fǎng)問(wèn)關(guān)鍵信息的智能體很容易。但你需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行隔離。當(dāng)你發(fā)布一個(gè)智能體時(shí)，你需要能夠控制它，而且會(huì)有很多智能體，所以成本會(huì)增加?！?/span>

不過(guò)，Whittaker 說(shuō)，最大的區(qū)別在于確定性（deterministic）與非確定性（non-deterministic）。因此，非確定性（AI 的輸出）需要確定性智能體的防護(hù)措施，因?yàn)榇_定性智能體每次產(chǎn)生的輸出都是相同的，而非確定性智能體的結(jié)果則更加隨機(jī)。通過(guò)確定性和非確定性來(lái)定義業(yè)務(wù)成果是企業(yè)架構(gòu)的明確職責(zé)。他補(bǔ)充說(shuō)，這就是 AI 可以幫助企業(yè)填補(bǔ)空白的地方。曾擔(dān)任過(guò)企業(yè)架構(gòu)師的 Whittaker 表示，對(duì)于企業(yè)來(lái)說(shuō)，嘗試使用 AI 以了解它如何為其架構(gòu)以及最終的業(yè)務(wù)成果帶來(lái)益處將至關(guān)重要。

Gartner 分析師 Daryl Plummer 和 Alicia Mullery 寫(xiě)道：“通往卓越的道路不在于追逐炒作或忽視 AI 的潛力，而在于找到真正能夠獲取價(jià)值的黃金中間地帶。AI 的前景是不可否認(rèn)的，但要充分實(shí)現(xiàn)其價(jià)值遠(yuǎn)非必然。我們的研究揭示了一個(gè)令人清醒的事實(shí)，即只有五分之一的 AI 計(jì)劃實(shí)現(xiàn)了投資回報(bào)率，而只有五十分之一的計(jì)劃實(shí)現(xiàn)了真正的轉(zhuǎn)型。”進(jìn)一步的研究還發(fā)現(xiàn)，只有 32% 的員工信任組織的領(lǐng)導(dǎo)層來(lái)推動(dòng)轉(zhuǎn)型。Azevedo 補(bǔ)充說(shuō)：“智能體給架構(gòu)帶來(lái)了額外的復(fù)雜因素，這使得企業(yè)架構(gòu)師的角色變得如此重要?！?/span>

過(guò)去，企業(yè)架構(gòu)師專(zhuān)注于框架。Whittaker 指出，架構(gòu)師需要理解并部署新的技術(shù)模型，以管理一個(gè)由員工、應(yīng)用程序、數(shù)據(jù)庫(kù)和?AI 智能體（此處原文誤譯為“具身智能”，語(yǔ)境應(yīng)為軟件智能體）組成的企業(yè)。他以 MCP（Model Context Protocol）為例，因?yàn)樗峁┝艘环N將 AI 模型連接到數(shù)據(jù)源的標(biāo)準(zhǔn)方法，并簡(jiǎn)化了當(dāng)前定制集成和 RAG（檢索增強(qiáng)生成）實(shí)現(xiàn)的混亂局面。AI 也將幫助架構(gòu)師應(yīng)對(duì)這種新的復(fù)雜性。Lo Giudice 補(bǔ)充說(shuō)：“現(xiàn)在已有用于規(guī)劃、需求分析、創(chuàng)建史詩(shī)故事（Epics）、用戶(hù)故事、代碼生成、代碼文檔編寫(xiě)和代碼翻譯的工具?！?/span>

二、新職責(zé)

Forrester 的高級(jí)分析師 Stéphane Vanrechem 表示，AI 智能體現(xiàn)在是每個(gè)主要 EA（企業(yè)架構(gòu)）工具的核心功能?！斑@些智能體實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)驗(yàn)證、能力映射和工件創(chuàng)建的自動(dòng)化，使架構(gòu)師能夠?qū)Ｗ⒂趹?zhàn)略和轉(zhuǎn)型?！彼岬搅?Celonis、SAP Signavio 和 ServiceNow 的技術(shù)，因?yàn)樗鼈兗闪?AI 自主智能體。Whittaker 補(bǔ)充說(shuō)，企業(yè)架構(gòu)師已成為循環(huán)中重要的一環(huán)，以保護(hù)企業(yè)，并對(duì) AI 自主智能體提供的決策和成果負(fù)責(zé)。

盡管一些企業(yè)架構(gòu)師會(huì)將此視為他們專(zhuān)業(yè)化的消亡，但 Whittaker 認(rèn)為這拓寬了該角色的范圍，并使他們更加**“T 型化”**（知識(shí)面廣且在某一領(lǐng)域?qū)＞Ｋf(shuō)：“我可以深入不同的領(lǐng)域。把人框定在某一個(gè)領(lǐng)域從來(lái)都不是一件好事?！?/span>

傳統(tǒng)上，架構(gòu)意味著先進(jìn)行規(guī)劃、構(gòu)建，然后存在。AI 自主智能體在企業(yè)中的興起意味著企業(yè)架構(gòu)師的角色變得更加靈活，因?yàn)樗麄円^續(xù)設(shè)計(jì)和監(jiān)督構(gòu)建過(guò)程。但該角色還將涉及對(duì)計(jì)劃的持續(xù)監(jiān)控和調(diào)整。有人稱(chēng)之為編排，或者也許這類(lèi)似于看地圖。企業(yè)架構(gòu)師可能會(huì)規(guī)劃一條路線(xiàn)，但其他因素會(huì)改變路線(xiàn)。就像天氣或倒下的樹(shù)木可能導(dǎo)致路線(xiàn)偏離一樣，當(dāng)業(yè)務(wù)條件發(fā)生變化時(shí)，企業(yè)架構(gòu)師也將進(jìn)行實(shí)時(shí)規(guī)劃并發(fā)揮引領(lǐng)作用。

同樣，這種作為企業(yè)架構(gòu)師的新方式將受到技術(shù)的影響。Lo Giudice 認(rèn)為自動(dòng)化程度將會(huì)提高，而 Azevedo 支持編排的觀點(diǎn)，他說(shuō)會(huì)構(gòu)建智能體，并在整個(gè)組織中創(chuàng)建它們的目錄，這為企業(yè)架構(gòu)師和 CIO 提供了成為編排者的機(jī)會(huì)。

無(wú)論職位名稱(chēng)是什么，Whittaker 說(shuō)企業(yè)架構(gòu)比以往任何時(shí)候都更重要。他說(shuō)：“隨著更多軟件由 AI 編寫(xiě)，更多人將實(shí)際上成為企業(yè)架構(gòu)師。然后，協(xié)調(diào)和管理你面前的智能體就成了架構(gòu)師的職責(zé)?！彼J(rèn)為，隨著技術(shù)人員讓智能體和 AI 為他們完成開(kāi)發(fā)工作，設(shè)計(jì)智能體和流程如何運(yùn)作的責(zé)任范圍擴(kuò)大，成為了更多技術(shù)人員的責(zé)任。

“AI 可以為你創(chuàng)建代碼，但確保代碼安全是你的責(zé)任。”他補(bǔ)充道。技術(shù)團(tuán)隊(duì)將不再僅僅開(kāi)發(fā)代碼，而是成為架構(gòu)團(tuán)隊(duì)，檢查并驗(yàn)收 AI 開(kāi)發(fā)的技術(shù)，然后管理將其部署到業(yè)務(wù)流程中。

隨著?Shadow AI（影子 AI）已經(jīng)嵌入組織，Whittaker 的觀點(diǎn)表明需要一支企業(yè)架構(gòu)師團(tuán)隊(duì)，他們可以幫助企業(yè)使其部署的 AI 智能體與業(yè)務(wù)保持一致，同時(shí)保護(hù)客戶(hù)數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)安全態(tài)勢(shì)。

AI 智能體正在重新繪制企業(yè)，同時(shí)也在重新規(guī)劃企業(yè)架構(gòu)師的角色。

作者： Mark Chillingworth

譯者： 寶藍(lán) ? 編審：@lex