企业 AI 计划通常遵循可预测的模式。开始时带着雄心勃勃的目标，如需要能自动化工作流、与系统集成并执行复杂业务逻辑的 AI 代理，演示很有吸引力，潜力清晰。但随后实施现实就出现了，数月时间团队都在应对基础设施挑战而非专注于智能。问题不在于 AI 缺乏能力，而在于组织陷入构建基础设施而非快速将解决方案推向市场的困境。

大多数企业团队陷入无尽的集成工作循环，编写自定义代码连接 API、整合服务、调试脆弱的工作流并使一切可扩展，等构建好基础时，业务需求已变化，循环又开始。

为何企业 AI 会停滞

理解为何有前景的 AI 计划停滞，需研究从概念到生产过程中出现的基本挑战。

• API 集成复杂性是最大瓶颈之一，纸上看似简单的连接现有企业系统在实际中却像数字考古，每个系统通信方式不同、使用独特认证方案且对数据流有不同想法，有时 API 需调整、增强文档或转换为 MCP 以使 AI 系统有效使用，否则集成工作会耗费数周而非数天。
• 构建业务逻辑需大量资源，开发和维护企业工作流、规则和决策树需要产品经理、分析师和开发者密切协作，将高级业务需求转化为可执行代码、处理异常并确保系统间一致性需大量努力，复杂规则常跨越数据库、微服务和遗留系统，使实现耗时且易出错，需求的微小变化都可能引发大量工作来更新和验证工作流，减缓迭代、增加成本并提高不一致风险。
• 工作流编排可见性对复杂 AI 系统是持续挑战，多步流程涉及各种服务间的交互，但传统企业系统对这些工作流的洞察有限，问题出现时团队需从不同系统的分散日志文件中重建事件。
• 扩展需求暴露传统企业架构在面对 AI 工作负载时的局限性，生产系统需处理突发峰值，构建此基础设施需要分布式系统、消息队列、负载均衡和容错模式方面的专业知识。
• 治理和合规考虑常被视为事后想法，当团队意识到需要全面审计跟踪、访问控制和合规监控时会造成重大延迟，将这些要求纳入现有系统不仅技术上有挑战，还需要安全团队、法律部门和合规官员的协调。

企业目前如何尝试解决此问题

组织通常采取几种方法来解决这些基础设施挑战，每种方法都有不同的权衡。

• 自定义开发涉及内部构建编排和集成框架，能完全控制并与特定组织需求完美契合，但通常会消耗整个工程团队数月时间，团队最终在重建已存在的基础设施，而非专注于核心业务问题和 AI 能力。
• 更技术先进的组织常选择如 Kafka、RabbitMQ 或 NATS 等强大的消息平台作为基础，它们是经过验证的、久经考验的系统，能处理大量数据和复杂路由模式，但只是构建块而非完整解决方案，仍需添加编排逻辑、合规监控、代理管理和全面可观察性工具，从简单的消息实现演变为复杂的系统体系，需要专业知识来维护和操作。

代理消息平台

第三种（也是我认为最好的）选择是使用专门构建的代理消息平台，它将企业消息传递能力与 AI 代理所需的编排层相结合，不是将消息视为单纯的传输机制，而是将智能和工作流自动化直接集成到消息基础架构中，提供以下关键能力：

• 业务逻辑可用自然语言编写并自动转换为可执行工作流。
• API 文档可上传以生成可立即使用的工具，抽象原始 API 的复杂性，使其可在多个工作流中重复使用，复杂流程可使用这些工具组装，具有内置并行性和可观察性，在生产环境的消息传递基础设施上运行。

代理消息在实践中的应用

以 KubeMQ-Aiway 为例，它将工具、API、代理和流程整合到一个代理消息平台中。

• 工具和 API：工具仪表板可让团队注册任何服务 API，支持同步请求/回复和流连接，确保在 API 出现问题时团队能提前看到警告信号。
• 代理：Aiway 的代理面板展示 AI 驱动的组件如何连接到工具，每个代理可配置底层模型、自然语言提示、灵活的消息模式和链接工具，可在单个代理内定义丰富的多工具行为，提高协调能力、减少碎片化和易于维护，同时提供合规性的透明度和可审计性。
• 流程：流程编辑器可让团队可视化设计链接 API 和代理的序列，通过拖放连接节点和消息保证确保数据流畅，可视化界面清晰展示数据流向，避免数据丢失。
• 监控、成本控制和分析：Aiway 的分析仪表板提供系统范围的洞察，包括消息量、响应时间、系统健康和成本控制指标，帮助团队监控和优化，实现端到端的消息流跟踪、识别瓶颈和详细执行细节，对企业团队来说，可观察性和成本透明度是关键。

用例示例：AI 指数基金选择

银行利用代理消息平台为客户提供 AI 驱动的过滤服务，上传关键服务的 API 规范，设置主代理（IndexAgent）协调各工具并确保流程合规可解释，展示了如何利用代理基础设施回答各种基金相关问题并提供筛选服务，让客户控制最终决策。

集成代理在消息平台之上的力量

集成方法改变了企业 AI 部署的基本经济，当消息和编排层一起设计时，可消除通常耗费数月开发时间的集成问题类，组织可使用各种方法，集成平台能显著降低专业知识要求和上市时间，像 KubeMQ 这样的平台具有 Kubernetes 原生架构，能自然适应现代云基础设施，高效扩展资源使用，底层原则是代理 AI 需以企业消息传递为核心，无强大消息基础设施，AI 代理无法在企业规模上可靠协调。

结论

企业 AI 成功越来越依赖快速部署可靠、可观察和可扩展的代理系统的能力，AI 的智能能力已基本确立，挑战在于使其在企业环境中可靠工作，从概念验证到生产 AI 的过渡中，成功将更多取决于系统能否可靠高效地大规模部署，今天选择的基础设施基础将决定 AI 计划是成为变革性业务能力还是昂贵的技术实践，先建立有效的 AI 基础设施基础的组织将获得显著竞争优势，否则将在竞争对手部署工作 AI 解决方案时陷入重建基础设施的困境。