技术前沿的智能体信心

<p>企业AI投资蓬勃发展。Gartner称2026年为“<a href="https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2026-05-19-gartner-forecasts-worldwideai-spending-to-grow-47-percent-in-2026" target="_blank" rel="noreferrer noopener">转折年</a>”，组织应借此将其AI项目与战略业务目标对齐。随着证明投资回报率的压力加大，高管和技术领导者们将目光投向智能体AI，以推动企业所寻求的可量化财务成果。</p> <p>AI智能体的主要机会存在于技术职能部门，据<a href="https://metr.org/blog/2025-07-10-early-2025-ai-experienced-os-dev-study/" target="_blank" rel="noreferrer noopener">McKinsey</a>预测，即使预算保持不变，到2030年IT基础设施成本预计将增长两到三倍。而在过去18个月中，技术团队——包括构建、部署并持续改进组织基础设施和应用的工程师、开发者、架构师及其他从业者——显然已经开始使用智能体。</p> <figure class="wp-block-image size-full is-resized"><a href="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/06/MITTRI_Microsoft_Report_June26_.pdf" target="_blank" rel=" noreferrer noopener"><img fetchpriority="high" decoding="async" width="1240" height="1594" src="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/06/Microsoft-Report-2026-cover.png" alt="" class="wp-image-1139637" style="aspect-ratio:0.7779240887319664;width:379px;height:auto" srcset="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/06/Microsoft-Report-2026-cover.png 1240w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/06/Microsoft-Report-2026-cover.png?resize=233,300 233w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/06/Microsoft-Report-2026-cover.png?resize=768,987 768w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/06/Microsoft-Report-2026-cover.png?resize=1195,1536 1195w" sizes="(max-width: 1240px) 100vw, 1240px" /></a></figure> <div class="wp-block-buttons is-content-justification-left is-layout-flex wp-container-core-buttons-is-layout-fc4fd283 wp-block-buttons-is-layout-flex"> <div class="wp-block-button has-custom-width wp-block-button__width-auto is-style-fill is-style-fill--1"><a class="wp-block-button__link has-mittr-white-color has-text-color has-background has-custom-font-size wp-element-button" href="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/06/MITTRI_Microsoft_Report_June26_.pdf" style="border-radius:4px;background-color:#f04e1f;font-size:16px" target="_blank" rel="noreferrer noopener">下载报告</a></div> </div> <p>智能体的最终承诺不仅是自动化任务，而是管理和协调整个工作流，以让人类与智能体协作的方式追求业务目标。考虑到自动化决策涉及的风险，团队不能在不确信智能体完全有能力执行任务并以安全、可靠且可信的方式来完成任务的情况下，将工作委托给智能体。</p> <p>我们的研究表明，技术专家团队对在大量AI、数据和云任务中使用智能体AI非常有信心。</p> <figure class="wp-block-image size-full"><a href="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/06/MITTRI_Microsoft_Report_June26_.pdf" target="_blank" rel=" noreferrer noopener"><img decoding="async" width="1080" height="1350" src="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/06/Microsoft-LinkedIn-Figure-9-updated-1.png" alt="" class="wp-image-1139772" srcset="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/06/Microsoft-LinkedIn-Figure-9-updated-1.png 1080w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/06/Microsoft-LinkedIn-Figure-9-updated-1.png?resize=240,300 240w, https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/06/Microsoft-LinkedIn-Figure-9-updated-1.png?resize=768,960 768w" sizes="(max-width: 1080px) 100vw, 1080px" /></a></figure> <p>智能体准备就绪程度下降的主要原因是智能体系统缺乏业务背景。任务越复杂，智能体所需的推理能力就越强，对业务背景的需求也越大。这类为智能体生成背景信息的能力仍处于早期开发阶段，尤其是在企业数据难以快速、高质量地整理并连接到智能体生命周期的情况下。人工监督是部署智能体AI成功的关键因素。</p> <p>鉴于技术团队处于引领这一转型的关键位置，我们采访的专家预计，随着智能体使用经验的加深和业务环境的成熟，智能体信心将加速提升。Microsoft Azure Platform企业副总裁兼首席产品官Jeremy Winter表示：“当我们设计的智能体能在团队已使用的相同运营边界、身份系统和治理模型内运行时，它们的行为就会更接近组织已经信任的系统。”</p> <p>本报告基于对300位全球技术专家的调查，根据受访者对智能体代表他们执行任务的信心，对AI、数据和云工作流中的101项任务进行了排序。报告还考察了技术团队如何看待与智能体AI相关的机遇和挑战，以及该技术提升其职业生涯的潜力。</p> <p>报告的主要发现包括：</p> <p><strong>智能体信心在可衡量任务中飙升，在复杂判断领域也在增长。</strong>技术专家普遍认为智能体有助于日常工作，包括简化流程、提高性能、减少重复性任务。对于生成报告和样板代码等流程，信心最高；而在涉及多步骤工作流和高级推理决策的任务中，存在明显机会。</p> <p><strong>数据工作流是突破性领域。</strong>技术团队最信任智能体的地方在于结构能为决策提供可靠基础。这包括数据质量监控、可视化异常检测、实时数据流监控和数据画像等领域。在这些领域，最接近数据生成点的领域专家可以提供背景信息，使智能体能够行动并交付可信的结果。</p> <p><em><span style="text-decoration: underline;"><a href="https://wp.technologyreview.com/wp-content/uploads/2026/06/MITTRI_Microsoft_Report_June26_.pdf" target="_blank" rel="noreferrer noopener">下载完整报告。</a></span></em></p> <p></p> <p><em>阅读Microsoft 365 Core and Work IQ企业副总裁Amanda Silver的<a href="https://aka.ms/agentconfidenceindex" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Microsoft Cloud博客</a>，其中强调了保持人类参与的重要性以及系统思维如何推动职业发展。要深入了解数据工作流作为智能体突破性用例，请查看<a href="https://aka.ms/Confidence-Index-Data-Blog" target="_blank" rel="noreferrer noopener">Fabric博客</a>，了解Microsoft Fabric产品企业副总裁Kim Manis的见解。</em></p> <p><em>本内容由MIT Technology Review定制内容部门Insights制作，并非MIT Technology Review编辑团队撰写。它由人类作者、编辑、分析师和插画师研究、设计和撰写，包括调查问卷的编写和数据收集。可能使用的AI工具仅限于经过人工全面审查的二次生产流程。</em><br><br><br><br><br></p>