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本文认为，本地AI代理的真正瓶颈并非模型本身，而是控制平面。控制平面经常泄露元数据，且无法访问防火墙后的内部系统。文章强调了定制MCP连接器和完全VPC/本地部署的必要性，才能使此类代理真正可行。
作者描述了RelayOps，一个AI支持代理的控制平面原型，强调关注点分离：模型提议行动，经纪人决策，高风险行动需要人工批准，并寻求架构反馈。
Tigera 发布 Lynx，这是一款 Kubernetes 原生的统一控制平面，用于大规模管理 AI 代理，提供跨多集群环境的身份、策略执行和实时可见性。
作者重新审视了 autofz 元模糊测试工具，认为其控制平面编排方法（管理多个不完善的 worker）在 LLM 时代对安全自动化越来越重要，即便具体的模糊测试技术在不断演进。
本文介绍了一种针对AI代理的护栏平台，该平台提供控制层，用于阻止恶意提示、幻觉、危险操作和成本激增，从而在企业环境中实现安全的自主AI。
作者认为，随着AI代理变得越来越自主，需要一个治理层来实现控制、可观测性和可审计性，并介绍了Bendex Arc作为解决方案，其组件包括Arc Gate、Arc Replay、Arc Approve和Arc Memory。
分析企业软件供应商（如ServiceNow、Microsoft和Salesforce）如何竞相构建AI治理层，以避免沦为无关紧要的中介，将治理视为战略护城河，而非单纯的合规。
文章指出，Claude Code能自动生成workflow的背后，反映了AI agent产品的控制面正在从依赖长上下文记忆目标、拆解步骤，转向外化为可执行的harness，包括任务结构、权限边界、验证机制和停止条件等。
Deputies 是一个面向后台编码代理的开源控制平面，允许团队集中进行代理式软件开发、审查输出并保持可追溯的历史记录，基于Flue Framework构建，支持Slack/GitHub集成和Docker沙箱环境。
深入探讨自治代理参与市场所缺失的基础设施，将技术栈分解为信任平面、市场平面和控制平面，并重点介绍ERC-8004作为关键标准。
讨论 Hermes Agent 背后的 control room 概念，认为单 Agent 解决执行问题，Agent fleet 解决组织问题，强调记忆、权限、路由等是真正难点。
Browser Use 描述了隔离执行代码的 AI 代理的两种模式：隔离工具与隔离代理。他们使用 AWS 上的 Unikraft 微虚拟机实现了代理隔离模式，获得了安全、可扩展且一次性的沙箱。
一个演示，展示 OpenHands 如何作为控制平面，跨多个 agent harness（如 Claude Code、Gemini CLI 和 OpenHands 自身）工作，使得无需重写编排即可交换模型或供应商。
在终端中运行 `claude agents` 可提供控制平面，用于从一个位置管理所有 Claude code agents，并可通过任何 CLI 会话中的键盘快捷键访问。
OpenHandsDev 推出了 Agent Control Plane，这是一个用于在整个组织中控制、观察和扩展数百个 AI 代理的系统。