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AI 代理戰場轉移:超越模型智商軍備賽,Anthropic 卡位企業代理執行層

TechOrange 科技報橘

更新於 05月18日13:36 • 發布於 05月18日05:30 • 廖紹伶

過去兩年,企業 AI 的競爭框架幾乎由模型能力主導:OpenAI、Anthropic、Google 之間的模型大戰,加上來自開源陣營的挑戰者。但根據《VentureBeat》最新的企業代理編排調查數據,下一場戰爭不是哪個模型回答問題最準,而是誰能掌握 AI 代理在企業內部的工作流程,並向安全團隊證明自己沒有踰越授權的那一層基礎設施。

AI 代理開始「蔓延」,企業 AI 戰場已然轉移

這股轉變的驅力來自企業端面臨的現實挑戰。《華爾街日報》報導,隨著降低 AI 代理建置門檻的工具普及,企業內部正出現所謂的「AI 代理蔓延(AI agent sprawl)」問題。Gartner 預測,未來兩年內,全球《財星》500 大企業平均將運行逾 15 萬個 AI 代理,但目前只有 13% 的企業認為自身的代理治理機制已足夠。

根據報導,美國醫療服務公司 DaVita 的員工已創建逾 1 萬個 AI 代理,數據分析公司 FICO 的 3,500 名員工每天創建數十個新 AI 代理。叫車平台 Lyft 正在構建統一的 IT 管控平台集中管理所有代理,DevSecOps 平台 GitLab 的現有治理架構則試圖「守住防線」,避免蔓延失控。

當 AI 代理開始執行具有實際影響力的任務,《VentureBeat》調查顯示,安全與權限管理在代理平台選擇標準中均排名第一,1 月為 39.3%、2 月為 37.1%。對代理執行的掌控度從 17.9% 升至 22.9%,而跨模型與工具的彈性則從 35.7% 降至 25.7%,顯示市場正從重視選擇空間轉向重視治理能力。

Anthropic 首次進榜,但意義大於數字本身

這場控制層之爭,正是 Anthropic 近期戰略佈局的核心。除了持續升級 Claude 模型,其也不斷推出 Managed Agents(託管代理)、Model Context Protocol(模型上下文協定,簡稱 MCP)、多代理協作(orchestration)與記憶(memory)等關鍵功能。

值得留意的是,一旦企業的工作流程、工具授權、憑證管理、稽核日誌、記憶機制、沙箱執行與營運監控,都落入某個供應商的環境中,要換平台就不再像換模型那麼簡單,而更接近更換基礎設施。這顯示 Anthropic 的野心遠不只是一家提供底層模型的供應商,它更企圖掌握企業 AI 代理的執行環境。

根據《VentureBeat》的企業代理編排追蹤器數據,Microsoft Copilot Studio 與 Azure AI Studio 以 38.6% 的平台採用率領先,OpenAI 的 Assistants 與 Responses API 以 25.7% 位居第二。Anthropic 在 1 月時的佔比為零,2 月首次出現在追蹤器中,以 5.7% 進榜。

《VentureBeat》分析,微軟之所以能夠領先,在於 Copilot Studio 和 Azure AI Studio 建立在許多企業早已採用的基礎架構,以及既有採購與 IT 管理體系之上。OpenAI 位居第二不令人意外,因為其工具很早就讓開發者能基於 OpenAI 模型打造代理式系統。

Anthropic 雖然是代理協作層的新進者,但《VentureBeat》數據顯示,越來越多企業認為 Claude 更適合高風險、高要求的工作場景,例如重視安全性、指令遵循能力、長上下文與治理能力的任務。在這種情況下,Anthropic 可能不需要立即挑戰 Microsoft 的企業平台地位,而是先成為那些已經信任 Claude、並將其用於敏感或複雜任務企業的代理執行層(agent runtime)。

AI 代理管理趨勢:身份識別、跨供應商協作

不過,Teleport 共同創辦人 Ev Kontsevoy 告訴《VentureBeat》,業界目前仍過度強調編排本身,而非身分識別:「沒有身分識別的編排只會倍增混亂。沒有身分識別,你不知道 AI 代理能存取什麼、實際做了什麼,或當它的行為超出政策時如何撤銷其存取權。」他強調,統一的身份層是部署 AI 代理到基礎設施中的先決條件。

NetApp 產品長 Syam Nair 則強調資料管理的核心地位:「有效的 AI 代理管理需要持續更新對資料及其詮釋資料的理解。這種可視性讓組織能夠定義並執行明確的政策,確保資料只被正確的代理、為正確的目的使用。」

下一波競爭,也可能將從單一供應商平台之爭,轉向跨供應商 AI 代理協作。AI 代理協調平台新創 BAND 執行長暨共同創辦人 Arick Goomanovsky 觀察,企業內部其實已同時運行各種不同類型的 AI 代理,但這些系統彼此之間通常無法自然協作。他認為,市場真正缺少的,不只是單一模型供應商內部的協調能力,而是一層能跨不同供應商運作的「協作層」,讓來自 Microsoft、OpenAI、Anthropic,甚至企業內部自建代理的系統,共同組成一個可協同工作的 AI 勞動力。

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*本文開放合作夥伴轉載,資料來源:《VentureBeat》《The Wall Street Journal》《Reuters》,首圖來源:AI 工具生成

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